关键视野：多阶段操作与深度推理的检查设计原则

制造流程、服务旅程、供应链和AI推理链面临共同挑战：将最终结果归因于导致它的中间阶段。本文从信息论角度建立了一个因果归因问题的理论屏障：连接早期步骤与最终结果的信号随深度呈指数衰减，从而形成一个临界视野，在此之外仅凭终点数据进行可靠学习需要指数级样本。文章证明了四个结论：首先，信号衰减边界表明，将结果归因于早期阶段所需的样本复杂度随中间步骤数量呈指数增长；其次，宽度限制表明并行执行只能提供对数级别的缓解，相关性限制了有效独立样本数量；第三，目标不匹配表明加法奖励聚合在顺序有效性要求所有步骤正确时优化了错误的目标；第四，最优检查设计表明，在均匀信号衰减下，均匀检查点间距是最优的，而在异质衰减下，贪心算法可生成最优非均匀安排。这些结果为操作中的检查设计和AI监督设计提供了统一的分析基础。