第911章 老程序员失业的原因是多层非线形编程大模型的开始（第5页）

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打破线性不可分的问题，使神经网络可以拟合复杂关系。

?t引入偏置项

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模型具备“平移”

能力，不再死板。

?t于是，一个神经网络的每一层不再只是简单的函数调用，而是能逼近任意复杂函数。

这是质变。

所以，大模型编程与传统程序员写的“死逻辑”

程序不同：它不是精确的

if-else

流程，而是“学习”

出来的映射关系。

?

2.

为什么老程序员会失业？

这里可以分几个层面来看：

（1）技术范式变迁带来的知识断层

?t老程序员习惯于

逻辑清晰的规则编写（流程图、函数调用、数据库操作）。

?t大模型是

数据驱动

+

概率推理，逻辑不是人写的，而是模型“学”

的。

?t所以老程序员的经验（如何写高效算法、如何减少内存开销）变得不那么重要，转而需要

数学+统计+gpu编程

能力。

（2）学习成本与机会成本

?t面对新的

ai

编程，必须补齐：

?t高等数学（线性代数、概率统计、信息论）

?t机器学习理论（梯度下降、反向传播、损失函数）

?t分布式计算（gpu、cuda、云平台）

?t对年轻程序员，这些是学校里就学的；对老程序员，这是巨大的学习负担，往往动力不足。

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