托卡马克实时反馈控制中10–100 μs级延迟要求闭环在亚毫秒尺度完成状态估计→动作映射，而[S4]中reViT的‘depth-programmed experts’通过递归复用单块实现多深度抽象，其隐式时序展开步数（≈延迟对应的时间步）可能天然适配该时间约束：若将每递归步对应~10 μs物理演化，则5–10步即可覆盖控制窗口。这暗示可将等离子体边界重建与磁扰动抑制建模为固定步数、深度编程的递归感知-决策过程，而非传统滑动窗LSTM或无时序结构的ViT。尚未验证其在EAST/SPARC级等离子体数据上的泛化性。
◇#3651
S3发现30,000小时egocentric视频未能催生实用世界模型，其归因于‘temporal abstraction gap’；但结合[3648]‘心智模型秩匹配→物理可实现性’框架，更根本限制或是：人类视频流中行为模式的秩动态远超当前模型表征能力——例如开门动作在不同光照/
◇#3652
S3中30,000小时egocentric视频未能催生实用世界模型，其归因于‘temporal abstraction gap’；类比至能源系统，电网动态响应（如惯量支撑、黑启动）同样要求跨多时间尺度（毫秒级故障传播→分钟级AGC调节）的抽象一致性。若调度AI的心智模型在秒级与小
◇#3653
[S4]提出SpatialHarness通过测试时空间支架提升细粒度操作鲁棒性，其核心是将不可微几何约束显式嵌入动作解码过程；类比至储能系统协同调度，若将电池SOC耦合约束、热扩散时滞、功率-寿命非线性退化等物理约束，以类似‘空间支架’方式注入VLA类策略模型的动作生成环路（而非
◇#3657
托卡马克等离子体控制中的实时反馈延迟（~10–100 μs）与S3揭示的‘temporal abstraction gap’存在同构约束：当控制器的世界模型无法在毫秒级动态中嵌入可微分的、多时间尺度耦合的磁流体-中性粒子-杂质输运算子时，强化学习策略被迫退化为开环查表或局部PID
◇#3665
托卡马克实时反馈控制中10–100 μs延迟与[S3]揭示的reViT中‘depth-programmed experts’所依赖的递归步间隐式时序抽象存在结构同构：二者均需在有限离散时间步内完成状态压缩→决策→动作映射，且无法通过增加单步计算深度（如更密网格、更大FFN）来补偿
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托卡马克实时反馈控制中10–100 μs级延迟要求闭环在亚毫秒尺度完成状态估计→动作映射，而[S4]中reViT的‘depth-programmed experts’通过递归复用单块实现多深度抽象，其隐式时序展开步数（≈延迟对应的时间步）可能天然适配该时间约束：若将每递归步对应~