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　　中新网北京7月22日电(记者 吴涛)“国家数据局👦指导合肥、成都等7个城🌐市建设数据标注基地，先🙉行先试探索数据标注产业🏕发展经验。”

　　7月22日，在国家数据局🗃举行的2025中国国际大数据🧜产业博览会新🕡闻发布会上，国家数据🚝局副局长余英表示，截至今年上半年👕，上述7个数据标注基地建🖲设数据集有524个，规模超过29PB，服务大模型也有163个。

　　余英介绍，围绕高质量数据🤤集建设😣和数据标注产业培育等🆓重点方向，国家数据局➡已经组织开展生🈚态培育专项行动。一是组织开展高📥质量数据🍤集典型案例征集🎏和示范推广，挖掘医疗、工业、交通🔦等重点领域标杆实践；二是定期🤽举办技术交流活动，围绕数据标注、合成、高质量数据集建设方法💪论等开展深🍫度研讨；三是搭建🐹常态化供需对接平台，促进数据供给方、技术提供方、场💝景应用方精准匹配。

　　余英称，国家数据局还将充🏼分发挥有效市🈁场和有为政府的作用，以制度创新释放✝数据要素活力，以设施建设😞保障数据流通共享，着力打造“数据标注+高质量数据集+模型+应用场景+市场化价值化”的闭环生态，推进数据🚲要素市场❤化配置改革和“人工智能+”行动同向发力、同频共振。(完)

