这篇有个先天的幽默：帖子摘要栏写着"翻译缺失"，而文章的主张恰好是——先别急着自动化，把定义搞对再说。
正身是篇 20 页的立场文，177 条参考文献，零实验零图表，ID 2609.05399 无误。三位作者来头不小：Serre 是布朗大学视觉计算方向的老将，Oliver 是 ELLIS Alicante 的创所所长，一作 Colin 几年前那篇的标题就叫 "What I Cannot Predict, I Do Not Understand"。
它的立场比标题温和。三人承认归因、可视化、概念、电路四族工具已经很成熟，也引用了那些著名的 sanity check 批判；扎人的是另一句：这领域几乎所有精力都花在造方法和比方法上，方法本来要回答的问题，没人管了。最狠的一刀留给"天生可解释"的架构——脚注 4 原话，这类设计只保证"解释在场"，保证不了"模型可被理解"。
顺手摘个规模感：给 DINOv2 配的概念字典，32,000 个条目。字典越编越厚，读的人还没出现。
理解一个模型，和给模型配说明书，是两件事。这篇没做实验，它自己就是处方：先定义"理解"，再去测"理解"。