大模型算法时代，编程仍然是核心技能，但学习方式和侧重点需调整。以下是具体分析：

一、编程在大模型中的核心作用

1. 工具与能力结合

   编程是将大模型算法转化为实际应用的关键环节，包括数据预处理、模型训练、推理及结果可视化等。没有编程能力，无法有效利用大模型工具实现业务需求。

2. 创造力与定制化需求

   大模型虽能生成代码模板，但无法替代人类的创造力。编程能实现个性化开发，如设计情绪识别APP或智能家居系统，满足复杂业务场景需求。

二、编程学习应侧重算法思维而非语法

1. 核心能力定位

   算法设计（逻辑思维、问题分解）是编程的灵魂，而编程语言只是实现手段。学习应先掌握算法思路，再选择合适语言实现。

2. 结合项目实践

   通过项目驱动学习，将算法与实际问题结合，提升逻辑思维和问题解决能力。例如，使用大模型辅助开发，同时分析工具的伦理问题。

三、大模型对编程技能的影响

1. 效率提升而非替代

   大模型可快速生成代码框架、优化算法，但无法替代程序员在代码质量、系统维护及业务理解方面的核心作用。

2. 持续学习与技术更新

   编程语言和框架不断更新，需持续学习以适应新技术。大模型虽能辅助学习，但无法跟上技术迭代速度。

四、未来职业发展需求

编程技能在金融、医疗、制造业等领域的需求持续增长，成为跨行业通用竞争力。即使大模型普及，具备编程能力的人才仍具明显优势。

结论 ：大模型时代需学习编程，但应聚焦算法思维与实践结合，将大模型作为辅助工具，而非替代品。通过项目化学习，既能提升技术能力，又能培养创新与问题解决能力。