裡。第一步，這些邊界絕不能丟。」
江臨坐在位置上，把對麵三人剛剛建立的三個不同項目的表格默默看了一遍，隨後開口。
「這第一篇聯合論文，隻寫深度學習的模型壓縮。」
江臨定下了基調。
「至於孫教授提到的其他廣義應用場景，隻放在論文末尾的討論部分。我們隻說明這套理論具有向其他領域開放接口的潛力，不越界宣稱我們已經覆蓋了它們。」
孫教授十分讚同地點頭。
周誌華重新把目光投向麵前電腦上的聯合草稿文檔。
當前的文檔標題，還是剛才討論一半時隨手敲下的臨時版本。
【Task-Preserving Compression under Bounded Evidence Leakage（有界證據泄漏下的任務保真壓縮）】
他盯著這個標題看了幾秒鐘，按下退格鍵，將標題中略顯功利的Task-Preserving（任務保真）果斷刪掉。
換成了一個更具哲學意味，也更嚴謹的詞。
【Evidence-Preserving Compression（證據保留壓縮）】
隨後，他在下方增加了一行副標題來限定理論範圍。
【Task Distinction， Counterexample Witness Bases and Risk Bounds under Deterministic Compression（確定性壓縮下的任務區分、反例見證基與風險界）】
「主標題就用證據保留。」周誌華拍了板，「任務保真是我們想要達到的工程結果，證據保留是這篇工作給出的一條可證明、可審查的實現路徑。我們不可能向世界保證，一個被壓縮過的模型在所有未知的極端環境裡永遠能完成原任務。我們隻能在數學上嚴密地證明，在事先聲明的覆蓋範圍內，那些擁有改變任務動作資格的關鍵證據，絕對沒有被粗暴地壓掉。」
江臨看著屏幕上更新的標題。
「用證據保留，概念範圍更準確，也經得起推敲。」
「那剛剛閉合的那條核心定理叫什麼？」周誌華問。
「就叫確定性壓縮下的任務保真風險界？」江臨提議。
「名字太長了，不適合在正文的推導過程中被反覆引用，顯得冗餘。」
周誌華在草稿的定理聲明處，暫時敲下了一個簡短有力的縮寫。
【Evidence-Preserving Compression Theorem (EPCT)】
【證據保留壓縮定理】
「我們在論文的正文裡，會用數學語言把它的適用條件完完整整地寫清楚。」周誌華說，「定理的名字可以儘量簡短好記，但它生效的理論邊界，一個字都不能少。」
下午五點零三分。
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會議室原本緊閉的木門被推開，人工智慧學院負責科研統籌工作的副院長邁著快步走了進來。
他顯然已經在辦公室裡，從負責協調的李原那裡看過那份簡要的測試結果報告，臉色帶著掩飾不住的振奮。
進門後，他沒有先去研究白板上那些猶如天書般的公式，而是直接走到幕布前，把A、B、C三套壓縮模型的公開測試數據和剛剛解密的隱藏結果，仔仔細細地重新看了一遍。
「這三套基準模型，還有那份殺傷力極大的隱藏集，權屬方麵有沒有遺留問題？」副院長最先確認的是資產歸屬。
「這三套模型都是由我們院內的橫向項目組從頭獨立訓練的，代碼和權重完全歸屬南大。」李原立刻匯報導，「訓練數據已經完成了脫敏處理和授權範圍確認。至於那份隱藏集，從樣本標註、版本哈希凍結，到剛才唯一一次獨立調用的全過程，都有帶有時間戳的完整審計記錄。毫無破綻。」
「好。」副院長點點頭，轉向長桌，「那這套新框架，最初的源頭是誰提出來的？」
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