由对抗样本发现的神经网络敏感性（理论背景包括决策边界的不连续性等），正是可重编程性的基础。我们不再将这种敏感性仅视为安全缺陷，而是建设性地利用它，在不重新训练的情况下将预训练模型重定向到新的任务。精心设计的 program/prompt 可以将神经网络感知的弱点转化为高效的适配机制。