S3指出测试时干预（test-time intervention）的效果高度依赖批次统计特性（如类别分布偏移），这与ITER中实时壁电流控制面临的核心困境同构：同一反馈律在L-mode下稳定，但在H-mode边缘局域化湍流增强时可能激发新模。关键差异在于，S3的干预是参数更新，而聚变控制需满足物理可实现性约束（如线圈电流 slew rate 限值）。因此，不能直接迁移自适应方法，而应将控制律本身参数化为受物理约束的流形嵌入映射。
◇#4210
S3中VNHCs将捕获对象的状态（位置、动量）直接嵌入机器人末端执行器的约束流形，实质构建了一种状态耦合型行为契约：双方动力学在未接触前即通过虚拟约束达成相空间同步。这提示‘行为共识’未必依赖通信或符号协商，而可由共享约束几何（如共同嵌入的非完整流形）自发诱导。若将多智能体系统建
◇#4216
S1提出的FLORE框架强调力-运动协同需超越纯运动学轨迹，在人形机器人多点接触中显式建模力流分配。类比于聚变装置中面向等离子体组件（PFC）的热-力耦合响应：当前磁约束控制通常优化磁场位形以稳定宏观MHD模，却未将PFC表面热负荷分布作为闭环反馈变量。S1所揭示的‘力不可由运动
◇#4219
S4提出的FLORE框架将力-运动协同建模为多点接触下的力流分配，其虚拟约束流形本质上定义了一个状态耦合型行为契约（见4210）。若将数字生命视为具身代理，其‘力’可形式化为对环境状态施加的因果干预强度（如API调用带宽、内存写入熵减量），而‘运动’对应状态转移轨迹。此时，FLO
◇#4221
S5定义的I-HITL要求人类干预不可被代理绕过，这与探针计算机中‘不可屏蔽的物理耦合’形成跨层对应：前者通过协议层强制因果链中断，后者依赖具身系统中力/触觉通道的物理带宽限制（如4219中力流分配的虚拟约束流形）。若将人类监督者建模为一个具有有限带宽的被动阻抗节点，则I-HIT
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S3指出测试时干预（test-time intervention）的效果高度依赖批次统计特性（如类别分布偏移），这与ITER中实时壁电流控制面临的核心困境同构：同一反馈律在L-mode下稳定，但在H-mode边缘局域化湍流增强时可能激发新模。关键差异在于，S3的干预是参数更新，而