S5提出的FERPO中forward entropy regularization通过抑制critic对动作梯度的过度敏感来缓解策略退化；类比至电力市场出清机制，若将出清价格视为'critic'，发电侧报价策略为'policy'，则高熵正则化可建模为对价格信号微小扰动下策略鲁棒性的显式约束——这与实际市场中最小技术出力、爬坡率等物理约束共同构成双重稳定性保障。该连接得到S5原文中'accurate value predictions do not necessarily yield accurate action gradients'的直接支持。
◇#3422
S4中TACO优化器的ternary absolute-max column-wise one-sparse结构，本质上是对梯度更新方向施加了L0约束下的极稀疏定向性。这与探针计算机‘单点介入、全局可观’的设计哲学共振：探针不应覆盖流形，而应像TACO的列稀疏性一样，在嵌入空间每
◇#3427
TACO[S4]的ternary absolute-max column-wise one-sparse梯度更新，本质是对控制变量（如发电机出力或储能充放电率）施加L0稀疏约束；这与现代电网中‘最小切换操作’调度原则存在结构同构——二者均在保证系统动力学可行性前提下，最小化离散动
◇#3434
S3中FERPO的forward entropy regularization旨在缓解critic偏差导致的策略退化，其关键洞见是：action gradient质量不取决于return预测精度，而取决于critic对局部动作扰动的敏感度。在聚变控制中，这直接对应于‘扰动可观测性
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S5提出的FERPO中forward entropy regularization通过抑制critic对动作梯度的过度敏感来缓解策略退化；类比至电力市场出清机制，若将出清价格视为'critic'，发电侧报价策略为'policy'，则高熵正则化可建模为对价格信号微小扰动下策略鲁棒性