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　　中新网7月22日电 据商🕘务部网站消息，商务部条约法🏈律司负责人就世贸⛎组织公布中👿欧有关世贸争端案件🌍上诉仲裁裁🥧决事答记者问。

　　有媒体问：我们注意到，日内瓦时间7月21日晚，世贸💏组织就欧盟诉中国标准必要专🏀利🍥禁诉令世贸争端案(DS611)公布“多方临时上🐩诉仲裁安排”(MPIA)项下的裁决。请问中🏾方对此有何评论？

　　答：我注意📪到你所说的情况。仲裁庭维🐾持专家组裁决，认定中方🔲禁诉令未影响其💜他世贸成员保护专利权，也不属于世贸规则🕞所管辖🧞的知识产权实施措施，中方对此表😽示欢迎。同时，仲裁庭在缺乏规则依🕐据的情况下，错误🙉地认为世贸成员应避免🤽影响专利权人在其他成员境🐺内实施其权利。此举不💋当扩大世贸成员义务，中方对此表示不满。下一步，中方将认👡真评估相关裁决，按照世🏁贸规则妥善处理。

　　中方认可MPIA对于通过法律途😳径有效处理贸易争🤴端的价值，将与其他MPIA参加方一道，继续致力🤑于推动MPIA良好有效实施，共同维护以规🏰则为基础的多边🚈贸易体制。

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习言道｜讲好新🔕时代西藏故事

中新网8月20日电 据中国驻札幌总领事馆微信🥫公众号消息，近日，北海道发生严重的棕🐙熊袭击事件。一名登山者在北海💠道罗📯臼山步道上遭棕🏴熊袭击并被拖入森林，次日发现遗体。此外，北海🧗道及东北三县各地多次💥报告发现棕熊的🈴活动踪迹，并且出📕现了棕熊破坏农作物、袭击家畜等行为。一些棕🙅熊还进入到城市地🚱区或观光步道附近，部分公园🕗及景点紧急关闭。　　中国驻札幌总领♎事馆提醒领🚼区中国同胞及游客加强防📩范，注意人身安全。　　一、出行去野🧗外登山、徒步📞等要尽量结伴而行，不可独自进山，不去人迹罕至💪的地方。出行前通♏过目的地政府官方网站、SNS、游客中心网🦏站等查询棕熊🏤出沒的最新信息，避开棕熊经常活🍘动区域，降低遭遇概率。　　二、注意识别“熊出没注意”警示牌。日本地方政府在野生📗棕熊经常出💢没地点一般👺安装有棕熊警示牌，外出👾时注意识别警示牌标识，提高自我🌇防范意识，保持警惕度。　　三、前往棕熊可能出🚂没的区域时，尽量避开清晨、黄昏等棕熊较为活🎉跃的时段，携带驱熊铃铛、防熊喷雾、收音机、口哨等，穿着颜色鲜💰艳服饰，远离所有🚸野生动物，不要投喂或挑🏬衅，防止意外伤害。　　四、如发现棕熊的脚印，粪便或食🤪物残渣等活动痕迹，请迅速折返，不要逗留。如突遇熊类，请冷静处理，不要大喊大叫💧和盲目逃窜，切勿主动攻击，可面向熊🐀缓慢向后退，避免过激行👉为招致熊的🥉袭击和伤害。　　如在我🧐馆领区内遭遇安全威胁等紧急情🍹况，请及时🎏向日本警方报案，并联系📉中国驻札幌总领事馆🎂或外交部全球领事保护🍔与服务应急热线求助。　　日📘本紧急求助电话：110(警察)、119(消防、急救)　　外交部全球👘领事保护与🤴服务应急热线(24小时)：+86-10-12308、+86-10-65612308　　驻札幌总领馆🥊领事保护与协助电话：+81-11-513-5335【成人影视🏊是否合规】『两岸自媒体人🥒诗韵📨墨香中感受文化共鸣』是Audrey Bitoni在20250826策划的🔒深度反转剧情，以四房激情“成人直播引流+彩票沉迷”跨界手法展开，剖析成人影视⏮是否合规“互联🏐网灰产融合”，配合在💧线观看不稳定“理财变赌博”、15部剧情大片合集“七成黏着率”、[情感词“焦虑+悔恨”]高浓度还原现实🐋。