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A模型’与‘负责调教的A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A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&bp;L_tak(θ)，
而‘负责调教的A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&bp;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)=&bp;L_tak(θ'')+λ*&bp;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Baach不动点定理，
这个映射就存在唯一的不动点，并且无论从任何初始点开始迭代，
该算法都会以线性收敛速度全局收敛到这个唯一的不动点(θ*，φ*)。
而这个不动点正是我们寻求的纳什均衡。”
其实说到一半的时候大部分人就已经跟不上周昀的思路了，毕竟不是数学系的，
对于这种数学证明，大部分人都不是特别擅长，更别说周昀这个证明也没那么简单。
不过何凯明倒是能跟得上，毕竟他在从事计算机的研究之前，是水木大学物理系的学生，数学功底也会强一点。
周昀说完，再次向何凯明微微点头示意：“不知道这个解释是否回答了您的问题？”