“苦涩教训”的真正含义：算力扩展速度决定胜负
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“苦涩教训”的真正含义：算力扩展速度决定胜负
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AI 综述
Henry Towling 指出，“苦涩教训”常被误读为朴素方法最终总会胜出，但其准确含义是：在给定算力下，哪个方法的函数值随算力增长得最快，哪个方法就可能胜出，关键在于这种增长是线性、指数还是阶乘。 因此，“苦涩教训”并不必然反对复杂方法。Towling 以自然语言处理和大语言模型为例称，NLP 很复杂，LLM 也极其复杂，但它们胜出的原因，正是其方法随算力扩展得更快。
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最新进展11月9日 04:48
「苦涩教训」常被误读：最终胜出的是随算力扩展最快的方法报道时间线
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11月9日
- AGI Hunt「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。
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