概念苦涩的教训
Bitter Lesson
Rich Sutton提出的AI发展理念，认为依赖大规模计算和通用学习方法终将胜过依赖人类领域知识的精巧设计
时间轴 (近 90 天)
10月16日
开发者采用前沿LLM的选择让他们“站在了Bitter Lesson的正确一边”。
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10月16日
Richard Sutton提出的Bitter Lesson指出，从长远看，利用大规模计算和通用学习方法（如搜索和学习）的AI系统，最终会胜过那些依赖人类领域知识手工设计特征的systems。
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10月12日
Kohli认为Bitter Lesson在生物领域有明确的适用边界，因为生物学数据远不如互联网文本那样充裕和廉价。
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9月11日
Bitter Lesson的正确解读是「能够scale的算法才是重要的」，模型准确率等于效率乘以资源
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