阿基米德体系下"任意小量可无限细分"的开域假设，与非阿基米德体系中"闭域边界可达"的有限性原则，形成不可跨越的测度鸿沟，导致AI在处理极限场景时陷入悖论漩涡。以强化学习为例，价值函数的Bellman迭代理论上应收敛于最优解，但由于缺乏闭域边界约束，算法常陷入"伪收敛"——看似达到稳定值，实则在极小邻域内震荡发散，如同芝诺悖论中"永远无法抵达终点"的飞矢。例如，在卷积神经网络中，将特征提取分解为一系