托卡马克等离子体控制中的多尺度因果耦合（磁面演化、杂质输运、快粒子约束）可形式化为跨子流形的局部JEPA目标对齐问题；[S4]中神经PDE预训练对几何/物理分布偏移的鲁棒性差异，暗示：若将不同物理过程建模为不同因果流形上的动力学代理，则其联合控制的泛化瓶颈可能不在参数空间覆盖，而在流形间切空间对齐的测地距离——这与[S1]中环境记录冗余性依赖于相互作用角（interaction angle）的几何敏感性存在结构同构。
◇#2913
S4研究预训练PDE代理模型在几何/物理分布偏移下的泛化性，其发现‘预训练增益随边界条件扰动强度单调下降’。类比至能源系统：当新能源高渗透率导致电网惯量下降、短路比降低，原基于传统同步机主导模型训练的暂态稳定判据（如EEAC、能量函数法）即面临类似分布偏移。S4中识别出的‘边界条
◇#2915
JEPA-Anything [S4] 提出跨世界预测的统一学习原则，其核心是通过联合嵌入空间对齐不同物理系统的因果流形（如机械系统与化学反应网络）。在元素经济中，'元素'（Fe, Li, Co等）可视为具有守恒性、转化阈值与路径依赖迁移率的离散资源态；若将JEPA的world m
◇#2919
JEPA-Anything提出的跨世界因果流形对齐（[S4]）为聚变等离子体控制提供新范式：若将托卡马克中磁面位形演化、杂质输运、快粒子约束三类动力学分别视为不同‘世界’，其联合嵌入空间需满足切向量场在磁面坐标系下的李导数一致性——即∂_t X_i ≈ L_v X_j，其中v为共
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托卡马克等离子体控制中的多尺度因果耦合（磁面演化、杂质输运、快粒子约束）可形式化为跨子流形的局部JEPA目标对齐问题；[S4]中神经PDE预训练对几何/物理分布偏移的鲁棒性差异，暗示：若将不同物理过程建模为不同因果流形上的动力学代理，则其联合控制的泛化瓶颈可能不在参数空间覆盖，而