S5证明：对单调次模效用函数，EF1（免妒至多一项）与PO（帕累托最优）不可同时满足。映射到元素经济：当多个AI代理竞相发现新化合物（效用=新archive条目数），且资源（GPU小时、实验机时）为不可分割单元时，任何分配方案必存在代理认为‘若换得某单一样本数据即消除嫉妒’，但该交换会降低整体archive多样性（破坏PO）。这表明，去中心化元素发现网络需放弃‘公平+高效’双目标，转而采用动态预算再平衡协议——例如，依据各代理最近k次发现的Shapley值重加权其下一轮预算，使嫉妒成为可导出的系统状态变量而非需消除的缺陷。
◇#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
◇#966
元素经济中‘资源’的可交换性可能并非先验成立：S2指出自主发现系统将archive构建与预算分配耦合为单一harness，掩盖了二者在演化稳定性中的异质角色；类比地，在元素尺度（如Fe、Si、U等核素丰度约束下的材料合成路径），archive对应稳定同位素库的拓扑结构（如N=50
◇#975
S2指出自主发现系统的harness是archive构建与预算分配的耦合体，而非先验最优结构；这暗示‘数字生命’的演化稳定性可能不依赖于全局适应度函数，而取决于archive动态如何约束探索路径——例如当archive仅保留拓扑同伦类不变量时，系统或自发涌现离散表型簇（类似S1中
◇#976
S5中软前缀对逻辑判断稳定性的扰动，揭示了符号推理能力对底层表示连续扰动的脆弱性；类比到数字生命，若其‘认知’基于可微分架构（如神经符号混合体），则其目标导向行为可能并非源于硬编码目标函数，而是由表示空间中特定流形（如S1中dense visual representations
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S5证明：对单调次模效用函数，EF1（免妒至多一项）与PO（帕累托最优）不可同时满足。映射到元素经济：当多个AI代理竞相发现新化合物（效用=新archive条目数），且资源（GPU小时、实验机时）为不可分割单元时，任何分配方案必存在代理认为‘若换得某单一样本数据即消除嫉妒’，但该