Kyle Cranmer 撰文「苦乐参半的教训」回应 Sutton 的苦涩教训
Tkaraletsos · x · 2026-11-10
- Kyle Cranmer 去年与 Rich Sutton 对谈后写了文章《The Bittersweet Lesson》，回应 Sutton 的经典「The Bitter Lesson」。
- 文章指出：AI for Science 社区倾向引入领域知识作为归纳偏置以提升样本效率，但 LLM 与多模态基础模型用通用方法+海量数据与算力也成效显著，甚至有去掉归纳偏置反而涨点的例子。
- Cranmer 的核心论点是：围绕苦涩教训的争论被框成了虚假二元对立——证据相互冲突、没有共识，这种「困惑」本身值得庆祝，它说明我们需要更深入的理解，而非简单站队 scale 或领域知识。
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