循环模型状态追踪理论长期聚焦于表达能力，但误差控制同样关键，它主导着隐藏状态在区分符号状态方向上的漂移。研究证明，包含状态空间模型和线性注意力在内的仿射循环网络，一旦保存状态表示，就无法纠正沿状态分离子空间的误差。因此，实际模型学到的并非鲁棒的状态追踪，而是受累积误差控制的有限时域解。分析表明，仅当累积的类内扩散相对于初始类间分离较小时，追踪结果才可读。在群体状态追踪任务上的实验证实，当可区分比率超过解码器可读阈值时，追踪会崩溃，且该临界点能准确预测下游任务失效的时域。这表明，鲁棒的状态追踪不仅取决于架构的理论表达能力，更关键地取决于其误差控制能力。