本内容是对AI领域先驱Richard Sutton观点的深入反思，特别是其著名文章《痛苦的教训》(The Bitter Lesson)中提出的思想。主讲人首先构建并阐述了Sutton对当前大型语言模型（LLM）范式的批判。Sutton认为，LLM在计算资源利用上效率低下，仅在训练阶段学习，且高度依赖有限且不可扩展的人类数据，这导致它们学习到的只是“人类会说什么”的语言模型，而非一个能理解因果关系的真实世界模型。此外，LLM缺乏像生物一样在实践中持续学习的能力。随后，主讲人提出了自己的不同看法，认为Sutton所区分的模仿学习（Imitation Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）并非相互排斥，而是互补的。主讲人将预训练数据比作“化石燃料”，是引导AI走向更高级阶段（如RL）的必要中间步骤。最后，主讲人探讨了在LLM框架内实现“持续学习”的可能性，并总结道：尽管LLM可能是通往AGI的第一条路径，但其最终的成熟形态，必将解决Sutton所指出的那些根本性问题。