所以我最初认为 NFL 定理意味着擅长在一个问题域中学习的算法必然不擅长在不同的问题域中学习。但是，在仔细阅读之后，我现在认为这意味着擅长学习问题域中特定实例的算法必然不擅长学习同一域中的不同实例。

举个例子（取自我的认知科学领域），我最初认为 NFL 意味着一个擅长学​​习自然语言语法的算法将不擅长学习，比如说，存在哪些类型的对象世界。但是，如果我对这个定理的新理解是正确的，那真的意味着一个特别擅长学习英语语法的算法将不擅长学习阿拉伯语的语法。

这是在正确的轨道上吗？