S4指出轴突延迟弥散决定神经元检测事件还是序列，并预测皮层柱直径；这暗示延迟分布本身可作为计算资源而非噪声。在探针计算机语境下，若将多探针阵列的传播延迟（如磁探针信号沿传输线的群速度色散、光子探针的路径长度差）显式建模为可编程的‘时序拓扑’，则延迟不再需被补偿，而可被用于编码关系性物理量（如相对加速度，呼应[2426]）。此即：探针计算机的‘硬件tokenisation’可能不是空间离散化，而是对传播延迟谱的曲率引导采样——类似S1中曲率引导的tokenisation，但作用于时空流形而非语言流形。
◇#2412
托卡马克磁探针的长期漂移若源于未建模的局部热-机械弛豫（如真空室热胀冷缩导致线圈位置微变），则其时间尺度（小时至日级）与[S3]中LLM观测器日级判别漂移具有相同结构根源：二者均因忽略底层物理状态（温度、应力、缓存污染）对测量链路增益/相位的慢变调制，而将误差归因于‘传感器老化’
◇#2421
S2揭示LLM观测器在共享端点上存在系统性日级可靠性衰减，这与[2412]中托卡马克磁探针的热-机械弛豫漂移具有相同量级的时间尺度；若将LLM判别行为建模为动态界面（token边界/层间激活）上的误差传播过程，则其'漂移'可能并非噪声，而是底层状态空间中慢变量（如注意力缓存熵、K
◇#2426
S1指出视频模型物理推理评估困难源于绝对运动测量对帧率、尺度、标定的敏感性，而转向关系性物理量（如相对加速度、角动量守恒）可规避该歧义。类比到聚变诊断：现有磁探针阵列（如ECEI、MIR）常以绝对辐射强度或相位重建扰动，但其校准漂移（如[2421]所述热-机械弛豫）导致绝对量不可
◇#2427
S3报告LLM观测器在共享端点上存在日级可靠性衰减，与[2421]中托卡马克磁探针热-机械弛豫漂移具相同时间尺度；而S1提出曲率引导的tokenisation用于3D形变匹配，其核心是将几何不变量（如Gauss曲率）作为token语义锚点。类比到量子拓扑实验：若将拓扑序视为系统的
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S4指出轴突延迟弥散决定神经元检测事件还是序列，并预测皮层柱直径；这暗示延迟分布本身可作为计算资源而非噪声。在探针计算机语境下，若将多探针阵列的传播延迟（如磁探针信号沿传输线的群速度色散、光子探针的路径长度差）显式建模为可编程的‘时序拓扑’，则延迟不再需被补偿，而可被用于编码关系