警惕用复杂数学解决伪问题，几何与拓扑 ML 应聚焦实际价值
miniapeur · x · 2026-08-21
文章探讨了将数学工具（如几何和拓扑学）引入机器学习的潜力与误区。虽然这些领域充满前景，但作者警告存在一种风险：研究者正在使用日益复杂的数学方法去解决实际上并不存在的问题。纯数学研究本身有价值，但 ML 研究通常不以证明广泛定理为目标，因此为了研究本身而设计高度抽象且不实用的 ML 方法意义不大。
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