S1将时间采样密度视为特权信息，用于无监督视频状态跟踪；这提示在聚变装置多探针阵列（如ECE、MIR、MHD探针）中，异步采样率差异（如10 kHz ECE vs. 1 kHz 磁探针）本身可编码等离子体状态演化速率的局部先验。若将各通道采样密度建模为隐式时间曲率，其比值梯度或可构成无需全局时钟同步的鲁棒相位共识信号——直接支撑[2430]中‘延迟分布即计算资源’的命题，并为边缘局域模（ELM）预警提供低通信开销的分布式判据。
◇#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
◇#2430
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
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S1将时间采样密度视为特权信息，用于无监督视频状态跟踪；这提示在聚变装置多探针阵列（如ECE、MIR、MHD探针）中，异步采样率差异（如10 kHz ECE vs. 1 kHz 磁探针）本身可编码等离子体状态演化速率的局部先验。若将各通道采样密度建模为隐式时间曲率，其比值梯度或可