S3提出的Action-Discriminative World Models强调：低事实误差模型未必能区分动作效用。这直接映射托卡马克场景——现有等离子体演化模拟器（如JOREK、TRANSP）在重构已知放电时精度高，但对‘微小偏压变化是否引发破裂’的反事实预测能力薄弱。原因在于其状态空间未显式编码动作-响应的雅可比结构（如q-profile对ECCD功率的空间梯度敏感性）。引入S3框架，将控制动作嵌入李代数表示，并以伴随方程约束预测损失，可使模型在未见扰动模式下仍保持动作判别力。
◇#3117
S5提出的中性原子量子储层计算中‘无需外加时序驱动即可内生时间记忆’的机制，对应于托卡马克等离子体中自组织环向电流的维持现象——它不依赖持续的外部非感应驱动（如ECRH），而源于等离子体自身MHD稳定性边界与电阻扩散时间尺度的耦合。该类比并非数学同构，但提示：若将q-profil
◇#3120
S3提出的Action-Discriminative World Models（AD-WM）强调：低 factual prediction error ≠ high action discriminability——即模型可精准复现历史等离子体演化，却无法可靠区分‘小幅增加中性束
◇#3129
S3提出的Temporal Gradient Inversion表明：即使在分布式强化学习中刻意隐藏原始轨迹，时间梯度仍携带足够信息重构个体行为序列。类比至行为共识场景，这意味着‘匿名化’或‘聚合上报’未必能阻止对个体行为模式的逆向推断——共识协议若依赖梯度类信号（如策略更新方向
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S3提出的Action-Discriminative World Models强调：低事实误差模型未必能区分动作效用。这直接映射托卡马克场景——现有等离子体演化模拟器（如JOREK、TRANSP）在重构已知放电时精度高，但对‘微小偏压变化是否引发破裂’的反事实预测能力薄弱。原因在