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第900章 大模型编程和普通编程的区别（第5页）

你写的不是代码，而是设计数据和目标，再让模型自己学会判断。

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七、优点与缺点总结

优点

缺点

不需要人工写逻辑规则

推理不可解释

可处理复杂、模糊的任务

容易出现“幻觉”或“偏差”

泛化能力强，适应变化

训练代价高，资源消耗大

可以应用于语音、图像、自然语言等非结构化数据

无法100%控制输出，难以保证结果一致性

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八、未来趋势：人类+模型的协同编程

你提到“很多小模型组成一个大模型”也很有前瞻性。确实如此，目前的大模型已经不再是一个“统一体”，而是一个个“专家子模型”协作完成的。例如：

?t语言理解模块

?t数学计算模块

?t图像识别模块

?t编码解码模块

将来编程也可能是这样：

?t人类提供目标、约束、价值判断

?t模型自己选用子模块、自动调参、微调行为

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九、总结金句

传统编程是告诉机器“怎么做”，大模型编程是告诉机器“学会怎么做”。

大模型不会像人那样“理解”，但它会像人那样“模仿”。

传统代码追求精确输出，大模型追求最大概率正确。

大模型编程的本质，是在不确定性中寻找最可能的确定性。

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