一种高效、自适应的协同优化解决方案，
能够在动态的边缘环境下，尽可能地保留模型原有的性能，谢谢大家！”
随后朝着台下微微鞠了一躬。
接下来就是q&a环节。
坐在前排的何凯明举起了手，周昀自然不可能当作没看到。
“何教授，您请问。”
工作人员立刻小跑着将麦克风递了过去。
坐在后排的人这才发现，提问的人居然是何凯明，一时间，所有人的目光都聚焦在两人身上。
何凯明接过话筒微微点头：“很有趣的工作，事实上我之前就已经看过了这篇文章，agileedge在模型的压缩算法上的设计思路非常巧妙，
但是我有一个问题，你的压缩算法是基于ai调教ai的思想，那你该如何保证用于调教ai的ai做出的决策是最优的？
这个负责调教的ai，其鲁棒性又由谁来保证和监督？如果是这样的话，是否又需要一个ai来负责监督，这样是不是会陷入一个‘无限递归验证’的循环？
那么你如何在理论上保证这种‘自我优化’过程的收敛性和可靠性，而不仅仅是在你的实验数据上表现良好？”
其他人听到这个问题都不由地感叹，不愧是大佬，提出的问题总是这么尖锐。
如果周昀无法回答这个问题，这篇文章的严谨性就会受到质疑。
何凯明也很好奇周昀会怎么回答这个问题，于是他看向台上，结果对方的反应倒是有些出乎他的预料。
周昀的眼神中没有丝毫的慌乱，反倒是有些......兴奋？
其实这个问题周昀自己也问过自己，他本来还想着如果没人提出这个问题，自己是不是要在报告的时候提一下，毕竟这个点确实非常重要。
不过最后还是没有加到前面的报告里，主要是之前
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