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为什么更多数据无法替代先验结构：Alexander Mattick深度访谈

德国研究者Alexander Mattick在MLST访谈中深度剖析为何更多数据无法替代先验结构。涵盖推理演化史、能量模型是否过时、扩散与流匹配、深度学习理论、约束强化学习与世界模型的现实边界，系统反驳Sutton的奖励与苦涩教训论断。