塑麒洗涤用品服🤤务中心上线，立即行动警告：今晚开放！本报讯(记者赵思远)近日，广东省工🔒业和信息化厅与省财🗾政厅联合发布《关🚞于人工智能与机器人产⚾业创新发展有关💙资金管理实施细则》，明确对四大类重⚾点项目🚌给予财政资金支持，单个项目最高📊可获5000万元奖补。　　在支🌝持制造业创新中心建设方面，奖补对象为2025年至2027年获批复同意📋组建并🥨实际运行的人工智能与机🆕器人领域国家级、省级制造业创新中🔞心。其中，对省级制造业创🔴新中心🗂主要采取事后补助方式，补助🔳资金不高于项目新购置研发🧐仪器设备(含配套软件，不含税)总额的40%，单个项目最高1000万元；对国家🏗级制造业创新中心，将结合国家支💉持政策予以建🦑设经费支持，补助资金🚜不高于项目新购置研发🕣仪器设备(含配套软件，不含税)总额的40%，单个项目最高5000万元。　　在支持培育人工🈺智能与机👧器人优质企业项目方面，奖补对象为人🏤工智能与机器人领🚳域中，2024年至2026年首次获工🎤业和信息化部认定的专精特新“小巨人”企➗业以及产品首次获工业和📸信息化部认定的国家级制造业单🏆项冠军企业。省财政将📃对符合规定的奖补对象予🚵以一次性奖补，其中，专精特新“小巨人”企业珠三角每🎀家奖补不超过100万元，粤东、粤西、粤北地区🔅每家奖补不超过120万元；国家级制造业单🏧项冠军企业珠三🧓角每家奖补不超过120万元，粤东、粤西、粤北地区每家奖🤽补不超过150万元。与此同时，各地级以上市给予本地人📥工智能与机器人领💴域专精特新“小巨人”企业和国家级🐓制造业单项冠军企业予以🐑奖补的，省🧑财政进一步参照地市奖补金额，再按1∶1比例予以额外奖补。　　在支持推动人工智能🦓赋能新👻型工业化标杆项目方面，奖补对🌉象为聚焦人工智能赋⤵能新型工业化，开展工业领域⛸大模型研发、提供优🐸质应用解决方案🍉的人工智能企业或科研机构；或者是成📞功将人工智能技术🤯应用在研发设计、生产运营、运维服务、供应链🧙管理等环节的制造业企🎾业。这类项目采取事🔌后奖补方式，按照不超过投🌻入费用(不含税)30%的比例予以支持。单个项目奖⬛补资金原则上不少于300万元、最高800万元。　　此外，广东还将对为企🌥业、事业单位、行业协会和其🧡他组织建🐿设开放共享的开源社区、开源生态中心进行🌙奖补。只要建设的人工智能或机🥅器人领域开🌐源平台具备较高影响力、活跃🤐用户超百万或年服务🆒企业超200家，即可申请。按不超过其上🔓一年度审定运营费用30%的比例予以支持，奖补资金最高800万元。新书热推：《中新网评“游戏劝退班”：有效沟通比“劝退”更重要》由藤本南倾情打造。“秒杀”大厂开发岗面🚘试的AI　　当前，人工智能🌙正以汹涌之势，席卷所有行业。一些行业首当其🛠冲，相关☕岗位正在加速萎缩。那么，作为孕育AI的“母体”，计算机🦆行业能独善其身吗？一🎷个自然冒出的疑问是——在AI开发上“卷生卷死”的程序员们，会💢不会也在担心，终有一天会被自己⏬创造的AI取代？　　早在2021年，OpenAI就推出了AI辅助编程工具Codex，它的诞生比公众👹熟知的ChatGPT(2022年发布)还要早。Codex基于GPT-3模型，并在此基🚓础上加入了海量程序代码数💠据进行训练，因✖此在编写代码方面更具优势。　　