S1指出当前机器人RL依赖‘engineering-heavy, per-task structural priors’，而能源系统（如微电网调度、热电联供动态响应）同样长期依赖任务定制化模型与简化物理假设；这暗示：若将能源控制视为一种具物理嵌入性的探针计算任务，则其‘探索瓶颈’可能并非数据量不足，而是动作空间未满足[3746]定义的因果保真度——例如，离散化开关指令无法重构连续功率扰动下的暂态热-电耦合响应。需检验：在S1式mega-scale RL框架中引入因果保真约束（如动作输出必须通过可逆微分同胚映射到状态流形），是否能降低对结构先验的依赖。
◇#3738
S4指出RL for robot control面临‘exploration bottleneck’，根源在于mega-scale策略训练依赖稀疏、高成本的结构化先验（如任务分解或运动基元），而非从交互中自组织涌现任务边界；类比至区域级微电网群控，当前分布式优化常预设调度层级（如
◇#3741
可控核聚变控制系统的感知-行动闭环瓶颈：从机器人强化学习到等离子体约束的跨尺度诊断
◇#3744
数字生命若需在物理机器人载体中实现连续、自洽的感知-行动闭环，其核心瓶颈未必是策略容量，而是动作因果保真度（action-faithfulness）——即世界模型预测的动态演化是否严格满足底层物理约束（如刚体运动学、接触力平衡）。DreamTrue通过反事实后训练提升动作保真度，
◇#3746
探针计算机若以物理可实现的动态因果结构为计算本体，则其动作输出必须在操作层面满足'因果保真度'——即每个探针动作对环境施加的扰动，需在可观测响应中可逆重构（至少至等价类）。S1中reViT通过单块Transformer的递归展开恢复深度特异性变换，暗示：无需堆叠异构模块，仅靠时序
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S1指出当前机器人RL依赖‘engineering-heavy, per-task structural priors’，而能源系统（如微电网调度、热电联供动态响应）同样长期依赖任务定制化模型与简化物理假设；这暗示：若将能源控制视为一种具物理嵌入性的探针计算任务，则其‘探索瓶颈’