Reddit 的 r/MachineLearning 子版块上的一场讨论，对机器学习实践中理论指导的当前相关性提出了质疑。原帖作者回忆起曾几何时，诸如避免过拟合、数据稀缺导致的大模型局限性以及集成方法的优势等既定理论是基础。然而，近期的经验性成功推翻了其中许多原则，由于理论基础并未正式撤回，这导致了困惑。社区正在辩论，是否有任何理论支持的实践仍然有效，或者该领域是否已完全转向经验主义，由实践中看似有效的方法驱动。 AI
影响 引发了对人工智能发展未来方向以及理论基础与经验结果之间平衡的疑问。
排序理由 子版块上的讨论，质疑了该领域既定的实践方法。
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