主持人簡短地走了個過場，就輪到了周昀。
    他拉了拉衣角，帶著電腦從容上台，會場內的燈光柔和地聚焦在講台上，調整了一下麥克風的位置，
    身後的巨幕亮起，出現了論文標題，不過下麵的作者一欄隻有兩個名字，一個是周昀，另一個就是鄧永華，這在所有的論文分享中都是不太常見的。
    台下，看著如此年輕的周昀，不少人都感覺十分詫異，他們低頭翻閱起會議手冊，這上麵有周昀工作的簡單介紹。
    前排靠著過道的位置，何凱明靜靜地坐著，這篇論文就是他審的，當時他就對周昀挺感興趣的，
    後來結果公布的時候他還特意看了一眼周昀的學校，沒想到是國內一所不知名雙非，
    國內的科研環境不說很差，但也絕對稱不上優秀，不然他也不會在MIT任教，能在這樣的環境下完成這樣的工作，這讓他對周昀的興趣更大了。
    “大家好，今天我將介紹我在高效邊緣智能推理方麵的工作，AgileEdge，當前邊緣設備上的AI模型推理的核心問題在於：波動的帶寬、異構的計算資源、以及多樣化的延遲約束。
    這也就導致了現有的靜態模型壓縮方法或者資源分配策略，往往無法實現全局最優，甚至在變化的環境中表現糟糕......”
    周昀一邊介紹著自己的工作一邊觀察台下人們的反應，前排的何凱明他自然是一上台就看到了。
    他也沒想到這樣的大佬居然會親自來聽他的報告，一時間還有點受寵若驚。
    大概講了一分鍾，他就有點進入狀態了，完全沉浸在了自己的思路當中。
    台下的人都聽得非常認真，時不時還在手裏的本子上記錄著什麽。
    十幾分鍾的時間過的飛快，周昀的匯報很快就進入了尾聲：“……綜上所述，AgileEdge為Edge AI提供了一種高效、自適應的協同優化解決方案，
    能夠在動態的邊緣環境下，盡可能地保留模型原有的性能，謝謝大家！”
    隨後朝著台下微微鞠了一躬。
    接下來就是Q&A環節。
    坐在前排的何凱明舉起了手，周昀自然不可能當作沒看到。
    “何教授，您請問。”
    工作人員立刻小跑著將麥克風遞了過去。
    坐在後排的人這才發現，提問的人居然是何凱明，一時間，所有人的目光都聚焦在兩人身上。
    何凱明接過話筒微微點頭：“很有趣的工作，事實上我之前就已經看過了這篇文章，AgileEdge在模型的壓縮算法上的設計思路非常巧妙，
    但是我有一個問題，你的壓縮算法是基於AI調教AI的思想，那你該如何保證用於調教AI的AI做出的決策是最優的？
    這個負責調教的AI，其魯棒性又由誰來保證和監督？如果是這樣的話，是否又需要一個AI來負責監督，這樣是不是會陷入一個‘無限遞歸驗證’的循環？
    那麽你如何在理論上保證這種‘自我優化’過程的收斂性和可靠性，而不僅僅是在你的實驗數據上表現良好？”
    其他人聽到這個問題都不由地感歎，不愧是大佬，提出的問題總是這麽尖銳。
    如果周昀無法回答這個問題，這篇文章的嚴謹性就會受到質疑。
    何凱明也很好奇周昀會怎麽回答這個問題，於是他看向台上，結果對方的反應倒是有些出乎他的預料。
    周昀的眼神中沒有絲毫的慌亂，反倒是有些......興奮？
    其實這個問題周昀自己也問過自己，他本來還想著如果沒人提出這個問題，自己是不是要在報告的時候提一下，畢竟這個點確實非常重要。
    不過最後還是沒有加到前麵的報告裏，主要是之前報告要講的都已經確定了，再加上這一段，時間上可能會超。
    現在有人提出來，正合他的心意。
    “何教授，非常感謝您如此深刻的提問，這確實是我的工作中最需要謹慎對待的部分。
    您提到的‘無限遞歸’風險，在任何自指係統中都是理論上存在的。
    為了規避這一點並確保係統的收斂與可靠，我們引入了一個基於博弈論和不動點理論的混合數學框架。”
    這就是為什麽周昀在一開始要學習數學的原因了，一個良好的數學功底，真的能在很多時候幫忙解決一些關鍵性的問題。
    周昀看了眼時間，應該夠了。
    他用電腦創建了一個白板，然後開始用鼠標作畫，雖然有點抽象，但是配合他的講解，也算能勉強看的懂。
    “首先，我們將‘被壓縮的AI模型’與‘負責調教的AI元模型’之間的關係，形式化為一個非零和合作博弈。
    ‘被壓縮的AI模型’選擇一組模型參數θ目標是在給定的壓縮約束下最小化任務損失函數 Ltask(θ，
    而‘負責調教的AI元模型’選擇一種壓縮策略φ，目標是最小化一個元損失函數&neta(φ，θ，
    這樣就能得到一個組合的懲罰項，也就是一般模型裏的損失函數Lmeta(φ，θ= Ltask(θ"+λ* R(φ，
    我們並不追求一個無限遞歸的最優，而是試圖找到一個平衡，這正是一個納什均衡點的概念。
    之後我設計了一個交替優化算法來逼近這個均衡點，其迭代過程可以假設地抽象為一個映射T:(θk，φk>(θ{k+1}，φ{k+1}
    ......
    經過以上的過程，我們就可以證明T確實是壓縮映射，根據Banach不動點定理，
    這個映射就存在唯一的不動點，並且無論從任何初始點開始迭代，
    該算法都會以線性收斂速度全局收斂到這個唯一的不動點(θ*，φ*。
    而這個不動點正是我們尋求的納什均衡。”
    其實說到一半的時候大部分人就已經跟不上周昀的思路了，畢竟不是數學係的，
    對於這種數學證明，大部分人都不是特別擅長，更別說周昀這個證明也沒那麽簡單。
    不過何凱明倒是能跟得上，畢竟他在從事計算機的研究之前，是水木大學物理係的學生，數學功底也會強一點。
    周昀說完，再次向何凱明微微點頭示意：“不知道這個解釋是否回答了您的問題？”