被误读的"经验时代"：算法创新从未过时，关键是能随算力 scale
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这条推文在纠正一个流传很广的误读：有人拿 Sutton 的文章论证"堆算力就行"，作者拆解了原文原意。做模型训练和算法研究的人值得看，帮你判断该往算法还是算力方向投入。
推主 @suwakopro 指出，Rich Sutton 关于"经验时代"的原文常被故意曲解成"算法创新不再需要，只要更多数据和算力就够"，他认为这种误读是某些人为了炒作股价。
原文真正的主张是：不要把人类经验硬编码到模型里，因为历史上每一次硬编码的人类经验都会成为下一代模型的阻碍，这种硬编码本质上是人类的自负。原文强调算法创新依然重要，关键约束是算法必须能随算力规模扩展，而真正能随算力 scale 的只有搜索和学习。
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x.com/suwakopro/stat… Suwako — e/acc @suwakopro 其实看过原文的都知道什么意思，只不过后来被有些人故意误解，变成了算法创新已经不再需要，只要更多数据，更多算力就ok。显然他们是为了炒作股价。但是原文说的意思是，不要把人类经验硬编码到模型里，因为历史上，每次之前硬编码的人类经验都会变成下一代模型的阻碍。这种硬编码是人类的自负。算法创新是很重要的，更重要的是算法必须要能够随着算力scale。真正能够随着算力scale的只有搜索和学习。 🔗 View Quoted Tweet📊 1 ⚡
This report is categorized under AITOP's "Industry" desk. Within our cross-regional analytical framework, it directly maps to AI developer toolchains, coding agents, and engineering workflows. Key entities and technical topics under continuous tracking include Rich Sutton, 算法创新, 算力, 强化学习.
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