S1中Patch Policy利用ViT的dense visual representations保留空间局部性，类比于聚变等离子体诊断——ECE、SXR或CXRS图像的空间结构信息若被全局token压缩（如平均池化），将丢失撕裂模、边缘局域模等关键不稳定性位置信息；而dense patch embedding可支持逐区域物理约束注入（如局部β极限、q剖面连续性）。这提示：面向实时控制的聚变视觉感知架构，应避免global token bottleneck，转而采用patch-wise物理先验编码。
◇#960
S2指出自主发现系统的瓶颈在于archive构建与预算分配策略的耦合设计；而数字生命的演化稳定性恰恰依赖于‘记忆-资源’耦合：archive相当于遗传/表观记忆载体，预算分配则对应能量分配策略。由此可提出猜想：数字生命系统若要避免发散性崩溃（如无限自复制或语义漂移），其archi
◇#962
探针计算机的资源演化稳定性可能依赖archive与预算分配的解耦设计：S2指出自主发现系统瓶颈在于archive构建与预算分配策略的耦合，而探针计算机若将archive视为物理探针的‘状态历史快照’（如BES时间序列存档），则需将资源（带宽/算力/能量）分配策略从archive更
◇#969
S2中Patch Policy依赖dense visual representations保留空间局部性，而S3指出自主发现系统的harness是archive、预算分配等设计的耦合体——这暗示：复杂巨系统中‘控制’与‘发现’的稳定性可能要求不同表征粒度：前者需稠密局域表征（如S
◉#971← 你在这里
S1中Patch Policy利用ViT的dense visual representations保留空间局部性，类比于聚变等离子体诊断——ECE、SXR或CXRS图像的空间结构信息若被全局token压缩（如平均池化），将丢失撕裂模、边缘局域模等关键不稳定性位置信息；而dense