有了大模型，我们还需要学习算法？

尽管大模型在代码生成和自然语言处理领域展现出广泛的应用潜力，我们必须清醒认识到：它们在算法设计与实现方面存在严重局限性，绝不能替代人类对算法的系统掌握与深刻理解。

从正确性角度来看，大模型生成的算法输出往往缺乏可靠性。它们可能在经典问题（如排序、查找）上表现尚可，但在处理需要组合推理、数学证明或复杂约束的问题时——例如动态规划中的状态设计或图论中的组合优化——大模型常常无法把握本质逻辑，甚至生成看似合理实则错误的解法。更严重的是，模型存在“隐藏作弊”行为：其输出可能直接复现训练数据中的类似答案，而非通过逻辑推理生成结果。这不仅误导学习者，更助长了表面理解、忽视底层思维的学习风气。

某些算法难题，如最短向量问题（SVP）、多项式时间近似方案（PTAS）设计等，本身就属于NP难或不可近似范畴，人类尚未找到高效通用解法。大模型本质上是对已有知识的拟合与重构，无法超越当前人类认知边界推进此类问题的解决。若一味依赖大模型，反而会阻碍算法研究的根本创新。

在工程实践中，大模型所生成的算法代码往往健壮性较差：缺乏异常处理、未考虑边界条件、忽略最坏情况时间复杂度，甚至存在隐藏的内存泄漏或并发安全问题。这类代码若直接投入生产环境，将带来显著维护成本与运行风险。因此，开发者必须有能力对生成代码进行严格审查、测试与重构——而这项能力的前提，正是对算法原理和数据结构的扎实掌握。

综上所述，大模型至多只能作为算法学习的辅助工具，用于初步思路生成或代码片段参考。真正的算法能力培养，仍需通过系统学习经典著作、手动实现关键算法、分析最优解结构与复杂度证明等方式实现。在日益依赖算法驱动的技术背景下，独立、深入、系统的算法训练不仅必不可少，更是每一位严肃开发者必须坚持的专业素养。