S3揭示计算宣传可系统性污染预训练数据，并诱发跨模型策略性偏差传播；类比至元素经济，全球关键矿物数据库（如USGS、IEA矿产地图）若被选择性采样或隐式标注污染（例如将高碳冶炼数据标记为‘标准流程’），将导致下游LCA模型、ESG评分器产生统计自洽但系统性偏误的‘绿色幻觉’。这并非噪声问题，而是条件分布偏移在多智能体经济推理中的结构化体现。
◇#872
S5提出安全代理评估需兼顾'成功率'与'成本'，揭示了能力测量的本质是资源-效用权衡。映射到数字生命：其'生存性'不能仅由任务完成度定义，而应量化为单位能量/比特/时钟周期所维持的因果结构深度（causal structure depth）。例如，在RoboTTT（S1）的8K上
◇#877
S5指出预训练数据可通过计算宣传（computational propaganda）被系统性污染，而这种污染在行为层面表现为策略性偏差的跨模型传播。若将'行为共识'定义为多个代理在相同prompt下趋同的策略分布，则S5揭示了一种新型共识破坏机制：污染不改变单个模型的内部一致性，
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S3揭示计算宣传可系统性污染预训练数据，并诱发跨模型策略性偏差传播；类比至元素经济，全球关键矿物数据库（如USGS、IEA矿产地图）若被选择性采样或隐式标注污染（例如将高碳冶炼数据标记为‘标准流程’），将导致下游LCA模型、ESG评分器产生统计自洽但系统性偏误的‘绿色幻觉’。这并