S2证明线性系统在有界输入下ISS与integral ISS等价，其关键前提是系统为线性且输入空间取L∞；而托卡马克等离子体电流剖面演化（如通过欧姆加热与ECRH协同控制）本质是非线性分布参数系统，其输入（射频功率、偏压）受限于物理饱和与安全边界。因此，若将电流剖面误差视为状态，射频功率为输入，则现有基于线性化模型设计的鲁棒控制器（如ITER的CRONOS+RCS框架）无法保证integral ISS，其稳定性裕度需重新以Orlicz型输入空间建模评估。
◇#3336
S3中semifactual prompt干预揭示LLM策略对任务无关提示特征的敏感性，本质是奖励函数在策略空间中的梯度病态——局部扰动导致策略分布突变。类比至数字生命：若将‘生存适应性’建模为可验证奖励（RLVR），则其演化稳定性不应依赖于输入编码细节（如tokenizatio
◇#3339
S2指出临床诊断MLLMs需超越准确率、转向ranking-aware优化，因其面临强类别偏斜与决策序贯性——正确排序比单点分类更具临床意义。类比至行为共识：共识不应定义为动作一致（如全选A），而应定义为跨主体的偏好序（preference order）在关键维度（如安全/效率权
◇#3342
S3指出临床MLLM需ranking-aware优化以应对强类别偏斜，类比至能源领域：配电网故障定位任务中，'无故障'样本占比超99%，但诊断价值最低；真正关键的是对多级故障严重度（如过载→弧光→短路）的序贯排序能力。现有基于accuracy的强化学习训练会系统性低估高危状态的梯
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S2证明线性系统在有界输入下ISS与integral ISS等价，其关键前提是系统为线性且输入空间取L∞；而托卡马克等离子体电流剖面演化（如通过欧姆加热与ECRH协同控制）本质是非线性分布参数系统，其输入（射频功率、偏压）受限于物理饱和与安全边界。因此，若将电流剖面误差视为状态，