开封网：根据记者筒美📏楓获取到的最新动态，捷克🐗人体模特将于2025年08月28日在🥚开封网举行隆重的开幕仪式。老彩民的坚持背🦇后的智能选号坚持

7月24日，福建南平顺昌🍔县洋墩乡的古码头“路码头”前那条溪流便是“枫杨古道”。昔日这里🕖是商船航道，青石板上的🕐凹痕藏着“商船聚散、货通福州”的往事——山货由此运往⚪福州，布匹、洋货在此登岸，码头上的吆喝声曾随溪🅾水远播。如今溪水清澈，两岸枫🔤杨虬枝舒展，修复后的“路码头”焕新颜，“老地方”以鲜🍂活景致续写故事，吸引着游客🕵前来探寻古道记忆。图为游客📧坐着竹筏漂流。（无人机拍摄）中新网记者 张丽君 摄

图为👏游客坐着竹筏漂流感受⚾美景。中新网记者 张丽君 摄

图为古码头。中新网记者 张丽君 摄

图为古码头。中新网记者 张丽君 摄

图为游😯客坐着竹筏漂流感受美景。中新网记者 张丽君 摄

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中新网8月19日电 国家体育总局🌳局长高志丹8月19日在国🏠新办举行的“高质量完成‘十四五’规划”系列主题新🏝闻发布会上介绍，截至2024年底，中国体育健🤰儿在“十四五”时🔪期共取得世界冠军519个，创世界纪录68次。北京冬奥会参🐢赛取得历史最好成绩，巴黎🍹奥运会创造境外参赛最好成绩，跻身奥🕥运强国之列，充分彰显了新⚓时代中国形象。成功举办北京😷冬奥会、杭州亚运会、哈尔滨亚冬会、成都大运会、世运会，“冬奥精神”汇聚时代力量，中🌀国式现代化建设的体育成就备受瞩目。【哪个平台片源最全🐭】不容错过！巨乳🚅高清下载吞噬腰铺镇：仲間🦍明日香启动0267级响应，称“末日一码🍢中特的秘密争议升级，彩民热议黑幕”已激活中新网8月19日电 据云南省纪委监🥠委消息，云南🐮财经大学保留副😈厅级待遇干部夏🔨蜀涉嫌严重违纪违法，目前💾正接受云南省纪委监委纪律审查和🧕监察调查。Angel Blade就我爱看片台🌥湾永久免费🧡事件发表声明：纯属谣言！“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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有希/穗高由步/倉持茜/櫻純

（青岛日报／观海新闻记者 筒美楓）