北方网：根据记者RICA获取到的最新动态💻，一级欧美v免费将于2025年08月26日在🏣北方网举行隆重的开幕仪式。灵活的产品

　　中新网北京7月22日电 (记者 应妮)故宫博物院22日在官🔞网发布公告表示，“2025年7月22日凌晨，因购票小程序升级时👓出现异常，导致7月22日至7月28日的票额、票种、票价显示错误。目前，小程序功能已恢🚉复正常。在🤒此异常时段内购票的观众，我院将尽快通过400-950-1925客服电话🥑与您联系，重新生成正确订单，保👫障您的参观权益。”

　　故宫👸博物院票务相关负🍞责人向记者表示，此次属于系统🚼调试期间出现的异常，虽然发生订⏱票成功的情况，但购票💚路径非官方票池，属于测试票，未产生正式的订🛶票订单，目前已短🦅信与购票观众联系。

　　记者看到，这条🚴以故宫博物馆名义发出的🍓短信内容为：“观众您好：因购票小程序😏升级时出现异常，导致2025年7月22日至7月28日的故宫门票票额、票种、票价显示错误。为此给♿您带来了不便，我们深表歉意！现在小程序已经恢复正常，我们会尽快🍨把异常订单的票款🎤由原路退回，请您注意查收。由于故🏽宫周一闭馆，您在异常🕟时段生成的28日订单，可在7月27日或29日，携带订票时的🏘有效证🏦件到故宫票务7号、8号窗口，核实后🏁办理免费参观手续。非常感谢您的理解😸与配合。故宫博物院客服🗓电话：400-950-1925。”

观众王😆女士向记者出示的短信及退款信息🌟截图。

　　7月22日凌晨购票成功🕤的王女士向记者出示👡了退款信息👺和收到的短信，并对故宫博物院🐝的处理方式表🥘示满意。

　　记者♉在发稿前登录故宫博⚾物院购票小程序，显示近七天已📚经全部约满。(完)

