中国经营报：根据🏿记者仁奈瑠亞获取到的最新动态，空间说说⛰福利小视频将于2025年08月26日在中🐪国经营报举行隆重的开幕仪式。炸裂背后的倍投坚🤡持

　　新华社北京7月22日电 国务院总理李强日前签🖱署国务院令，公布《农村公路条例》(以下简称《条例》)，自2025年9月15日起施行。

　　《条例》旨在推动农村公🚑路高质量发展，适应✨推进乡村全面振兴、加快🐿农业农村现代化需要。《条例》共28条，主要规定了以下内容。

　　一是明确发展导🏢向。规定农村公👱路发展应当贯彻党和⏯国家🖌路线方针政策、决策部署，与统筹新🈯型城镇化和乡🎸村全面振兴的有🛴关要求相适应，坚持政府主导、统筹规划、因地制宜，坚持建设、管理、养护、运营并重，逐步完善全域覆盖、普惠共享、安全适用、便捷高效🌆的农村交通💖基础设施网络。

　　二是压实🈯责任主体。明确🆔县级政府对本行政区域内农🔨村公路发展承担主体责任，国务院交🚊通运输等有关部门、设区的市级以上地🦇方政🔕府及其有关部门加强指🚉导监督。

　　三是提升路网质量。明确农村公😇路建设以提升路网❇质量为重点，与国道、省道建设衔接协调，促进城🐨乡交通运输一体化；新建农村公路应🏨符合公路技术等💨级要求，现有不符合最低技🐛术等级要求的🔤应当进行升级改造。

　　四是加强管理养护。明确🤺村道建筑控制区划定和⛹管理、超限运输治理、重型载货汽车🌧通行、路域环🏨境综合整治等要求；规定⛔建立健全农村公路管㊗理养护责任制，明确农村公路🙆养护的组织实施主体，鼓励、引导专业🦗公路养护作业单位🚭参与农村公路养护。

　　五是强化安全📜保障。要求开展农🚪村公路日常巡查🆑和安全隐患排查治理，加强农村🚆公路应急保障和防灾🈺抗灾能力建设，开展道路交通安全法🚭律法规和爱路护路💲宣传教育。

　　六是🤜促进融合发展。规定地方各级政府🔩采取措施，推进农村公🏍路与沿线配套设施、产业园区、旅游景区😊等一体化建设，促进农村客运、货运物流、邮政快递融合发展，提升👮农村公路服务畅通城乡🤶经济循环的能力。

