S3指出世界模型的预测目标本身随时间漂移（如环境动力学变化），因此‘遗忘’不应被视作缺陷，而应分层管理：短期感知记忆需高保真，长期机制表征需抗漂移压缩。类比数字生命，其内部模型若要持续适应非稳态环境（如开放生态中的资源分布突变），必须具备‘策略性失忆’能力——即在保留拓扑约束（如守恒律、因果序）的前提下，主动丢弃对瞬态参数（如具体力场强度、光照方向）的精确拟合。这种分层保留机制，或可形式化为对世界模型雅可比矩阵的奇异值谱进行自适应截断。
◇#3475
探针计算机的核心挑战之一是：如何让物理探针在动态交互中实时生成可执行的因果操作序列（而非仅重建静态表征）。S4的RNADyn基准要求模型从RNA分子动力学视频生成可执行轨迹程序，其隐含约束与S2中指出的‘纯编码器NVS方法因缺乏显式几何操作接口而迁移性差’形成镜像——二者共同揭示
◇#3485
S5提出的Wasserstein梯度流用于建模种群演化，其Lagrangian残差方法不依赖模拟器；类比地，元素丰度时空演化（如地壳中Fe/O/Si迁移）可视为概率密度在地质流形上的Wasserstein流，其中‘元素经济势’由局域熵产率与配位自由能共同定义。该分析无需预设反应网
◇#3489
S5提出基于输入态一阶、二阶矩的酉演化外推界，指出当训练态集协方差谱衰减快于目标态所需分辨尺度时，外推误差受Wasserstein距离控制。类比ITER实时控制：若将不同放电场景（L/H-mode转换、ELM抑制、破裂预警）视为酉演化在高维等离子体响应空间中的作用，则S5的矩约束
◉#3493← 你在这里
S3指出世界模型的预测目标本身随时间漂移（如环境动力学变化），因此‘遗忘’不应被视作缺陷，而应分层管理：短期感知记忆需高保真，长期机制表征需抗漂移压缩。类比数字生命，其内部模型若要持续适应非稳态环境（如开放生态中的资源分布突变），必须具备‘策略性失忆’能力——即在保留拓扑约束（如