近期arXiv平台发布的一篇研究论文对深度学习领域的现象学研究提出重要转向建议。作者团队批判性地指出，当前学界对'顿悟'(grokking)、'双下降'(double descent)等孤立概念的个案分析模式存在局限性，主张建立更具普适性的理论框架。这一观点直指深度学习理论研究的核心痛点——现有解释性理论往往难以指导实际应用。论文提出的范式转移将有助于：1）构建统一的理论工具包；2）提升模型研发效率；3）增强工业界对复杂现象的预测能力。该研究特别强调理论建设应服务于实际应用场景，这对正在经历'后大模型时代'范式重构的AI产业具有重要启示意义。