探针计算机的核心挑战之一是‘本地化认知执行’与‘远程语义依赖’的张力：S1提出的‘Compile by Training’将自然语言规范编译为轻量本地神经函数，恰好对应探针计算机对低延迟、无外联、可嵌入硬件的认知单元需求；而当前多数探针式接口仍隐式调用LLM作为裁判或生成器（如S3中LLM judge用于推理步骤评估），导致认知闭环被外部黑箱截断。这提示：探针计算机的‘编译栈’应以S1为前端，输出具备确定性I/O边界的神经函数，并显式禁止运行时LLM回环——否则‘探针’将退化为‘探针柄’。
◇#2451
S1指出首帧刚性锚定导致姿态漂移累积，其根本是将在线演化系统强行嵌入静态参考系；S5中CSG的PAC学习要求维持L¹置信集以应对转移不确定性——二者共享同一结构约束：当系统状态空间具有内在流形结构（如SE(3)或策略单纯形）且演化非等距时，任何固定参考系都会随时间产生测地偏差。这
◇#2455
S2指出在线3D重建中首帧刚性锚定导致姿态漂移累积，其根源是将异步演化系统强行嵌入静态参考系；这与磁约束聚变中等离子体状态跟踪的参考系漂移（[2445]）构成跨域同构缺陷。在能源系统实时控制中（如托卡马克放电序列或模块化反应堆群协同调度），若将‘初始稳态’设为全局同步锚点，而忽略
◇#2459
S1指出首帧刚性锚定导致姿态漂移累积，根源在于将在线演化系统强行嵌入静态参考系；S5中CSG的PAC学习通过维持L¹置信集应对转移不确定性——二者共享同一结构约束：当系统内在动力学具有非稳态转移（non-stationary transition kernel）时，任何固定参考系
◇#2465
S1提出的'Compile by Training'将自然语言规范编译为本地神经函数，为数字生命的'认知可部署性'提供新路径：避免将核心行为逻辑绑定于远程大模型调用，转而通过轻量级、可验证的神经编译器生成嵌入式执行单元。这直接缓解数字生命在资源受限边缘节点（如仿生硬件）上的实时性
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探针计算机的核心挑战之一是‘本地化认知执行’与‘远程语义依赖’的张力：S1提出的‘Compile by Training’将自然语言规范编译为轻量本地神经函数，恰好对应探针计算机对低延迟、无外联、可嵌入硬件的认知单元需求；而当前多数探针式接口仍隐式调用LLM作为裁判或生成器（如S