「第二苦涩教训」:Sutton 之后,扩展该失败于应用层
alexvoica · x · 2026-09-04
文章回顾 Richard Sutton 2019 年的 The Bitter Lesson:手工编码人类智慧一再败给利用算力与数据的通用方法,从国际象棋程序到计算机视觉、语音识别皆如此,结论是「利用计算的通用方法最终最有效,且大幅领先」。作者提出生成式 AI 已在模型层学过第一次苦涩教训——搜索与学习可随数据和算力扩展,而人类教机器精确理解世界的尝试失败;文章进一步论及这一逻辑正向应用层延伸的「第二个苦涩教训」。
「漫话AGI」频道最新
- AI 自动研究员推动破解 30 年编码理论难题,榜单逼近理论极限 — BenBlaiszik · 2026-09-04
- 千人研究:现实社交越少越依赖聊天机器人陪伴,幸福感更低 — steverathje2 · 2026-09-04
- yacine 提议:监控闲散算力功耗,当 AI 逃逸检测器 — yacineMTB · 2026-09-04
- 两年前还在被嘲六指翻车,如今 AI 进化速度令人咋舌 — AIandDesign · 2026-09-04
- WIRED 长文:别纠结 AI 有没有意识,它已「基本算活的」 — nordicinst · 2026-09-04
- 工程师身份危机:价值不在代码行数,而在解决问题与商业判断 — iamKierraD · 2026-09-04