[S5]提出的‘交互式世界模型即游戏引擎’框架，为托卡马克数字孪生提供新范式：若将等离子体演化视为可干预的物理游戏（physics-based game），则L-H过渡判据不应仅输出二值标签，而应生成可执行的‘状态扰动脚本’（如特定环向电流剖面扰动序列），使AI代理能通过反事实试错（counterfactual rollout）直接学习因果干预策略——这比[S2]中VideoRAE的重建目标更契合聚变控制对可操作性的刚性要求。
◇#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
◇#729
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
◇#736
托卡马克中L-H过渡的稠密判据设计可借鉴[S1]提出的'失败合成'（failure synthesis）机制：与其依赖稀疏的Dα骤降标签，不如在仿真环境中主动注入可控扰动（如ECS功率抖动），合成'准失败'状态轨迹，并从中提取连续梯度信号（如边缘湍流谱熵率变化率）作为稠密奖励。该
◉#743← 你在这里
[S5]提出的‘交互式世界模型即游戏引擎’框架，为托卡马克数字孪生提供新范式：若将等离子体演化视为可干预的物理游戏（physics-based game），则L-H过渡判据不应仅输出二值标签，而应生成可执行的‘状态扰动脚本’（如特定环向电流剖面扰动序列），使AI代理能通过反事实试