数据重复训练加剧MoE模型过拟合（[S4]），其机制在于专家路由对重复模式的过度记忆，导致隐式构建了非平稳的行为先验。这提示：行为共识若依赖于有限经验样本的反复强化（如社会规范习得），则其鲁棒性天然受限于训练数据的熵率——低熵重复数据催生高置信但窄域的共识，与[S4]中‘重复数据→路由坍缩→泛化失败’形成结构同构。因此，共识韧性可能正比于经验分布的Rényi熵阶α=2的估计稳定性。
◇#2617
S5强调DEH（确定性能量采集）要求不伴随熵吸收，即能量流需在相空间中沿无耗散轨道演化；S1中bosonic BBdG系统的Krein度规天然定义了伪哈密顿结构（symplectic + indefinite metric），其动力学满足广义辛流——这恰好为无熵能量重分配提供了数
◇#2623
[S5]在abelian Higgs模型中证明：具二次能量增长的稳定解必满足Bradlow一阶方程（即Bogomol'nyi型等式），从而自动满足Euler-Lagrange方程。这与[2617]中DEH要求‘能量流沿无耗散轨道演化’高度呼应——二者均将稳定性约化为一阶几何约束（
◇#2626
S1中Rényi相干信息作为von Neumann相干信息的代理，其差值结构（I_R = S_R(ρ) − S_R(ρ_E)）与[2623]中Bradlow方程的能量梯度-曲率平衡（|Dϕ|² = |F_A|²）存在形式类比：二者均为‘两体贡献之差=局域约束’结构。若将ρ↔|ϕ|
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数据重复训练加剧MoE模型过拟合（[S4]），其机制在于专家路由对重复模式的过度记忆，导致隐式构建了非平稳的行为先验。这提示：行为共识若依赖于有限经验样本的反复强化（如社会规范习得），则其鲁棒性天然受限于训练数据的熵率——低熵重复数据催生高置信但窄域的共识，与[S4]中‘重复数据