3. 四条不可让渡的需求，与"可打断"的三个层次
#需求
| # | 需求 | 含义 | 对应判据 |
|---|---|---|---|
| 1 | 持续内部状态 | 不是无状态的函数 | 延迟扫描；零输入下状态仍演化 |
| 2 | 可打断 | 新输入能改写正在进行的内部过程 | 见下方三层 |
| 3 | 多时间尺度 | 演化 / 发育 / 学习 | 学出的 tau 分布跨度 |
| 4 | 符号接地 | 词义锚定在感觉运动经验上 | 从像素认字，而非喂字符 ID |
判据原话："如果它只对训练过的词有反应，那它就是查找表，不是 grounding。"
#★ "可打断"必须分三层（这是本项目最重要的概念澄清之一）
用户给出的目标场景：
我：我想养宠物，养猫好还是养狗好？
AI：你应该比较喜欢安静一点的环境，养猫可能是个好的选择，所以……
我：我比较喜欢聪明一点的宠物。 ← 打断
AI：那我还是建议你养狗吧。 ← 结论被改写关键在于：第二个条件并没有否定第一个条件。 "喜欢安静"依然成立，只是新约束权重更高、且指向相反。所以正确应对不是覆盖，是同时持有两者重新权衡。
| 层次 | 机制 | 正确应对 | 实现状态 |
|---|---|---|---|
| L1 输入可变 | 新信息覆盖旧信息 | 跟随新信息，旧的可以丢 | ✅ 已实现并验证 |
| L2 约束累加 | 新约束加入，旧的仍有效，重新权衡 | 同时持有两者 | ❌ 未做 |
| L3 承诺后改写 | 已输出部分结论，需要改口 | 放弃已输出内容，重建 | ❌ 未做（需顺序输出） |
L2/L3 是真正的目标。 L1 是必要基础。
依赖关系：L3 需要顺序输出（逐字/逐位生成），所以"输出能力"不是后期装饰，而是测 L3 的前置条件。