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title: "Compiled AI Paradigm (编译型 AI 范式)"
created: 2026-05-29
updated: 2026-05-29
type: concept
tags: ["ai-paradigm", "compilation", "code-synthesis", "deployment"]
sources: ["https://mp.weixin.qq.com/s/PglkqhlSoI7LEOb3AOHl8g"]
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# Compiled AI Paradigm (编译型 AI 范式)

**Compiled AI Paradigm** 是一种新兴的 AI 部署范式：LLM 在**编译阶段**生成可执行代码，**执行阶段**确定性运行——完全不调用 LLM。[[autoharness|AutoHarness]] 的 Harness-as-Policy 模式是其典型实例。

## 与传统 AI 部署的对比

| 阶段 | 传统部署 | 编译型 AI |
|------|----------|-----------|
| 训练 | Fine-tuning / RLHF | 代码搜索 + 迭代精炼 |
| 编译 | 模型量化/导出 | LLM 生成 + 环境验证 |
| 推理 | GPU 上的矩阵乘法 | CPU 上的 Python/编译代码 |
| 成本 | 高昂（GPU 算力） | 趋近于零 |
| 可解释性 | 无 | 完整源码审计 |

## 核心思想

LLM 的"智能"被**蒸馏编译**为可执行程序：
- 训练阶段：LLM 通过环境反馈学习策略
- 编译阶段：策略被抽象为确定性代码
- 推理阶段：代码直接运行，无需 LLM

## 实例

- **Harness-as-Policy**：Gemini-2.5-Flash 训练 → Python 代码策略 → 16 个游戏平均 reward 0.870
- **成本对比**：编译型 ~$0 vs GPT-5.2 ~$640

## 适用条件

- 任务规则可形式化（如棋盘游戏）
- 策略空间可被代码穷举或近似
- 环境反馈明确（合法/非法、reward）

## 局限

- 复杂博弈推理（2P 游戏）需要 MCTS 等搜索算法
- 模糊约束环境（物理交互、社会规范）难以形式化

## 相关

- [[harness-as-policy]] — 编译型 AI 的典型实现
- [[heuristic-learning]] — 编译型 AI 的学习范式基础
- [[harness-engineering]] — 编译型 AI 的工程支撑
