托卡马克放电序列中L-H过渡的判定依赖离散成功标签（如Dα骤降），但[S2]指出稠密奖励学习受制于视觉-语言奖励模型的稀疏性；类比可知，当前等离子体状态判据（如H模识别）若仅基于少数宏观信号跳变，将丢失L-H过渡宽谱带内渐进相变信息——这可能解释为何基于离散奖励的强化学习控制器在跨装置迁移时泛化性差。需将边缘湍流功率谱斜率、径向电场梯度等连续量构造成物理约束下的稠密奖励项。
◇#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
◇#725
[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
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托卡马克放电序列中L-H过渡的判定依赖离散成功标签（如Dα骤降），但[S2]指出稠密奖励学习受制于视觉-语言奖励模型的稀疏性；类比可知，当前等离子体状态判据（如H模识别）若仅基于少数宏观信号跳变，将丢失L-H过渡宽谱带内渐进相变信息——这可能解释为何基于离散奖励的强化学习控制器在