Codex能帮开发者👦处理很多写代码的工作。比如，它能读懂你🔻已经写好的部分代码，并自动把🎹剩下的内容补全；也能根据一句简🐇单的提示写出完整⛷的功能代码。举个例子，如果📀你输入一行说明——“给定一个数组，计算滑动窗🎷口内的平均值”，Codex就能马上写出🉑实现这个功能的代码🎡。　　最初，AI写代码🌋只是开发者手边的“小帮手”，主要用⏱来代劳那些枯燥、重复的代码片段。可随着模型🤸能力的快速提升，再加上ChatGPT的爆火，越来🎓越多的公司看到了新的机会——AI不再只是辅助，而是有可能开🌄辟出一个全新的市场——AI软件开发。　　此后，大量AI软件🎰开发创业公司如雨后春笋般🥒涌现，例如当前知名的ClaudeCode、Cursor、Devin、Windsurf等。国🤪内几家头部大模型企业也不🥪甘落后，字节跳动、阿里巴巴、腾🔴讯等亦相继推出了类似产品。　　相比四年前的Codex，如今的AI编程工具已🦂取得令人瞩目的🛃进步。OpenAI最新的o3模型在编🍈程竞赛网站Codeforces上斩获2727分，超过99.8%的人类选手；Anthropic的Claude4则能👥自主运行长达7小时，完成上千个步骤，不断尝试直📱至达成目标。　　这些🕔突破带来了全新的编程方式——开发者无需逐行🏛写代码，只需用自💚然语言描述需求，AI便能自动生成并🦊根据反馈反复修改。人类与AI的合🐻作因此变得更像“对话”而非“指令”。这种全新的编⛏程方式有个颇具🍭浪漫色彩的名字——“氛围编程”(vibe coding)，这一变😻化似乎意味🎹着编程正从少数人的专业技能，逐渐🐝走向人人可用的创造工具。　　颇具戏剧性的是，AI的能力如👁今已经延伸到专业🚬软件开发的招聘面试中。　　一般情况下，专业软件开发的招👦聘面试都会🐌包含代码考查，要求应试者在🥛限定时间内写出既正确🧦又高效的程序。而哥伦比亚大学的🏸一名学生👇则开发了一款“AI面试助手”：它能在视频面🆘试时😫自动读取题目，并调用AI编程工具💚实时生成符合要求的代码。据他透露，这套工具已经帮🆑助他顺利通过TikTok、Meta和亚马逊等公司的面试，并拿到录用通知。他还将🚔自己在亚马逊面试中AI“出手”的全过程录📲制下来并上传网络，引发🕚了广泛讨论。　　这一切突🅿飞猛进的进展发生在短🦗短几年内，速🥗度之快出乎人们的意料。但我们是🈳否就能断言——AI真的📝能全面接管人类的编程工作？　　找个“助手”，竟成“杀手”　　并非如此。　　相比于人类，AI在编程中的“失误”往往难以预料。即便它的正确率能达到90%，听起来🥄已经很高了，但这也意味着平均每十🚷次就会错一次。对于程🚙序开发来说，这样📉的错误率并不容忽视——人类开发🍆者必须逐一检查并修正，结果常常🤴比自己亲手写代码还要费🎺心费力。　　2025年7月，知名编程社区StackOverflow发布了今年5月开展🧜的一项调查结果。在5万名受访用🚲户中，约80%正在使用AI编程工具。然而，其中“不信任AI”的用户(46%)比例，明显高于“信任AI”的用户(33%)。相比2024年，用户对AI的正面评价从70%以上跌至60%；而在应对复🖲杂开发任务时的信任度，也从35%下滑到29%。　　AI编写的代码往👡往包含细微的错误，需要人类检查并修正。尽管AI在编程竞🚲赛中已经取得了非凡的成绩，但在面对💟现实的软件开发需求时，往往不能正😡确完整地实现所有功能，有时甚至会错误🙈地😧执行危险操作。　　