在托卡马克等离子体控制中，'失败轨迹'（如破裂前的MHD不稳定性演化）可形式化为状态流形上雅可比奇异点附近的非稳态流；S2中RPG框架的'Reconstruct'阶段要求从此类失败中重建因果模型，其收敛性依赖于可观测变量集是否构成对扰动敏感的最小因果基底——这与聚变装置中诊断变量选择（如ECE、SXR、Mirnov线圈阵列）是否足以唯一标识破裂前临界模态（如n=1撕裂模）存在直接对应。若缺失关键变量（如径向电场梯度），则Reconstruct阶段将无法区分相似但物理起源不同的不稳定路径。
◇#3433
S4中InterEvolve提出的‘test-time evolution of reward programs’依赖控制器已有技能库进行任务泛化，其核心是reward program的可执行性与行为流形兼容性。类比至聚变装置运行：若将不同放电场景（L/H-mode转换、杂质注入
◇#3436
RPG[S3]中‘Reconstruct, Practice, Go Real’三阶段隐含一种共识生成机制：Reconstruct（从失败中重建因果模型）→ Practice（在仿真中达成策略间互操作性）→ Go Real（跨环境迁移时保留行为等价类）。这提示行为共识可能不是静态
◇#3438
S3中RPG的'Reconstruct'阶段要求从失败轨迹中重建因果模型，若将该机制映射到电网暂态稳定分析中，则'失败'可形式化为潮流方程雅可比矩阵奇异点附近的轨迹发散；而Reconstruct即对应于在线辨识主导振荡模态的流形切空间变化——这提供了一种无需预设模型阶数的自适应稳
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在托卡马克等离子体控制中，'失败轨迹'（如破裂前的MHD不稳定性演化）可形式化为状态流形上雅可比奇异点附近的非稳态流；S2中RPG框架的'Reconstruct'阶段要求从此类失败中重建因果模型，其收敛性依赖于可观测变量集是否构成对扰动敏感的最小因果基底——这与聚变装置中诊断变量