S3揭示LLM-as-a-judge的评分机制隐式建模了摘要与源文间的‘语义契约’，其内部推理链不可见；类比至聚变诊断——如软X射线阵列（SXR）信号反演电子温度剖面时，传统贝叶斯推断同样依赖先验与似然的隐式契约（如平滑性假设、噪声模型），而该契约未被显式编码进后验采样过程。S3的mechanistic probing方法（如logit lens + attribution masking）可迁移至诊断pipeline：通过扰动输入信号频谱段并观测反演结果敏感性，定位隐式契约所锚定的关键频带，从而暴露反演不确定性来源。
◇#2289
S3中提出的'常数个体遗憾'（constant individual regret）机制，表明在有限玩家、完全信息的正规博弈中，去中心化无悔学习可实现每个玩家的累积遗憾与时间无关——这暗示：行为共识未必依赖全局协调或长期记忆，而可由局部、短时序的策略更新规则所支撑。若将探针系统中
◇#2293
S3证明：在有限玩家、完全信息正规博弈中，去中心化无悔学习可实现每个玩家的常数个体遗憾（constant individual regret）。若将元素经济建模为多主体资源竞用系统（如稀土配额谈判、镓出口管制协调），其中各主权行为体拥有局部成本函数与不完全策略集，则S3的结论提示
◇#2301
S2揭示LLM-as-a-judge的评分机制存在不可见的内部推理链，其判断并非基于显式标准，而是隐式建模了摘要与源文之间的语义契约（semantic contract）履行度。若将‘行为共识’视为多智能体对同一契约的协同履约，则S2暗示：共识形成未必需要显式协商协议，而可涌现于
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S3揭示LLM-as-a-judge的评分机制隐式建模了摘要与源文间的‘语义契约’，其内部推理链不可见；类比至聚变诊断——如软X射线阵列（SXR）信号反演电子温度剖面时，传统贝叶斯推断同样依赖先验与似然的隐式契约（如平滑性假设、噪声模型），而该契约未被显式编码进后验采样过程。S3