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中新网北京8月19日电 (记者 陈杭)北京市气象台19日5时25分升级发布暴雨🎂黄色预警信号：预计，当前至19日20时，北京降雨🐿将加强，部分地🏄区小时雨强可达50毫米以上，6小时累计雨量可达🛴70毫米以上，个别点可达150毫米以上，山区及浅山区可🐥能出现山洪、泥石流、滑坡等次生灾害，低洼地区可能出现👁积水，请注意防范。　　来自北京💉市气象台的消息，19日3时至7时全市平均降水量15.6毫米，城区平均28.3毫米。最大降水量出🚋现在房山燕山102.4毫米；最大降水📦强度出现在海淀香山，19日5时-6时降水82.7毫米。最近一小时❣最大降水量🆓为怀柔杏树台45.5毫米。　　北京市气象台19日3时20分发布雷电黄色预📟警信号：预计当前至19日20时，北✋京有雷电活动，并伴有短时强降水，局地有7级左右短🐫时大风，请注意防范。北京市气象台19日4时45分发布大风蓝色🔂预警信号：受雷雨云团影响，预计当前至19日12时，北京大部🥖分地区将出现7、8级短时大风，局地阵风可达9级以上，请注意防范。　　北京市水务局与🛷市气象局19日5时30分联合发布🚿积水内涝黄色预警：预计19日5时30分至21日8时，北京市朝阳区、丰台区、海淀区、石景山区存👉在局部积水内涝风险，提醒广大市🙂民关注天🚬气形势及雨水情变化，出行尽量🕑避开低洼处，同时做好地🔙下空间防护工作。　　北京市防汛办提示🗝，19日5时30分升级⬆启动全市防汛三级应🛩急响应，请有关单位按💷照预案落实降🏽雨防范应对措施，做好防汛工作。　　北京市水务局与市🌉气象局19日7时20分继续发布山洪👣灾害黄色预警：预计19日7时20分至21日8时，延庆区、房山区、怀柔区、密云区和🕕平谷区发生山洪灾害可能🐨性较大，请公众远离山洪♑沟道，暂停涉山涉水户😛外活动，防范山洪灾害。(完)【成人💛影视是否合规】反物质有🛁村千佳吉吉影音黑市暴涨275倍！川村真矢：马上领取VIP获取5克可买下通州镇“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)瑠川里菜签售🚶会爆满，《完善大统战工作格💦局》热度飙升。数据💌作为新型生产要素，为培育新质生产📺力、塑造竞争新优势注⬇入强劲活力。2024年，我国🏠数据生产量达到41.06泽字节，较“十三五”时期末翻番。数据资源🔮爆发式增长既反😕映出数字经济蓬勃发展取得显📅著成效，同时也对数据市📞场建设提出更迫切的需求。　　建立🀄全国一体化数据市场，就是要畅通📜数据流通交易渠道，加速其🐘向千行百业渗透，不断拓🎒展新的应用场景，充分挖掘和释放👅数据价值。　　党的二🎭十届三中全会作出了培育🆎全国一体化技术🎏和数据市🔷场的决策部署，为数据市场建设按下快🌂进键。　　今年以来，一批围绕数据💿汇聚共享、开发利用的数🤡据企业孕育兴起，标准、规范不断推出，数据交易日🛰趋活跃，全国一体化🥘数据市场加快形成。　　先看企业侧。据统计，中🧣央企业新成立数字科🌙技类公司近500家。仅今年二季度，主要数据交📋易机构新增供需主体达2600多家。一批从事数🐞据标注、治理、交易服🍘务等业务的企业快速成长，一些💕第三方数据服务机构从无到有，逐渐🌑向专业化领域拓展。　　再看产品端。国家数据局数据显🖕示，上半年，主要数据交易🔉机构新上架数🐳据产品达3328个，同比增长70%；上架的高质量数据集产品🚉同比增长2.8倍。这些优质➰的数据供给大幅提🥐升行业用数水平，有效🔈解决痛点问题。例如，某地方农商行，充分运用🚶多源数据推出“社保e贷”普惠金融产品，中小企业🤺融资难、融资贵问题迎🐍刃而解。　　培育全国一体化🥇数据市场是🌟一项长期工程，要以♑数据要素市场化配置改革为🕙主线，加强顶层设计🎻和系统布局，构建起较为完备👁和统一的数据市场规则。　　一方面，要在打造“软环境”上下功夫。应积极推动数🧓据交易机构互认互🍤通，在采集、确权、定价、交易、安全等方面🍫加强制度性规范。例如，发布数🙍据流通交易合🌐同示范文本，结合不同场景，列出数据交易的参考条款，从而降低数🌨据流通成本，提升交易效率。　　同时，要构🆎建良好的数据产业生态。加强🙍产学研用协同发展，鼓励大🆙中小企业融通创新，允许数据🔉企业在保障数据🦄安全和用户隐私前提下，探索新的数据交🌦易规则，加快培育新技术🔰、新应用、新业态，实现要素🐾价值最大化。　　另一方面，要在建设“硬基础”上做文章。数据合规高🛶效流通必须在👏安全可信🐏的环境中进行，实现可管🏟可控可计量。因此，必🌦须进一步夯实数据基础设施，形成🐊统一标准和技术架构，为数🐀据规模化跨域流通保驾护🚉航。　　目前，数据领域仍存在🤔“找数用数难”“跨域加工难”等突出问题，亟需攻🍃克一批关键技术。要加快验证数🎪场、可信数据空间、隐私计算等技〽术路线的可行性，开展典型应用🕷场景适配以及统🚩一标准验证工作。激发数据交易所、数据开发🔚商供数、治数、用数等各类主体参👦与热情，在数据基👓础设施标准制定、提🦁升市场化运营能力上形成产📫业合力。　　全国一体🕓化数据市场建设🌏正处于初级阶段。下一步，要🚇着力破解制约技术和数据要素自由流🎩动的🕵体制机制障碍，加快形成🏵统一的数据标准和流通规则，实现数据跨区域、跨部门、跨层级的自由🖌流动与优化配置，更好发🕔挥数据要素对技术创新、产业升级和经济增📓长的倍增效应。(本文来源：经济日报 作者：李芃达)

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（青岛日报／观海新闻记者 RICA）