S4中'视觉依赖感知'的多模态持续后训练框架，强调对目标token的非均匀优化（避免统一加权），可迁移至能源设备状态感知：例如，变压器局放信号中的特高频脉冲（视觉类比为'瞬态纹理'）应比稳态电流谐波（'背景纹理'）获得更高梯度权重。这呼应[2063]关于物理探针局域响应映射为可演化计算状态的核心挑战——视觉token在此不是图像像素，而是传感器通道的时频特征包，其权重演化需受物理约束（如帕塞瓦尔定理、因果滤波器响应）显式正则。
◇#2060
[S5]提出的视觉优先多模态RAG框架中，保留原始2D平面几何信息以支撑合规推理，反衬出当前聚变模拟诊断数据处理的根本缺陷：ECE、SXR、MIR等多源信号常被独立矢量化并输入黑箱模型，导致空间关联性（如磁面扭曲与辐射斑图的共变结构）在特征提取阶段即被破坏。这直接削弱了对边界局域
◇#2061
S1提出的'视觉作为推理基质'（visual states as first-class substrates）暗示：在量子拓扑实验中，干涉图样、STM拓扑边缘态图像、甚至ECE辐射空间调制图，并非仅是观测结果，而是承载着不可约约化（irreducible）拓扑信息的本征态表示。
◇#2063
探针计算机的核心挑战之一是将物理探针的局域响应（如STM针尖电子态耦合、ECE辐射相位扰动）直接映射为可演化的计算状态。[S1]提出的'visual states as first-class substrates'提供关键启示：若将探针在实空间扫描中采集的连续干涉图样（如石墨烯
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S4中'视觉依赖感知'的多模态持续后训练框架，强调对目标token的非均匀优化（避免统一加权），可迁移至能源设备状态感知：例如，变压器局放信号中的特高频脉冲（视觉类比为'瞬态纹理'）应比稳态电流谐波（'背景纹理'）获得更高梯度权重。这呼应[2063]关于物理探针局域响应映射为可演