带伞else:
出门大模型编程的流程：
收集大量“天气+行为”的数据：
（晴天，出门）
（下雨，带伞）
（阴天，出门）
...
喂给模型训练，学出一套权重w
模型预测时，只需输入“天气=下雨” -＞ 输出“带伞”的概率高，就预测“带伞”
你不需要再写规则，而是“让数据说话”。
这就是所谓的：
传统编程是“人定规则”，大模型是“模型学规则”。
?
四、再回到你的比喻：“大概是个苹果”
你说得非常生动：
“y不一定准确，无限接近正确，就像一个苹果，它是苹果的相似度有多少，差不多就行了，大概就是个苹果。”
这正是大模型的“模糊匹配”原理。尤其在图像识别中，模型不是100%判断“这是苹果”，而是给出一个“概率”：
?\t苹果：87%
?\t番茄：10%
?\t柿子：3%
这时候，它选“苹果”作为预测结果。但如果这个苹果有点变形、颜色有点偏，就会导致识别不准。为什么？因为模型只知道“相似度”，不知道“逻辑规则”。
?
五、从“编程范式的演化”看待这个变化
1. 早期计算机时代：硬件编程
?\t二进制，汇编语言
?\t对人极不友好
2. 高级语言时代：规则编程
?\tc、python、Java等
?\t程序员用明确逻辑告诉机器该做什么
3. 现在：数据驱动编程（大模型）
?\t人类不再写规则
?\t而是提供大量数据
?\t机器自动学会规则（权重）
这就是所谓的“从编程到训练”。
?
六、例子：传统写代码 vs 大模型生成代码
传统写代码
def is_apple(iage):
# 提取颜色
# 提取形状
# 判断是否红色圆形果实
# ...
return true or False
大模型写代码：
模型输入：图像
模型输出：分类概率 {苹果: 87%, 橙子: 8%, 柿子: 5%}
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。
?
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