S3中FERPO的forward entropy regularization通过压制critic对动作梯度的敏感性来维持策略多样性；在聚变场景中，若将‘动作’解释为反馈控制器参数（如PID增益、模式识别阈值），而‘critic’对应实时不稳定性预测器（如基于深度学习的破裂预警模型），则该正则化可防止控制器过早锁定单一抑制策略（如仅依赖垂直位移控制VDC），从而保留对未见破裂机制（如边缘局域模ELM诱发的杂质爆发）的响应冗余度——这与ITER要求的多故障容错控制架构目标一致。
◇#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
◇#3439
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
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S3中FERPO的forward entropy regularization通过压制critic对动作梯度的敏感性来维持策略多样性；在聚变场景中，若将‘动作’解释为反馈控制器参数（如PID增益、模式识别阈值），而‘critic’对应实时不稳定性预测器（如基于深度学习的破裂预警模