欧几里得距离（Euclidean Distance）也称 L2距离（L2 Distance），是一种常用的几何距离度量方法，用来计算两个点之间的直线距离。在二维或更高维空间中，欧几里得距离可以看作是“最短路径”的概念。它在机器学习、图像处理、模式识别、聚类分析等领域有广泛的应用。

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“The Bitter Lesson” 提示我们，虽然领域专家和手工设计的特征曾经在 AI 发展初期有着重要作用，但从长期来看， 基于大规模数据和自动学习的算法 会成为推动 AI 进步的核心动力。这是一个“苦涩的教训”，因为它强调了放弃传统、依赖人工设计的方法，而是更加依赖于计算能力、数据和通用算法。

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