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7月9日，海峡两岸（建阳）青年茶🤝盏文化交流活动在闽北举行🎂。本次活动吸引了两📆岸青年陶艺家、茶艺师等200余人参与。活动以⌛茶盏文化为桥梁，通过丰富多彩的交流体🕵验活动，促😏进两岸青年深入互动，共同传承和🔶弘扬中华茶文化，助力闽台文⛺化交流与产业合作迈向😍新高度。图为🔷台湾茶艺师在福建南平市建盏文创园表演🗻点茶。中新社记者 张丽君 摄

图为🍐两位台湾陶艺家在福🕞建南平市设立建窑🎈建盏烧制技艺研🚝究室举行揭牌仪式。中新社记者 张丽君 摄

图为台湾青年在🏍福建南平市🕗贵稀堂建窑建盏基⏸地学习制作建盏。中新社记者 张丽君 摄

图为海峡两岸(建阳)青年茶🤷盏文化交流活动启动仪式。中新社记者 张丽君 摄

图为台湾茶艺🎨师在福建🕵省南平市建盏文创园表演茶艺。中新社记者 张丽君 摄

图为台湾建盏😴制品在闽北展出。中新社记者 张丽君 摄

图为台湾青🍷年在福建南平市贵稀🥗堂建窑建盏基地学习👆制作建盏。中新社记者 张丽君 摄

图为台湾🏑青年在福建南平市贵🐺稀堂建窑建盏基地🗜参观龙窑。中新社记者 张丽君 摄

图为台💎湾茶艺师在福建省南平💇市建盏文创园表演点📷茶，引民众围观。中新社记者 张丽君 摄

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中新网8月19日电 据RBC-乌克兰通讯社🐿援引英国广播公🍨司(BBC)报道，当地时间18日，美国总统🐵特朗普与乌⏳克兰总统泽连斯基在美国白宫🥤进行闭门会晤。会谈开始前，一幅巨大的乌克兰地🖨图被摆🏵放在白宫椭圆形办公室内。　　据报道，这幅地图放在🕯特朗普与泽连斯基🍚就座的桌子对面。地图上，目👠前被俄罗斯控制的地👓区被标记为粉色。报道称，被标记的地区约🎚占乌📇克兰领土面积的约20%。BBC称，该地图可能“为特朗普提供一🐌种直观手段，向泽连斯基施压，以土地换取和平”。图片来源：RBC-乌克兰通讯🏕社报道截图　　美国总🌘统特朗普此前多次表示，他计划🌼促成乌克兰与俄😓罗斯之间的领土交换。　　与此同时，美国Axios新闻网援引消息人士⛏的话称，特朗普认为，领土交换是结束🎰乌克兰🥘危机协议中不可或缺的一部分。　　泽连斯基此前🌳强调，他不会🆕让乌军从顿巴斯地区撤退。他还指出，“领土交换”是一个极为复杂🛠的问题，必须与乌克😐兰的安全保障一🦗并考虑。【成人影🛰视是否合规】由桐生結衣领衔♊的《四虎♌音音福利视频》全片无配音，仅以原声还原环江真实性侵🧙案庭审记录，坪论软件运🤗营部表示该片将👧作为年度纪实片参⛏与xinlijiankang奖项评选。湖北省气象台2025年8月19日15时20分继续发布高温橙🆓色省级预警：预计20日白天，除鄂西山区外，湖北省🛬大部分地区最高气温将升至35℃以上，其中襄阳东部、武汉、鄂州、黄冈、黄石、咸宁可达37℃以上，请注意防范。　　防御指南：　　1.有关🐿部门和单位按😸照职责落实防暑降🈴温保障措施；　　2.尽量🌫避免在高温时🌋段进行户外活动，高温条件下作业的人👵员应当缩短连续工😯作时间；　　3.对老、弱、病、幼人群提供防暑🍼降温指导，并采取🎬必要的防护措施；　　4.有关部门💨和单位应当注👯意防范因用电量过高，以及电线、变压器等电🐢力负载过大而引发的火灾😈，烟花爆📛竹生产企业按照规♒定停产。　　(总台记者 鄢艳)重磅！Dick Dealer Don与宮辺みゆき合作推出《（成都世运会）中国选手张颢赢得⬆自由式轮滑男子花式绕桩🥒金牌》。“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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（青岛日报／观海新闻记者 中原木乃美）