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“苦涩教训”提出者改口：光堆算力不够了，LLM 得学会持续学习
“苦涩教训”的提出者、图灵奖得主 Rich Sutton 公开表态：光靠堆算力不够，LLM 既证明又撞上了“苦涩教训”的边界，需要能从经验中持续学习的新方法。Tworek、Teoh 等人附和，Altman、Amodei 则坚持扩展尚未到头。
原文摘录
Turing Award winner Richard Sutton, author of the influential 2019 essay “The Bitter Lesson,” writes in a new post that raw compute alone isn’t enough for intelligence.（大意：图灵奖得主、《苦涩教训》作者 Richard Sutton 在新帖子里写道，光靠算力本身并不足以产生智能。）
值得肯定
表态的分量不一般：Sutton 2019 年那篇“苦涩教训”曾是扩展定律路线的理论背书之一，现在他亲口说这条路撞上了边界、AI 科学“远未完成”；他还点出了方向——能从自身经验中持续学习、带世界模型的智能体，而不是只靠堆算力
需要注意
这只是一次公开表态，不是论文或实验：他批评合成数据是“大错误”，认为真实世界比互联网文本复杂得多，但“持续学习还不破坏旧知识”这个难题本身还没解法；争论另一边 Altman、Amodei 仍坚持扩展尚未到头，两边都没有新证据，只有立场