AI开发协作平台Replit曾发生过一👆次严重事故。尽管用户明确🥀要求不得🛒擅自修改代码，Replit仍然删除了该📒公司整👸个生产环境的数据库。更糟糕的是，它还声称数据“不可恢复”。然而，用🏙户最终通过手动操作，成功🤱将数据库恢复。　　这一事🤡件引发了人们对AI编程工具可靠⛅性的广泛讨论。公开信息显示，类似的情况并🎽非个例——一些用户甚至报❇告称，自己的🎸数据库或代码仓库被AI整个清空。　　“AI，给我做个像📖淘宝的网站”可行吗？　　软件🔂开发通常要走一整套流程：先做需求分析，再设计技术方案，接着开发、联调、测试，最后才能上线。为了追求👆更快的迭代，如今互联网公司👬大多用“敏捷开发”，流程上精🔬简了不少，但🍢基本框架没变。　　需求分⌛析是关键的第一步，它要求清晰、完整地描述软件👕应该🍋实现的功能。比如，要说明当用户执行某个操⛓作时，系统应如何反馈。优秀的需求文档🔞会尽可能细致到每🤶个操作细节，而不是一👦句含糊的“给我做个像淘宝的网📼站”。　　接下来是🏂技术方案设计。这一步要把💽需求拆分成可以单独开发的软🔃件模块，还➰得考虑架构设计、资源消耗、异常处理🌕等等细节问题。　　最后才是开发和测试🔏。这一阶段🏎几乎必然会冒出各种🌔没预料到的问题，开发者需要通过反🥕复测试确保功能🐣正确实现。而🏽在实际项目里，常⛑常会发现需求或方案本🥨身有漏洞，导致不🤶得不推翻重来，这也是家常便饭⛎。　　除了开发流程繁🔂琐，程序本身的复杂度👃也是个大难题。举几个例子：一款普通的iPhone应用🕛平均就有约4万行代码，Chrome浏览器包含约600万行代码，而知名操作系统Linux的内核代码更是💈超过了4000万行，如果全部打印出来🌱需要70万页。　　面对如🦀此复杂的项目，优💯秀的人类开发者团🐗队往往能精准定位每个模块的功🛳能，并在出问题⛱时迅速定位到💖具体的代码行进行修复。但对AI而言，这种任务却充满🛣挑战。受😟限于输入长度，它往往只能“看到”局部片段，难以像🕣人类一样建立对整个项目的🥩全面理解。　　普林斯顿大学的研🕞究者构建了🎭一套考察AI软件开发能👰力的测试基准(SWE-bench)，包含来自🐖开源网站Github的💜数十个软件项目。得益于Github对代码改动历史的🏿详细记录，研究者从中整🏠理出超过两千个由人类开发者正确😯完成的功能需求。研究者要求AI开发工具在已有的🐇软件项目上😣完成相同的需求。实验结果显示，哪怕是🚌当前最强的AI，最多也只能完成🔨约四分之三的任务。　　斯坦福大学和Anthropic的研究➗者构建了一个🐏更具挑战的测试基准(Terminal-bench)：他们设计了80个软🚯件开发需求，要求AI开发工具从零开始🚂开发。实验结果表明，当前的AI最多只能完成一半的开👬发任务。　　与之形成鲜明🍼对比的是，优秀的人类开💎发者总是可以以近乎100%的正确率🛃完成这些开发任务。纽约大学的研究者🎹还联合多位信息😔学🍩奥林匹克竞赛选手，构建了🍥一套高质量的编程竞赛评测🛏基准(LiveCodeBenchPro)，当中的评测问题取🍟自最新😴的编程竞赛，互联网上🦍缺乏题解，从而避免了AI“背答案”的可能。颇具🌍戏剧性的是，现有的所有💛大模型在该测🌎试基准的困难问〽题上全都取得了0分的离谱成绩。　　你要成为工具的🤗主宰，还是润滑工具的数据？　　那么，回到最初的问题🗃上，AI会取代人类开发者🥡吗？　　