，把過去藏在平均準確率後麵的高風險信息損失，第一次寫進可以計算，可以審查，可以進入風險上界的正式位置。
白板前，江臨憑藉著對底層邏輯敏銳的直覺，負責強行向前推進證明的主幹鏈條。
而周誌華則像一個經驗豐富的守門人，在主鏈的各個關鍵節點上，不斷地用統計學習理論的標準，給那些不夠嚴密的條件加上重重鐵鎖。
「你在這步推導裡，默認了任務允許的安全動作集合和任務損失函數是先驗已知的。」周誌華指著一處積分公式。
「現實任務通常可以給出這部分約束，比如哪些狀態必須停機，哪些狀態允許降速運行，以及不同錯誤動作對應的損失。」
「那也要用數學語言，嚴謹地寫進定理的前提條件裡，不能默認。」周誌華敲了敲白板。
「好，加上條件。」江臨立刻補充了一行公式。
「還有這裡，在構造見證基的時候，你引入了最優化算法，見證基規模的最小化，在這條定理裡是不是一個必須滿足的必要條件？」
「從約束真實風險的角度來看，這條定理不需要見證基有多麼最小或者最優。」江臨思索了片刻，「它唯一的要求，就是必須完全覆蓋那些危險的分歧區域。哪怕這個見證基因為算法不夠聰明而顯得十分臃腫，隻要覆蓋率夠了，定理的安全性依然成立。」
「既然最小化不是數學上的必要條件，那就別把它寫進定理的表述裡，增加不必要的證明難度。把它移到工程實現的建議部分。」
「有道理，刪掉它。」江臨用板擦抹去了一截冗餘的描述。
「繼續往後看，你定義的這個壓縮映射φ，如果它在物理實現上是一個帶有隨機變量的映射呢？」
「為了保證第一步推導的嚴密性，我們先限定所有的壓縮映射都是確定性的。同樣的輸入必須有完全相同的輸出。」
「這種限定在現實的神經網絡裡太弱了，局限性太大。」周誌華搖頭。
【𝗼𝗼𝗽.𝘁𝘄 無錯章節】
「飯要一口一口吃，我們必須先把這第一條關於確定性映射的基礎定理完全閉合。確保地基沒問題之後，明天再去擴展推導關於隨機映射的概率界版本。」
「可以，學術就該這麼一步一步來。」周誌華同意了這個策略。
討論進入到了最核心也是最艱難的部分。
如何度量分布漂移項！
「在這個關於分布漂移泄漏項的界定裡，關於兩個不同數據分布之間的距離度量，你打算採用哪種數學工具？」周誌華盯著白板上空著的一個位置問道。
「用最經典的總變差距離？」江臨試探性地給出一個選項。
「總變差對支撐錯位十分敏感，在高維連續空間中又很難可靠估計。分布隻要出現明顯的支撐遷移，得到的界就可能迅速變得過於保守。」周誌華搖頭否決。
「那用Wasserstein距離？」
「Wasserstein距離需要先給輸入空間定義一把有任務意義的底層尺子。可這裡同時混有連續傳感器量、離散故障類型和緊急動作。隨意拚出一個歐氏距離，計算出來的運輸代價未必對應真實任務風險。」
「那您覺得，引入哪種度量工具最合適？」
周誌華說：「既然我們真正關心的是任務損失，那就直接針對這個損失函數類，定義一個由它誘導出來的積分概率度量。」
江臨看向白板上剛剛寫下的任務損失函數。
「這個IPM更貼合任務本身。」
兩個人繼續沿著這條路線向前推進。
會議室裡的白板很快被數學符號和推導過程填滿。
另一邊，幾名人工智慧學院的研究人員也沒有閒著。南大提前緩存了三套模型的中間表示和公開數據，江臨帶來的MPS-EvidenceGate通用反例搜索框架則提供了現成的候選生成、證據記錄與回滾接口。
一名研究員把任務損失矩陣接入搜索框架。
另一名研究員根據白板上的新定義，實現證據單元的覆蓋半徑與局部穩定性檢查。
還有人同步整理證明草稿，記錄每一項尚未閉合的條件。
他們不是在幾分鐘內從零寫出一套係統，而是在兩套已經存在的工具之間，補上今天剛剛建立的接口。
整個定理的證明邏輯，被清晰地拆解成了層次分明的三層。
第一層，最基礎的底座。
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