TRW：TRACE-RealWorld——将世界模型视为物化视图的可审计一致性契约

世界模型让智能体能够基于预测的物理状态进行规划，但该状态会发生漂移；重新观测成本高且滞后，修复也可能失败。我们提出 TRACE-RealWorld（TRW），据我们所知这是首个面向世界模型的承诺级一致性契约。TRW 将预测状态视为物化视图，将物理承诺视为一次授权可能过期的读取。带类型、经过校准的声明规定了以后果为条件的新鲜度和计价验证。自适应刷新将双卡尔曼同步加以推广，在证据可能改变决策时咨询真实世界；依赖范围限定的 SagaLLM 补偿则修复在授权之后失效的可逆承诺。在事件对齐的风险预言机与恢复活性假设下，我们证明同步与补偿单独均不充分，而二者的组合可给出条件性一致性保证。否则，该论证会将违例可审计地分解为具名的债务。我们在 Flood-SAR——一个基于真实地理的搜救模拟器——中实现 TRW，并在冻结的运行点上以留出种子检验六个预注册问题。自适应刷新减少了过期执行，但在成本、覆盖率或救援结果上并不全面优于固定刷新。相对于全局恢复，局部修复将每次任务的修复工作量减少 9.56 个单位，将恢复延迟减少 80.7 秒；观察到的残余违例差异为零，但这并未确立等价性。检测覆盖率为 0.83-0.89，且 97 次被触发的恢复中有 10 次在任务结束时仍未完成。该系列实验将经验裕量作为敏感性输入，而非解除定理的假设或提供同时性的总体证书。精确重放重建了一次有争议的调度。由此，TRW 使世界模型成为一个可审计的预测接口，而非自我验证的真相来源。