The Bitter Lesson

这篇短文适合在“应该继续手工设计，还是让方法从更多计算与经验中获益”这个问题出现时打开。不要只记住一个便于转述的口号。

带什么问题去读

先选一个熟悉的任务，分清你在比较什么：人为写入的规则、能够学习的表示、允许增加的计算预算，以及实际数据从哪里来。

作者对通用方法的历史判断，可以成为讨论起点；把它写成“长期总是赢”则过于绝对。机器人里还要问：哪些能力可以靠计算扩展，哪些实验受制于采集、硬件和现实反馈？这里的问题是本站给出的阅读视角，不冒充原文已经论证的结论。

一个短练习

写两句话：这篇文章让你愿意检查哪项现有设计？在什么资源约束下，你暂时不会照着它改变路线？两句都能落到具体任务，才开始形成自己的判断。

来源与访问状态

作者原文保留为来源入口。2026-09-30 的在线请求未能读取正文，因此这次没有完成原文内容的重新核验；不要把文章更新日期当成来源可访问的保证。