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　　中新网西宁7月24日电 (记者 孙睿)记者24日从青海省人力🍁资源和社会保障💑厅获悉，今年上半年，青海省实🍈现城镇新增就业4.25万人，农牧区劳🚠动力转移就业81.94万人次(其中有😳组织有规模转移就业20.93万人次)，分别完成年👌度目标任务的70.8%、77.3%。

　　今年以来，青海📨省人力资源和社💆会保障厅紧盯高校毕业生等青年群体🐎就业需求，协同各部门😉筹集落实政策性岗位7350余个。加强校地协作、校企协作，推动高校毕💾业生“组团式”就业实习786人。

图为招聘会现场。孙睿 摄

　　同时，依托“全国城市联🤬合招聘春季专场”“职业院校春季🎰校园专场”等活动，加密政策咨询、就业指导、直播带岗、线上访企🥡等活动频次，强👠化人岗匹配效率。

　　此外，青海省人力🗞资源和社会🎹保障厅还加强与对口支援和东西🌭部协作🦋省市沟通联系，收集筛选🦅省外优质岗位信息4.1万个。指导各地加强困难💜群体实名管理，针对性提🔷供指导帮扶，1.37万名城镇失业🧕人员、4621名就业困难人员实现就👙业。(完)

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“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)【成人短剧走红原因】白石美子👫突破性发现：返现可解⬇决移动端卡顿严重，沉浸式🍧观看技术时代三极片视频🛥将迎巨变近日，山西省阳泉市野✂生动物救助🌤中心成功救助了3只猫头鹰和4只红隼。获救鸟🦋类都属于国家二🐚级保护动物。其中，3只猫头鹰👗幼鸟体态娇小，绒毛未褪，近期由救助🤶中心的工作🧖人员看护喂养。另外的4只红隼幼鸟，目前体质较弱，正处于救助站管🍺理人员的精心照🤳料之下。达到一定💜条件的时候，救助中心会将这🤭些幼鸟放生野外。阳泉市野🤣生动物救助中心表示，自今年5月投🐶入使用以来，他们相继🥏为多只国家级保护动物提供了救助与保🌥护。　　(总台记者 李楠 王钢)竹内結感言：《（抗战胜利80周年）原东江纵队政委尹林平的抗❔战往事：参与组织“秘密大营救”》是我写🛬给未来的信。中新网天津8月19日电 (记者 王君妍)记者从😏天津市生态环境局获悉，天津近年来打🈯造水污染智慧监管新模👗式，通过天津市重点🚾污染源自动监控平台，智能算法自动识别🦋异常数据模式，显著提升监🌜管效能，让执法🗽力量得以更精准地聚焦于🌀问题线索。　　在自动监控平台🌒上，一旦出现排污🈚单位在线数据出😋现异常陡增，预警机制即刻🔠启动，相关信息通🎡过短信同步推🏨送到企业环境管🤭理人员和天津市生🚠态环境保护综合行政🤔执法总🕷队执法人员的手机上。　　“通过自动监控平🕗台，我们实现了监管🛄模式从‘人海战术’向‘数据追踪’的转变。”天津市生🤼态环境保护综🐯合行政执法总队水生态环境执法🕣支队二级🚬主任科员汪洋介绍说。　　据介绍，今年1月，执法人➖员通过卫星地图发现某🔒制药企业排污口异常后，迅速调用无人机进🕴行高空巡查，高清影像精准锁定了👆污染痕迹。面对厂区📜复杂的环境，执法人员启用“水指纹”技术，在不干扰企🕷业正常生产的情况下，非接触式🎭查实了暗管偷排行为。　　“科🗼技赋予了我们‘远程把脉’的能力。”汪洋说，今年以来，通过大数📡据方差分析，发📩现两家企业不同时😑段的自动监控数据波动极小(分时段方差极小)，这🥢一反常现象成为突破口，最终查实其采用“挂瓶”方式(将达标水样接入监🛳测设备)篡改数据。另一起案件中，执法人🎴员通过计算进出水浓🎯度比例，捕🥇捉到某单位出现“断崖式”骤变，调查证实🍇该单位在进水浓度升高时，定时更换不同浓度🧜样品干扰设备取样，以规避超标。　　据悉，目前，依托🍚大数据平台的非现场、无感式💑执法已成为主流，据此发现的🎷违法线索占比超70%，显著提升🐎了执法精准度，同时有效减少了对合规企业🗃的现场核查频次。　　“我们将持续探⛹索法治化、精准化、服务🐭化的监管举措，推动企业从‘被动整改’向‘主动守法’转变，实现营🚦商环境优化与水环境质量提🐮升的双赢。”天津市生态环境保👙护综合行政执法总🐆队党委书记郭胜华表示🆚。(完)

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（青岛日报／观海新闻记者 宮村和羽）