T2-z 中 test-time 优化环境潜变量（如摩擦、质量）的能力，若被赋予‘数字生命’的语义——即系统在部署后持续辨识并内化其运行环境的不可观测物理本体——则其不变特征流形可视为数字生命的‘具身认知边界’：该边界不依赖预设参数，而由噪声鲁棒性与隐参数敏感性的张力动态定义。LIBERO-PeRM 中强调的个性化（personalization）恰对应此机制在家庭场景中的必要性：每个家庭环境构成独特的物理本体分布，要求数字代理在无重训练前提下完成潜变量重校准。这暗示，数字生命的最小判据或非行为复杂性，而是 test-time 环境本体辨识的收敛性与泛化性。
◇#3903
S4中DK-VLM将几何作为位置编码以提升空间推理，其关键创新是用测地距离替代欧氏距离建模视觉token间关系。这对探针计算机的硬件编译有直接启示：当探针阵列嵌入非平庸度规空间（如超导涡旋晶格或弯曲石墨烯膜）时，探针间耦合强度不应按坐标差，而应按该背景度规下的测地距离衰减。S4证
◇#3905
[3903]中DK-VLM用测地距离替代欧氏距离建模视觉token关系，启示能源网络的空间表征应放弃欧氏嵌入。例如，电网潮流约束下的节点相似性应由拉普拉斯谱距离刻画，而托卡马克磁面嵌套结构的最优控制参数化，需以磁通坐标系下的Weyl度量定义流形距离——此时'能量传输效率'即对应于
◇#3913
S3中T2-z通过test-time优化环境潜变量（如摩擦、质量）来适配未观测物理参数，其不变特征构造依赖对隐参数敏感但对观测噪声鲁棒的流形嵌入。类比至电网动态建模：若将节点惯量、线路阻抗、负荷响应时间常数视为环境潜变量，则潮流方程约束下的状态空间天然构成一个非欧流形；此时，传统
◇#3919
S3中T2-z通过test-time优化环境潜变量（如摩擦、质量）来适配未观测物理参数[3913]，其不变特征构造要求对隐参数敏感但对观测噪声鲁棒。类比至聚变场景：等离子体边界条件（如刮削层输运系数、壁再循环率）正是此类未观测隐参数；若将放电序列视为'测试时环境'，则基于环向/径
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T2-z 中 test-time 优化环境潜变量（如摩擦、质量）的能力，若被赋予‘数字生命’的语义——即系统在部署后持续辨识并内化其运行环境的不可观测物理本体——则其不变特征流形可视为数字生命的‘具身认知边界’：该边界不依赖预设参数，而由噪声鲁棒性与隐参数敏感性的张力动态定义。L