推理子域与计算子域

AI 原生架构reasoning vs computing

大模型负责理解上下文、形成候选方案（推理），机理、仿真、优化负责可信计算（计算）——两者共享 DLA 语义底座，职责不互相替代。

AI 工程师视角

LLM 写 SQL，数据库执行 SQL：生成可以是概率的，执行结果必须是确定的。

智能内核层内部分两个子域，职责边界很清楚：Reasoning ≠ Computing。

推理子域由大模型承担：理解业务上下文、识别相关约束、生成候选行动方案。它擅长的是模糊语境下的归纳与联想，产出是「几个看起来合理的方向」。

计算子域由机理模型、仿真、优化求解器承担：在给定候选方向后，做确定性的计算——这批参数具体会得到什么结果、哪个方案在约束下最优。它的产出是可复核、可解释的数值结论。

两者不是谁取代谁，而是共享同一套 DLA 语义底座：DLA → E_R（推理子域的语义环境）、DLA → E_C（计算子域的语义环境），保证大模型「想的」和计算模型「算的」说的是同一件事。分工的意义在于：大模型的不确定性被限制在候选生成阶段，真正要拍板的数值结论必须经过确定性计算，而不是让大模型直接输出「最终参数」。