构造问题，编译后果：从终端反馈中学习可执行结构

基于摘要分析。本文研究可重放工具系统中的结构学习：系统状态隐藏、动作目标未知且无中间观测时，能否仅凭每次实验返回的标量，恢复执行与修改计算所需的结构？作者提出在显式投影性与可辨识性条件下，恢复动作对齐的坐标、调用规律和函数依赖，并据此建立可执行接口。 核心机制是利用测得的动作关系，在同一表示中对齐状态解码与工具动力学。对于 type-A 动作，作者报告可从带噪声的测量 Lie bracket 中恢复矩阵乘法，并利用具有谱分离性质的锚点提取该表示；校准过程具有显式扰动界，其复杂度关于维度与条件性参数为多项式，且不要求在未知解附近初始化。摘要未展开 type-A 动作、锚点及相关结构条件的具体定义。 补充的重置构造用于在不假设状态可被独立控制的情况下暴露局部信息。对于一维记录，作者报告适当的重置条件可识别有界次数的完整映射，而不要求联合可达状态包含开集。若阶段输出被保留为最终记录，则在额外局部规律条件下，可不展开复合程序而恢复局部规律与最小父节点集合。 作者进一步报告，完成获取与初始化后，所学接口能够执行由已学工具构成、此前未见的合法序列，并在固定调度内传播参数编辑，无须追加终端查询；有限噪声保证同时考虑发现过程、条件性及执行中的误差放大。这些结论均依赖摘要所述结构条件，不能外推为任意黑箱系统均可恢复。具体定理前提、实验协议、消融及统计信息尚未验证。本文主要对象是工具系统的可执行结构学习，材料未提供 EEG 或 BCI 验证，也不足以建立具体迁移路径；已有 EEG 相关工作尚未检索确认。