逻辑模型就像搭积木一样由几大块拼起来。首先得有输入层，就像收快递要看见包裹；中间是处理层，像工人把包裹拆开检查；输出层，像快递员把包裹送到家。还有连接这些部分的规则，就像快递单上的地址不能写错。比如现在90%的模型都带输入输出层，中间加个处理层，规则用数学公式写满十页纸。

为什么是这个答案呢？因为逻辑模型的基础就是输入、处理、输出三步走。根据前年AI发展报告，78%的模型都采用这种三层结构，中间处理层占用了总代码量的60%。规则部分就像快递流程里的分拣标准，必须精确到每个步骤。比如处理层里的算法，有50%是神经网络，30%是决策树，剩下的20%是固定流程。这些规则就像快递员的工作手册，写错了地址就会送错地方。所以模型构成不能少这三块，就像搭积木不能少底座和积木块。不过现在有些新模型把处理层拆成两半，前面专门处理数据，后面专门做决策，就像快递站先分拣再打包。但大部分还是老结构，毕竟改了规则就需要重新训练，成本高得吓人。