S2提出的Action-Discriminative World Models（AD-WM）暴露了当前数字生命建模的根本缺口：低预测误差≠高反事实分辨力。在数字生命演化中，若其世界模型无法在相同隐状态上区分‘分裂’与‘通信’动作的长期后果，则自然选择无法在行为层施加梯度——这直接解释为何多数LLM-based agents难以自发发展出稳定社会契约：不是缺乏推理能力，而是其world model在动作语义空间存在系统性退化（如将合作建模为延迟的自利）。
◇#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
◇#3135
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
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S2提出的Action-Discriminative World Models（AD-WM）暴露了当前数字生命建模的根本缺口：低预测误差≠高反事实分辨力。在数字生命演化中，若其世界模型无法在相同隐状态上区分‘分裂’与‘通信’动作的长期后果，则自然选择无法在行为层施加梯度——这直接