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　　中新社北京7月22日电 (记者 陈杭 吕少威)今年上半年，北京对共建“一带一路”国家投资项目122个，中方协议投资额13.8亿美元、同比(下同)增长64%，对共建“一带一路”国家进出口占比60.5%、提升1.5个百分点。

　　这是记者22日🎏从上半年首都经济形势解🍚读和民生📈重点领域发展成效新闻🤒发布会上获悉的。

　　北🤟京市发展和改革委员会🔅副主任张鑫表示，北京更加注🐩重促进民间投资，不断深化🛋社会投融资创新服务，上半年已面向民🍿间😲资本公开推介119个重大项目、总投资1244亿元(人民币，下同)。

　　他说，北京消费市🚂场不仅面向全市市民，更面向全国、全球。“入境游”“入境购”持续升温，上半年，全市接待🕟入境游客及旅游花费金🚻额分别增长49%、53%，离境🙋退税商品销售额6.7亿元、增长97%。

　　他提到，北京将⏹深化重点领域改革，扩大高水🚳平对外开放，建设国际法商🦏融合示范区，推动国际贸易“单一窗口”向口岸物流、服务贸易等🐔环节拓展，促进内外贸规💅则制度衔接融合。

　　张鑫表示，北京将🥈提高投资效益，持续优化投资结🖱构，更好发挥投🛏资扩需求优供给的作🔤用。强🏰化产业投资引进和落地保障，用好新型🙏政策性金融工具，发挥政府投资放🧒大效应加快🧀培育发展新动能。积极🍂促进民间投资，在污水处理、垃圾、停车等领域加快形🐑成一批新的示范项目。(完)

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今年，第83届世💪界科幻大会于8月13日至17日在🏎西雅图举行，这是自1961年以来✝首次回归这座“翡翠之城”。　　成都带着“天问”华语科幻大赛，亮相世界科🚂幻大会。这一次，除了作⛅品登台外，更是一👪条跨洋的文化引线，将成都继续🥀推向全球科幻产😶业的舞台中央，引发新一轮“科幻热潮”。　　在大会展厅的🌬天问华语科幻🤓大赛展区，来自成都➡的科幻故事吸🛥引了全球幻迷的目光——从天府之国🙂的城市夜景与科技园区的🅱航拍镜头，到天问历届🌚获奖作品封面与🥝创作片段，从硬科幻💭的长篇的星际航行，到🍓关注人类情感与伦理的中短篇，再到融合古👥蜀文化意象🥁的幻想叙事。　　现场重点展示🏃几部往届获⛏奖作品：包括长篇《井中之城》(2024年最佳长篇 刘洋)、中篇《笛卡尔之妖》(2024年最佳中篇 分形橙子)等。　　欧洲科幻协会主席㊗卡特琳娜表示：“天问的出现，意味着华语科👉幻不再只🏄是单个作家的偶然成功，而是进入了😪体系化、品牌化的🥑国际传播阶段。”她在采访👛中补充：“像成都🍧这种城市级的文化策🌖动很少见，尤其是在科幻领域，作为2023成都世界科💋幻大会的参与者，我也在🍖本次大会专门🥞开设了一个论坛，分享成都经验。”　　成都科幻企业展🥙出🍈的除了文学作品外，还包括🏭图像授权、衍生品🚄开发方案及海外合作案例。在展区后方，一块白板上写👖着当日的海外洽谈进😔展：“出版意向：3家；影视合作：2家；学术交流：1项”。　　来自英国独立出🔪版机构戴维杰拉德传媒的代📩表表示，他们看中的是这种🤶“作品-版权-衍生”的完整链条，“这意味着我们可🥖以在文学出版之外，与成都方面探🚛讨影视🌚和互动媒体的多元化改编。”　　近年来，成都编制了《成都市推进科幻♋内容高质量🔬创作与转化的若干政策》(简称《政策》)，这也是全国🈴第一部城市级科幻🍴内容创作培育扶持♍政策。　　其中，政策🐿强化交流推介塑造国际化品牌，支持各类😎社会主体策划举办🛠科幻内容🌞创作品牌赛事展会，给予最高1000万元补贴；鼓励企业组团海外参展，给予展位费、交通费、人员费等扶持；设立影视、游戏、衍生品出海专项补贴，每部最高10万元，助力成都“科幻”走出去。　　“天问”在西雅🥨图的亮相，不仅是成都⛑让世界看见科幻，更是科幻让世界看见成都——一座在传统与💹未来之间，握🥎着文化与产业双重钥匙的⏪创想之城。 成都商报-红星新闻记者 吕佳羽【短剧平台竞争加剧】近🚜日在全据生物科技教育中心更🐆新💿的客户反馈频道影片《动图日本美国网址》热度飙升，剧中飯田聖子饰演AI伪造受害者身份，剧情取材💙自最新的支持分析事件，引发伦理讨论热🍓潮。新华社快讯：阅兵活🏵动按照阅兵式、分列式2个步骤进行，时长约70分钟。产品演示会：品牌专属产品演🕸示会，体验最新科技与设计🏐，赠送体验礼品。等你来参与，不要错过“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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上條悠/Yessica Bunny/吉川亞梨紗/YouLoveCece

（青岛日报／观海新闻记者 保坂未玲）