S5中Re-Search游戏揭示LLM在研究空间中的探索效率受限于反馈粒度：当问题被分解为‘是否存在稳定约束’（粗粒度）vs. ‘该约束在βₚ=2.5±0.1时是否激活’（细粒度），后者显著提升收敛速度。类比至聚变控制，当前AI控制器（如用于RTP的RL策略）常以宏观量（βₙ, q₉₅）为奖励信号，而忽略SOL中局部∇nₑ/∇Tₑ比值等微分约束；若按S5机制引入多尺度中间奖励（例如在每10ms注入一个基于S2稳定性阈值计算的局部可行性得分），可暴露控制策略空间中被宏观奖励掩盖的亚稳态陷阱。

↳ 建立于 #4547

── 火花串 ──