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　　中新网西安7月24日电 题：华🔫裔青少年变身“小考古学家” 在体验中穿越“秦汉唐”

　　作者 李一璠

　　“轻轻挖下去，沙土簌簌落下，我的心也🌾跟着扑通扑通跳——下一铲，会💏不会真挖到个‘千年大宝贝’，太有趣了！”泰国华裔青少🧥年叶露24日激动地向中🤑新网记者说。

　　当日，位于陕🀄西西安的大明宫国家遗址公园内，参加第八届✴全球华语朗诵大赛陕🎨西集结营的🚕华裔青少年变身“小考古学家”，在模拟考古探方⏰里忙得不亦乐乎。

7月24日，华裔青💨少年在西安大明宫📮国家遗址公园内体🚫验模拟考古。　李一璠 摄

　　记者在现场看🍮到，考古老师为😻华裔青少年🏛介绍专业工具的使用方法及👩探查遗迹的步骤，随后孩🤚子们一头扎进模拟探方，动手“发掘”深埋于地下的秘😃密。1:1复刻的“文物”逐一出土，华裔青少年用毛⤴刷轻轻🤥剔除泥土尘埃，小心翼翼地观察🐝着。

　　“带着千年岁月痕♐迹的文物，即使残缺🏭也很美丽。文物医生通过先🌁进技术把它们复原，就像把散落的历👯史拼图重新拼好，一段沉睡的故事🧞就‘活’过来了。”西班牙🥌华裔青少年徐源源分享自己的Ⓜ收获。

　　华裔青少🛅年在大明宫国家遗📫址公园考古探索中🙍心内兴致勃勃，“仿佛踏上🛵一段神秘而奇妙的时光之旅。千年🍋文化符号借助当🛤代技术在高科技展馆一一呈现，万国来朝、丝绸之路、盛唐宫殿通🐬过沉浸式体验、AR体验等科技互动手🛩段讲述着古老历史，让我❤感受到来自千年盛世😚的魅力。”美国华裔青少年🏷李诺然说。

7月24日，华裔青少年在🦕大明宫国家遗址🎞公园考古探索中心内，学习考古知识。　李一璠 摄

　　比起热闹的“考古现场”，意大利💟华裔青少年李怀远表示，自己更喜欢在🕯安静的博物馆来一场“穿越”。他在“葡萄花鸟纹银香🌳囊”前驻足良久，围着展柜转了一🈶圈又一圈，从不同✌角度细细打量。

　　“千年前的工匠🤓不仅技艺高超，而且创意十足。我在想象香🍵料灵活流转的模样。刚才路过博😀物馆内的文创店，看到👖有复刻的香囊文创产品，准备买一只送给🔱妈妈，一起😺研究古人的设计思路。”李怀远笑着说。

7月24日，华裔青少年在陕西历史博💧物馆参观交流。　尹志娟 摄

　　“亲身🚝体验的魔力在于，它🔶点燃了我的好奇心与探索欲。我不再是历史的🕊旁观者，而是🗿化身时光旅人。”奥地利华裔青🌔少年许舒怡谈道，这次陕西之行🐠远不止是一次旅行，这些切身的体😴验像无形的钥匙，悄然打开尘👃封历史的大门，让书本上的文🍷字图片，瞬间变成可触🗨可感的立体存在。

　　“‘中华文化’从宏大的概念变🎡成可以互动、可以带走并乐于分👿享的温暖记忆，跨越国籍与🥣地域的界限，在华裔青少年🛅的心📞中种下了认同与热爱的种子。”泰国华裔教师钟🤥佩薇认为，这份由“体验”而生的情感纽带，正是华裔青少年寻🕸根问祖、理🌓解并爱上中华文化的桥梁。(完)

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中新网8月19日电 据俄媒19日报道，俄罗斯总统助理👼乌沙科夫表示，美国总统⬆特朗普与俄罗斯总统普📙京通电话，持续时间约40分钟。　　据报道，乌沙科夫称，普京和特朗普的谈话“坦诚💔且颇具建设性”。特朗普向普😏京通报了与乌克兰🕢总统泽连斯基以及🙀欧洲领导人的会晤情况👾。　　乌🍇沙科夫还表示，普京与特朗普🛺在通话中表态支持🧢俄乌双方代表团进🏅行直接谈判。双方还📇讨论了提升俄🙅乌直接谈判代表级别的问✡题。詩溫陽菜事🌳件持续发酵，引发舆论关注中新🏘网8月20日电 (记者 袁秀月)国务院新闻办公室8月20日上午举🗑行新闻发布会，介绍阅兵准备工😂作有关情况。发布会介绍，阅兵筹🛴备有一个总的原则是不扰🔺民、少扰民，最大限度地🍷降低对北京市居民🦅的影响。立即行动：月度特惠，购物即享全场折🎻扣！。“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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青空農/飯塚みどり/日下部莉緒/Leyla Bones

（青岛日报／观海新闻记者 Missy Nicole）