@hwchung27：在人工智能领域，大多数成果的保鲜期都很短。所以我很高兴，我在两年半前做的这场演讲对一些人来说仍然有参考价…
摘要
作者回顾其2.5年前关于'苦涩的教训'的演讲，讨论如何在日常工作中实践该理念：先为当下进展添加结构化方法，再在条件变化时及时移除这些结构。
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缓存时间: 2026/10/11 03:00
在 AI 领域，大多数成果的保鲜期都很短。所以，我很高兴自己 2.5 年前做的这场演讲，对一些人来说仍然有参考价值。
自那以后，《苦涩的教训》（The Bitter Lesson）变得广为人知，但我发现，人们欣然认同它的程度，与它实际指导日常工作的程度之间，存在着差距。部分原因在于，它讲的是长期来看什么方法会胜出，而这并不容易转化为日常决策，尤其是在面临巨大交付压力时。我在这场演讲中试图提供的，是一种切实可行的解读。
这种解读首先承认，我们必须利用当下可用的方法、算力、数据和算法取得进展。因此，我们会引入一些结构，让眼下的进展成为可能。
但我们应该记住，当初引入这些结构的依据是什么，并在条件发生变化时重新审视它们。当它们不再必要时，就将其移除。在引入结构的同时，也清楚何时该将其移除，乍看之下可能不像是“深受《苦涩的教训》影响”的做法，但我认为，这才是我们真正将这一教训付诸实践的方式。
Piotr Nawrot (@p_nawrot)： 恕我直言，这是我读博期间看过的最棒的演讲，现在我甚至以它为基础，写了博士论文的结论 / 未来工作部分——谢谢 @hwchung27
https://t.co/cdx2GZkTJP
（图片是从演讲里偷来的）
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