报告要讲的都已经确定了，再加上这一段，时间上可能会超。

现在有人提出来，正合他的心意。

“何教授，非常感谢您如此深刻的提问，这确实是我的工作中最需要谨慎对待的部分。

您提到的‘无限递归’风险，在任何自指系统中都是理论上存在的。

为了规避这一点并确保系统的收敛与可靠，我们引入了一个基于博弈论和不动点理论的混合数学框架。”

这就是为什么周昀在一开始要学习数学的原因了，一个良好的数学功底，真的能在很多时候帮忙解决一些关键性的问题。

周昀看了眼时间，应该够了。

他用电脑创建了一个白板，然后开始用鼠标作画，虽然有点抽象，但是配合他的讲解，也算能勉强看的懂。

“首先，我们将‘被压缩的ai模型’与‘负责调教的ai元模型’之间的关系，形式化为一个非零和合作博弈。

‘被压缩的ai模型’选择一组模型参数θ目标是在给定的压缩约束下最小化任务损失函数 l_task(θ)，

而‘负责调教的ai元模型’选择一种压缩策略φ，目标是最小化一个元损失函数 l_meta(φ，θ)，

这样就能得到一个组合的惩罚项，也就是一般模型里的损失函数l_meta(φ，θ)= l_task(θ')+λ* r(φ)，

我们并不追求一个无限递归的最优，而是试图找到一个平衡，这正是一个纳什均衡点的概念。

之后我设计了一个交替优化算法来逼近这个均衡点，其迭代过程可以假设地抽象为一个映射t:(θ_k，φ_k)->(θ_{k+1}，φ_{k+1})

......

经过以上的过程，我们就可以证明t确实是压缩映射，根据banach不动点定理，