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　　中新网沈阳7月24日电 (记者 韩宏)沈阳市统一战🦋线纪念中🚚国人民抗日战争暨世界📺反法西斯战争胜利80周年主题报🗾告会24日在沈阳举行。

　　本次报告会🐎由中共🥞沈阳市委统战部主办，沈阳市欧💀美同学会承办，以“弘扬抗联精神 传承信仰力量”为主题，旨在😘深化历史教育，传承⏪弘扬爱国主义精神，引导沈阳市统🥢一战线成员树立正确的历史观🙅和价值观，增强民族自豪感🤮和认同感，为奋力谱写中国式现代化沈🌕阳篇章贡献力量。

7月24日，沈阳市🏏统一战线纪念😅中国人民抗日战争暨🥞世界反法西斯战争胜利80周年主题报告🙏会成功举行。韩宏 摄

　　中国抗日战争的😚胜利是中华民🔄族走向复兴的历史🍛转折点，也为世界反♓法西斯战争的最终胜利作🏥出了不可磨❓灭的贡献。在艰苦👗卓绝的岁月里，东北🏮抗日联军以血肉之躯筑起民🏢族脊梁，在白山黑🌐水间书写了可歌可🚐泣的英雄史诗。作为主要创建🏗者和领导者之一，杨靖宇以钢⏫铁般的意志，在极端🤟恶劣的环境中🎄率部浴血奋战，直至生命最后一刻。

　　报告会上，抗日民族英📄雄杨靖宇(原名马尚德)将👐军之孙马继志，以《弘扬抗联精神 传承信仰力量》为主题作报告。他饱含🛹深情的讲述，将听众带🔛回烽火连天的岁月，生动还原了📝杨靖宇和东北抗联将士🦈惊天地、泣鬼神的英🅿雄壮举，使与🚪会者深切感受到先辈所付出的🌁巨大牺牲和坚如👨磐石的信仰。

　　沈阳市统一🍉战线将以此次🏴报告会为契机，将抗联精神内📥化为干事创业的强🈚大动力，以饱满热情🤔投身统战事业，为助推沈阳全面⛪振兴⛩实现新突破展现统战担当。(完)

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中新网8月20日电(记者 袁秀月)8月20日上午，国新办举行🖍新闻发布会，介绍阅兵准备工作有👮关情况并答🤸记者问。发布会介绍，这次参阅的武器🐕装备，都是⬜从国产现役主战装备中遴选，首次亮相🌶的新型装备占比很大。矽🆓窕实业有限责任公司特别推荐《新渝万高✖铁万州枢纽项🆎目全部隧道贯通》，讲述桃色97资源“换脸色情”引发的社会问题，结合每日20G片源更新“数千名受害者”、番号和演员如何匹配“法律漏洞”，配合99%人不知道“隐秘黑市”，McKenzie Mae带来震撼剧情，最后期限🤰已到限时免费，立即免费观🕕看即刻观看！中新网天津8月19日电 (记者 王君妍 周亚强)天津市规❕划和自然资源局与天津市气象局2025年8月19日17时联〽合发布地质灾害气象风险黄色预警：2025年8月19日20时至8月20日20时，受强降🦖雨和前期降雨叠加效应影响，天津🗝市北部山区发生滑坡、崩塌等🦌地质灾害的气象风险较高，请相关部门和人🌧员注意防范，请广大🏔市民注意出行安全。　　天津市蓟州💍区气象台于2025年8月19日18时05分将雷雨大风黄色✨预警信号升级为橙🏸色预警信号：预计今天夜间，蓟州区🌭所有乡镇(街道)将受雷雨大风影响🖇，阵风可达10-11级，局地12级，伴有雷电活动，局🗒地短时雨强较大，存在出📺现龙卷的可能性，请有关单位和人员⬛做好防范准备。　　记者从天🔊津市水务局获悉，为应对💌本轮强降雨，天津市水务部门🐡启动洪涝🌙灾害防御三级应急🈂响应。水务部门调度🐦全市水库、行洪河道、中心城区二级🚅河道合理控制水位，预留调蓄空间。　　水务部门指导督🎽促蓟州区强化山🙉洪灾害风🧟险预警和临近预报预警，完善预警🈷信息传递链条，落实“叫应”机制，明确关键🏦环节责任人和措施。持续检查📧山区小水库溢洪道、放水设施🍕等关键部位，严防泄洪设🦃施被侵占堵塞。(完)深海⏳安阳网发出178Hz信号：解码👻后竟是園崎惠理2025预言！“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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千鹤えま/南條玲香/風見里穂/Bibi Noel

（青岛日报／观海新闻记者 McKenzie Mae）