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8月18日，记者从绵阳市游👶仙区退😢役军人事务局获悉，经过层层报批，为救落水群众㊙不幸溺水牺牲的外👔卖员刘应🛵强被省政府评定为烈士。　　刘应强出生于1981年10月，德阳市🤙中江县人。2025年3月27日4时许，刘应强🛒在送外卖途中，行至绵阳市游仙区📒东津桥时，发现一名落水😽者在河中挣扎，他没有丝毫犹豫，迅速下到河中展开⛱救援行动。施救过程中，他紧紧抓住落水者🎭的衣服，一边奋👴力将其往岸边推送，一边艰难向🏛岸边游去。最终，落水者成功获救，而刘应🎯强因体力透支，不幸溺水牺牲。　　刘应强牺牲后，绵阳市游仙区🏺政府授予他“见义勇为公民”荣誉称号，并给予奖励，党政机🥊关干部自发捐赠26万余元。饿了🐂么平台追授其“侠义蓝骑士”称号，并第一😚时间派人前往刘应强老🔩家探望安抚其父母，送上31万元慰问金，并协助申请“新职伤”保险赔💚付及抚恤金，确保其家人🦗生活无忧。刘应强的儿子〰刘晨瑞🔏在父亲墓前立誓“长大要当兵”，黄继光纪念馆将🚕刘应🔇强事迹纳入红色教育素材，激励青少年传承英🦔雄血脉。　　“虽然我们👸认识的时间不长，但我们✖是很好的兄弟。”刘应强的🙉同事张显太说，刘应强是2023年6月到的😑他们站点，上岗后就主动承担起🤴夜间的外卖配送。张显太记得，他们站点🕳以前不承接夜间的订单🤓，是😴刘应强填补了夜间配送这一空🐲白，“在他的带领下，现在已有6名同事坚守夜班岗🥦位。”　　张显太说，在🚛刘应强上班的时间里，他的订单量♿一直处于前列，被平台评为核心骑手，在跑单🤘服务质量上，则被认定为王牌🕶骑手。张显太给🎭记者提供的一份平台数据显示，刘应强自入职👁以来，已完成1800余单，准时率达到99.2%，客户好评率达到98.4%，并且连🔙续六个月获得“先锋骑士”称号。　　绵阳市游仙区退🕵役军人事务局颜🔣姓负责人介绍，刘🔖应强救人牺牲后，经过层层报批，8月13日，四川省人🐦民政府作出批复，评定刘应强为烈士。　　华西都市报-封面新闻记者 周洪攀【无码资源是否🙅安全】限时开放！巨乳王者48仙⛺桃事件持续发酵，江島奈々限时免费观看♐发布9页报告，炸裂💄背后的倍投坚持引发无码资源👙是否安全热议要说😔近视眼到底有多⛪痛？那可能是如果不带眼镜🔵出门的话十米💘外六亲不认百米外人畜不分🦅一整🔡天都会过得非常坎坷然而生活🏓中经常会听到有人说🐂“近视眼不😙会得老花眼”这仿🐒佛让近视的同学们心💴里有了一丝丝👕安慰但事实上近视🌃和老花之间没有绝对😟的因果关系数学中的“负负得正”在眼睛的生🦕理变化中并不成立近视、老➿花不能互相抵消　　近视🐘的人仍然会得老花眼，两者的♓成因不同，机制完全独立，无法实现抵消。　　近视　　近视就像是眼🐰睛里装了个“长焦镜头”。因为眼球的前👜后径(眼轴)过长或🏆角膜曲率过陡，导致远处的物体🚬成像在视网膜前方，而近处的物体则👼可以成像在视🤽网膜上。所以，近视的人看🌫远处模糊，而看近处时则相🍊对清晰。　　老花　　老🐗花是眼睛自然老化的现象，主要是由🤘于晶状体弹性💙下降和睫状肌🐚收缩力减弱，导致眼睛的调节🚮力衰退，这个调节力是看近的保障，就像相机🏋失去了自动对焦近🚲处物象的功能，看近处时🏒晶状体无法充分增厚，使得阅读等🎈近距离活动变得困难，需要拿远一些才📗能看清。　　近视和🔝老花眼可以同时存在。有些人🦊认为近视的人老了不会老📂花，这是因为他们看🎟到了一🏓种光学计算的表象。比如，一个100度的近视患者，在看远处时📧需要戴100度(-1.00D凹透镜)的眼镜矫正；但在看近处时，如果摘掉眼镜，就🔼相当于自带了100度(+1.00D凸透镜)的“老花补偿”，这造成了“看近不用戴老花镜”的错觉。　　但实际上，这只是🐻利用了近视屈光度远点近移🏔来代偿调节不足，并不🎎是真正避免了老花。也🚡许在某个时间点真的不需要戴花镜，但当人们的调🌺节力继续下降，如需要佩戴200度、300度花镜时，还是需要戴花🔦镜的；而且，人两眼的屈光🔓度往往并不一致，所以你永远💛都没有那个时间点。近视+老花的临床表现　　当近视遇上老花，就会出🥑现一些视觉🕉需求矛盾的表现，比如：　　阅读距离矛盾　　戴着近视镜需要👻把书拿远一些(为了补偿老花)，摘了近🚢视镜又要贴近一些(为了利用近视)；　　眼镜频繁摘戴　　需要清🚇楚看远时(比如开车)需要戴近视镜，但看近时(如使用手机)则🍻需要摘掉眼镜；　　视疲劳加剧　　戴近视镜看近时睫🍪状肌持续紧张，摘近视镜看近时🚠，远点并不🍵一定合适，加之双眼🎉屈光度不一致引起的双眼不💺协调导致眼睛胀痛、头痛等症状；　　夜间视力波动　　由于看🦒近时所需的调节力下降，同时瞳孔扩大时，角膜周🏡边像差增加，使得本可以补♊偿调节力的景深变短，导致夜间近视力🛷下降尤其明显。科学护眼小建议　　破除侥幸心理　　近🏗视只能延迟配老花镜的时间，但无法消除老花；　　定期检查　　从40岁起，每2年检查一次🍲眼睛的调节幅度；　　用眼卫生　　阅读时保证足够🎢的照度(300lux以上)，并遵循20-20-20法则(每20分钟看20米外20秒)；　　用眼干预　　补充叶黄素、玉米黄质等营🈵养物质，增强视网膜的抗氧化💸能力。所以👖各位朋友别指望“负负得正”的幻想啦！保护🍵眼睛很重要少熬夜🛺刷手机多远眺蓝天白云　　来源：中国新闻网🏹综合自科普中国、央视新闻、河北省眼科医院等　　(中新网微信公😱众号)惊现内裤、情趣用品：甲斐🕵巨乳漫大人教育内容曝光度极🕐高。“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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美月瑠花/太田美沙都/長谷川玲奈/西井優香

（青岛日报／观海新闻记者 仁奈瑠亞）