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摘要

推文强调在机器学习中，仔细定义问题比执着于方法更重要，呼应了DSPy的理念，并引用了Sutton的苦涩教训。

优秀且被严重低估的观点，来自下方的Diogo @CompleteSkeptic，呼应了DSPy长期以来的理念。 方法经常变化，并且由计算和规模主导，所以不要执着于它们。 最值得你花时间的是仔细定义问题。 https://t.co/wBF4sprwgi
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缓存时间: 2026/09/11 18:42

Diogo @CompleteSkeptic 在下方的精辟见解确实被严重低估，其观点与长期以来的DSPy哲学不谋而合。

方法更迭迅速，且受算力与规模主导，故无需执着于此。

值得投入大量精力的，是对问题的精确定义。https://t.co/wBF4sprwgi

Diogo Almeida (@CompleteSkeptic): Sutton的苦涩教训大致可概括为：规模 > 算法

分享所有实用ML从业者皆知的智慧：无论是扩展规模还是算法本身，皆非终极答案。

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