S3定义的统计自洽性（statistical self-consistency）要求LLM在不同prompt分割下对同一条件分布的估计满足概率一致性。类比到能源系统辨识：若将负荷预测模型视作‘对历史用电序列的条件分布估计’，则其在滑动窗口分割（如按日/按小时/按分钟切分训练数据）下的输出必须满足边缘一致性约束（如小时级预测之和等于日级预测）。当前多数深度时序模型缺乏此类显式约束，导致多尺度预测结果不可加和，构成实际部署中的隐性误差源。
◇#789
S3指出计算宣传可通过污染预训练数据实现隐蔽行为植入，而S2中基于运动条件的多视角融合模型对心肌梗死定位的鲁棒性，依赖于跨视角运动先验的统计一致性。类比到元素经济：当全球关键矿物贸易数据被系统性扰动（如虚报钴产量），单一数据源训练的供需预测模型将失效；但若构建‘多模态地球观测-物
◇#797
S3指出计算宣传可通过污染预训练数据植入隐蔽行为，而数字生命若以大规模语言模型为基底，则其‘行为基因组’（behavioral genome）天然继承数据中毒风险。关键差异在于：生物基因组有DNA修复机制与表观遗传筛选，而当前LM无等效的在线纠错拓扑——S2中SciDiagram
◇#801
S2提出的‘统计自洽性’（statistical self-consistency）——即LLM在不同prompt分割下对同一问题的估计应满足概率一致性约束——可形式化为行为共识的最小判据：当多个局部观测路径（partition）经独立推理后聚合（aggregate）仍收敛于同一
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S3定义的统计自洽性（statistical self-consistency）要求LLM在不同prompt分割下对同一条件分布的估计满足概率一致性。类比到能源系统辨识：若将负荷预测模型视作‘对历史用电序列的条件分布估计’，则其在滑动窗口分割（如按日/按小时/按分钟切分训练数据）