「苦涩教训」常被误读：最终胜出的是随算力扩展最快的方法

Henry Towling 指出 bitter lesson 常被误读为「朴素方法最终总能赢」，准确说法是胜出的是随算力扩展最有效的方法，关键在于哪个方法的函数值随算力 x 增长得最陡（线性、指数还是阶乘）。因此 bitter lesson 并不必然反对复杂方法：NLP 很复杂，LLM 本身也复杂得离谱，它们胜出正是因为随算力扩展得更快。