探讨Scaling假说的可证伪性
burny_tech · x · 2026-07-14
发帖人认为，AI 领域的 Scaling hypothesis（扩展定律假说） 是一个无法被证伪的假设。因为每当经验测试未能达到预期时，人们总能辩称是“辅助假设出错了”（例如数据质量或架构问题），只要修正这些辅助问题，理论依然成立。
随后发帖人补充引用了科学哲学中的 迪昂-奎因论题（Duhem–Quine thesis），该理论指出由于任何经验测试都不可避免地包含辅助假设，因此单一假设本身很难被孤立地证伪。
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