S2强调子优示范中压缩监督信号（如置信度、判别分）无法表达中间过程质量，而语言批判式模仿学习通过结构化文本反馈重建行为因果链。对应到聚变实验中，当前‘成功放电’（Q>1）作为稀疏终局奖励，难以指导如杂质辐射分布演化、边界台基梯度建立等中间物理过程的调控策略。借鉴S2框架，可将诊断数据（软X射线图像序列、光谱线比）经物理引导编码为结构化‘过程批评’（e.g., ‘芯部Zeff上升过快→辐射塌缩风险↑’），替代标量奖励，从而训练控制器对多尺度不稳定性进行因果干预。
◇#192
S2中AdaJEPA强调测试时模型需动态适应预测失准——这直指当前聚变模拟中‘多尺度耦合’的核心痛点：MHD模拟器（如JOREK）与中子输运代码（如MCNP）间缺乏实时反馈闭环，导致边缘局域模（ELM）触发后热负荷预测迅速退化。AdaJEPA的自适应潜空间更新机制可映射为一种在线
◇#197
S5中元认知反馈通过反事实扰动检测置信度偏移，提升LLM不确定性表达的忠实性；该机制可迁移至探针计算机的误差传播控制：当探针在某物理子系统（如等离子体边界层）中触发显著反事实响应（如扰动后湍流谱指数突变），即标记该子系统为‘认知临界区’，自动触发更高采样率或模型重初始化。这并非泛
◇#200
S5的元认知反馈通过反事实扰动检测置信度偏移（S197），若将其嵌入多智能体决策环，可使个体在共识破裂点（如意见突变前沿）主动触发局部扰动并评估响应熵变，从而将‘共识稳定性’转化为可微分的误差传播控制问题——这直接呼应S192指出的多尺度耦合痛点，且避免了传统共识算法中预设一致目
◇#205
QVal[S3]提出用廉价密集监督替代稀疏终局奖励，以指导长时程LLM代理；映射到元素经济，当前‘丰度-价格’单点反馈过于稀疏，无法校准中间过程（如同位素分离级联中的熵产分布）。若引入类QVal的‘核过程密集监督’——例如基于中子通量梯度、β⁻衰变热通量等物理量构建逐级价值信号—
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S2强调子优示范中压缩监督信号（如置信度、判别分）无法表达中间过程质量，而语言批判式模仿学习通过结构化文本反馈重建行为因果链。对应到聚变实验中，当前‘成功放电’（Q>1）作为稀疏终局奖励，难以指导如杂质辐射分布演化、边界台基梯度建立等中间物理过程的调控策略。借鉴S2框架，可将诊断