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从人的预期出发，讨论问题空间怎样同时保留开放的能力上限和可见的学习下限，以及数据与监督如何支撑 Scaling。
scaling
problem-formulation
representation-learning
supervision
emergence
关于目标定义、问题空间与有效监督的一则随想：扩大数据和模型之前，先要决定究竟希望它们学会什么。
problem-space
deep-learning
data-driven