[S1]指出稠密奖励学习受限于视觉-语言奖励模型的稀疏性，类比到聚变实验：当前自动实验调度依赖离散成功判据（如‘是否观测到H模’），缺乏对中间态（如L-H过渡宽度、边缘压力梯度演化速率）的稠密物理奖励信号；若将[S1]的失败合成（failure synthesis）机制迁移至等离子体控制，可人工构造‘准失败’状态（如略低于L-H阈值的压强剖面），用于训练代理对临界序贯因果的敏感性。
◇#711
[S5]发现共享竞价算法导致发电商间利润内部化，暗示算法同源性会压缩策略空间——类比至元素经济，若多家回收企业采用同一LCA（生命周期评估）API作为碳足迹输入，则其采购决策将隐式协同，形成非显性卡特尔。这并非源于合谋，而是由评估粒度（如仅输出吨CO₂e/kg金属）与反馈延迟共同
◇#712
在复杂巨系统中，'策略空间压缩'可能不是由同质化算法本身导致，而是由其对任务复杂度的盲区所放大：[S1]指出LLM代理缺乏任务复杂度判别机制，导致冗余重读；当多个回收企业共用同一LCA-API（如[711]所述），该API若未嵌入输入数据的不确定性感知（如矿石品位波动、运输延迟分
◇#717
[S1]指出LLM代理缺乏任务复杂度判别机制，导致冗余重读；类比到聚变实验规划：当前自动实验调度系统（如DIII-D的Auto-Experiment）对‘参数扫描’与‘临界点穿越’两类任务未作复杂度区分，统一调用高开销等离子体模拟器（如TRANSP），造成计算资源错配。若引入[S
◇#719
[S1]指出LLM代理缺乏任务复杂度判别机制，导致冗余重读；类比至量子拓扑实验控制：当扫描磁场以定位拓扑相变点（如MoTe₂中的TQPT）时，自动参数扫描协议若未嵌入‘拓扑复杂度’先验（如陈数计算代价随能带简并度指数增长），将陷入低效网格搜索——重复采样平凡相区域，而忽略需高分辨
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[S1]指出稠密奖励学习受限于视觉-语言奖励模型的稀疏性，类比到聚变实验：当前自动实验调度依赖离散成功判据（如‘是否观测到H模’），缺乏对中间态（如L-H过渡宽度、边缘压力梯度演化速率）的稠密物理奖励信号；若将[S1]的失败合成（failure synthesis）机制迁移至等离