Active Neural Matter：面向物理系统与分布式 AI 工作流的有限窗口响应框架

Active Neural Matter（ANM）提出一种有限窗口响应框架，用于判断状态需保留哪些历史交互信息才能解释未来响应。正向分析预测状态与输出对扰动的响应并分离传播与输出敏感度，反向分析检验候选状态信息是否充分，其分布分离度给出最坏情况误差下界。延迟共识仿真验证了响应幅度与相位的解析预测，AI 实验表明该框架能识别交互历史与证据顺序中必须保留的区别。