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数据不可思议的有效性

2009 · Alon Halevy, Peter Norvig, Fernando Pereira

Halevy、Norvig 和 Pereira 认为,在自然语言和 Web 数据问题上,海量真实数据与简单可扩展模型往往比精巧但小规模的理论更有效。

苦涩的教训

2019 · Rich Sutton

Sutton 总结 AI 研究反复得到的教训:长期胜出的不是手工注入人类知识,而是能随计算规模增长而扩展的搜索和学习方法。

思考、笔记与写作