Scaling 不只是算法问题，而是系统问题

本书最深层的洞察可能是：大规模机器学习的挑战不是单一算法能解决的，它需要算法设计、系统架构、统计方法和工程实践的协同。这与Unix哲学（每个工具做好一件事 + 管道组合）形成呼应——ML的Scaling也需要"每个组件做好一件事 + 可靠的组合机制"。