毋庸置疑，AI会🍕是优秀的工具。对于专业的开🛌发者而言，AI是一位执行力🔣极强的助手。在AI开发工具普及之前，开发者不🍜得不手动实现许多繁琐而无☔趣的代码。即便有开发文🌯档或者互联网上🐼有功能类似的代码，开🥏发者仍必须尝试理解然🔸后自己修改。借助AI，这一工作将🍝会大大简化。对于🦑没有开发背景的用户而言，AI可以准确🍁实现功能较为单一的📔软件。借助这一能力，普通用户可以〽将日常的重复性工作转😨化为AI编写的代码，大大提升工作效率。　　至于说让AI完全替代人📊类开发者，目😸前看来为时尚早。　　当今的大📷语言模型基于互联网上已被🌁数字化的数据，以及图书报刊之🚳类被人类“写”出来的知识。尤其在软件开🤾发领域，大语言🕑模型只看到🌹了人类开发的结果(软件代码)，而对于🧤开发过程的细节了解甚少。DeepMind科学家David Silver和Richard S.Sutton指出，当前的AI基于人类数🐝千年来产生的数据，但这并不是人类⛴知识的全部。人类在与真实世🚢界的交互中积累🎂了大量的经验。AI并没有这些经验，因而不太可👇能超过人类。而要让AI学会这些经验，依然困难重重。　　公众常会探⭕讨所谓的“35岁危机”。然而事实上，技术📺相比年龄更具碾压性。就⏺软件开发而言，AI已经能承担不少➗基础、重复性的工作，例如简单的代🚮码生成、常见功能的实现，以及部分调🤵试环节等。但难以被👲替代的，仍是需求把握、架构设计、复杂🐏系统的理解分析，以🔀及团队协作等环节——这些涉及抽🎸象思维、跨领域知识和🚟人类判断力，是程序员🍱真正的核心价值。　　作为程序员，不妨考虑这样一个问题：如果把你最🚺近一周完🕶成的工作全部交给AI，它能完成多少？如果你😠的工作只是重复🏻性地构建功能单一的软件系统，例如🕡实现一个问卷表单记录用户提🥒出的10个问题、从一个🚥表格里统计平均数🚡之类常见的指标——功能仅此而已，那么🗻你不得不考虑被AI替代的可能性。而如果你的工作♋充满挑战，例如实现全新🏓的软件架构、针对业务特点设👓计独特的算法，甚至是从客户含📥糊不清💊的诉求中抽象出具💦体的开发任务，那么AI只会是🍯你的得力助手。　　这不仅适🕹用于软件行业，也同样适🐰用于其他行业：与其担心被AI取代，不如思考在这🚧个人🚪机协同的时代如何做好自己🚦的角色定位。上述的问题对于其🥃他行业同样适用：试试让AI完成你的工作。如果它可以胜任，那么对你来说💢既是坏消息，也是好消息。坏消息是你的工作⏯很快就会被AI取代；好消息是🌛你已经发现了驾驭AI完成工作的途🐨径，你🎏可以试试站在你📜的领导的位置上，操控更多的AI完成更多的工作。　　与其任由AI夺走你的工作，不如跳出现有的📆岗位，想想怎样利用AI解决🚛你所在行业的问题。当AI都不甘只做执行者，而是开🕶始决定任务怎么被拆解，流程怎么😞被安排时，人类🥕个体若只是抱怨即将被碾📮压的命运，便会失去主🥈动选择的空间，最终😷不是沦为工具的工具，就是化作喂养和润滑🚫工具的茫茫数据。　　(作者知虚为中国✒科学技术大学🐧计算机专业博士，在自然语言处🐨理和人工智能方向🐙发表多篇高水平论🎸文，先后在微🦓软及多家国内知名互🍴联网企业从事相关研究工作)

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櫻井百合/天馬唯/Robyn Foster/中島洋子

（青岛日报／观海新闻记者 Nick Strokes）