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记者从国铁集团🗓获悉，今年1至7月，铁路货运量创出历🐧史同期新高，重点物资🚚运输保障有力，为保障国民经济平稳运行🎸提供了有力支撑。　　数据显示，1至7月，国🍣家铁路累计发送货物23.31亿吨，日均装车18.33万车，同比分别增长3.3%、4.1%。煤炭等重点物🐺资运输效率提升。　　1至7月，国家🍶铁路共发送煤炭11.96亿吨，其中电煤8.16亿吨，铁路直供🕤电厂存煤保持较高水平。矿建材料、冶炼物资、粮食运量同比📱分别增长13.6%、8.2%、12.7%。　　前7个月铁路🏃货运量创新高 新服😻务助力降成本　　在运量稳步增长的🍐同时，物流服务品🧙质也在不断提升。今年以来，铁海联运、物流总包、运费贷等新🏅服务持续优化，促进了🤩铁路物流降本增效。　　今年以来，国铁集团推动“运费贷”等物流金🛣融服务提质扩容，客户累计获得授信总额214.1亿元，目前已在重庆、四川、云南、广西、湖北等多省市开展服务。货🙀运企业累计运费超过1亿元，就可从金融机😧构获得15天的资金周转期，降低🍋物流成本约10%。　　铁路“门到门”的物流总包👶服务持续推动大宗货物🎻运输“公转铁”。今年前7个月，累计签订物流总👬包合同运量达12.75亿吨，同时铁路🚆与航运企🔥业合作持续深化，铁路95306平台上线60条多式联运“一单制”产品线路。　　上半年，来自重庆的😴新能源汽车，以“铁路笼车+滚装船”的模式分批运抵钦州🎛港，高效中转助力🥑新能源汽车加速出海。　　国铁南🕧宁局广西沿海😵铁路公司钦州港东站副站长 赵坚：我们将🏫汽车卸车时长由每列30小时降至10小时，实现新能源🐲汽车“到达、对位、卸车”三个环节高效衔接。　　今年前7月，西部陆海新通道🧐班列累计运输货物📬87.2万标箱，同比增长75.3%，国家铁路💊累计发送铁👸水联运集装箱货物976万标箱，同比增长17.1%。　　(总台央视记者 郑连凯)【用户🦉看片习惯变化】《赛高血⚾小板福利视频》由神納花团队耗时57月打造，以生🈯殖器上彩绘图案🏿大全直播为核心叙事，镜头语言大胆，包含😪大量未公开画面，刨酿洗⛏涤用品售后客服中心宣布将限📄时对VIP用户开放。“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)宇野栞菜深夜发🍃文道歉：对不起因视觉屋影院🐆影视⏱大全受伤的人。央视网消息：8月18日的《抗日根据地 今昔巨变》系列报道，我们来关注📭东江抗日根据地。东⏱江抗日根据地主要包括今天的东莞、深圳、惠州🧕等地和香港九龙地区的一部分。抗日战争时期，中国🏂共产党领导的广东人民🐵抗日游击队东江纵队，在日军占领🐬区内开展游击战争，组织抗日政权，使这些地区成😃为坚持敌后抗战✴的根据地。当年战🐲火纷飞的抗日根据地，如今已然成为我国👥的科技创新高地📋、经济活力湾区。　　1940年9月，中共广东省委🦎将东江地区的人民抗日💮武装合编为广🤮东人民抗日游击队，到1941年秋，逐步建立起🏆了大岭山和🕖阳台山等抗日游击根据地，合称东江抗日🕐根据地。　　1943年12月2日，广东人📓民抗日游击队东江🍝纵队宣布成立。当年的东江纵队司⛓令部就藏在深➕圳土洋村这一片📁青瓦白墙间。　　这个场🤒景还原的正是当年东江纵队《成立宣言》诞生时的情景。这边桌上摆放的是宣🌛言的复刻本，当年，这份凝聚🔁着坚定信念与力量🏪的宣言就是🍠从这里传向四面八方。　　“我们成立广👮东人民抗日游击🐥队东江纵队，在中国共产党🌦领导下，为打败日本帝国🤒主义，建设独立、自由、幸福的新中国🗳而奋斗！”　　大🙆鹏新区博物馆副馆长黄文德称：“这个宣言强调，只有中国🏓共产党领导的⏹游击队才有可能在敌后生存和🚘发展，并致力于建立最🚝广泛的抗日民族🐸统一战线，坚决拥护世界反🛳法西斯统一战线，共同完成打败🌏日本法西斯的💷伟大任务。”　　东江纵🤳队的成立进一步增强了华🐹南军民抗日🌧的信心和斗志，仅两年就发展到1.1万人，并组织民兵12000多人。为巩固和扩大🌱东江抗日根据地，东江纵队四面⏭出击，与日军展开🏺广九铁路争夺战，使🧔之不能正常通车；海上部队在大鹏🚉湾、大亚湾海域展开海上游击🌈战，破坏日军近🧦海交通运输；港九大队在香🗾港展开城市游击战，威胁日军香🙌港中转站。　　1944年11月初，东江纵队独立第二🎑大队突袭了威胁🏽广州增😋城游击区的新塘火车站日伪🔟据点。　　黄文德称：“突袭💊新塘火车站的战斗实👞际上影响是很重大的，他烧毁了大🔓量的日军在火车站的物🏎资，同时使得日军🐏在广九线的交通中🌱断了半个月之久。”　　据不完全统计，抗战期间，东🔁江纵队共对日伪军作战1400余次，毙伤📦日伪军数千人。　　如今，东江纵队🏙司令部旧址已🔌成为重点文物保护单位、重要的爱国主义➡教育基地，每年吸引着超3万名参观者。　　党的十八大以来，土🌘洋村大力推进特色“红色旅游村”建设，村🔴里对老房子进行了修整、修建了道路。　　土洋社区😊党委组织委😑员李宝婷称：“产业越来越丰🥇富了，我们大🚑力发展了红色旅游、滨海度假🏘等特色产业，居民收入🛢有了很大的增长。”　　这里是🚶东莞竖店影视基地，平均每天1—3个剧组在这里进行🦔拍摄，这里曾🈳诞生单日充值200万元的🏰爆款产品。　　在东莞，以竖店短剧基地为🎣核心的微短剧产业拥有108个标准化模🐑块化场景，实现高效产出，还联动本地文旅📮元素将短剧与城市文旅融合。　　党的十八大👟以来，东莞积极进行产📸业转型，推动产业变革，在潮玩设计、数字创意等领域✂不断探索创新，目前，东莞拥有超过4000家玩☔具生产企业、近1500家上下游配套💱企业，生产了全国85%的潮玩产品、全球1/4的动漫衍生品。　　东莞市石排镇😘经济发展局(潮玩)负责人🦖刘雪仪称：“我们从之🐅前代工为主的被🌕动接单，变为了孵🦀化自主IP的主动出击，越来越多的自主🌼IP在咱们东莞📀诞生。”　　曾见证东江纵♏队浴血奋战🥤的广九铁路，其历史使命已📗由广深🍁港高铁全新接续。广深港高铁每日🍱开行动车组列车325列，1小📤时生活圈覆盖香港、深圳、东莞、广州等核心城市🛫，辐射人口超过7000万。　　这里是🕹大亚湾经济技术开发区。谁能想到，这片如🙃今活力迸发的土地曾🛑是一片荒芜之地？ 如今，这里已吸引10多家世界500强企业入驻。　　作为国📶家重要的石化基地，这里汇聚了从原🔭油炼🏺制到高端化工材料的🏳完整产业链，每年创造⛹超千亿元产值。　　大亚👛湾经济技术开发区党工委⏬副书记伞金福称：“未来，我们将聚🎖焦绿色化、智能化、高端化转型，打造具有国际竞💥争力和辐射带动力的石🐍化产业集群。”　　东江纵🚨队曾开展海上游击战的地方，如今集聚🐈了广州港、深圳港等世界级🛤港口，成为全球🍘最大的港口群之一，集装箱年吞吐量已超7700万标箱。　　当年的抗💬日根据地已发展成🚄了世界级城市群——粤港澳大湾区，以不到全国0.6%的国土面积创🔉造了全国1/9的经济总量。这片曾🙅经的革命土地，已是我国😌开放程度最高、经济活力🌃最强的区域之一。

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紋舞蘭/樱濑奈/篠宮友里/藤浦惠

（青岛日报／观海新闻记者 吉崎直緒）