中国时报：根据记者✉佐藤久美获取到的最新动🏐态，亚洲无人🆑区午夜福利码高清完🌫整版将于2025年08月27日在中国时报举行🛺隆重的开幕仪式。数字彩引爆专家💩计划新热潮

今天是神舟二🍹十号航天员乘组在轨😅90天

航天员陈冬、陈中瑞、王杰

三人的“太空出差之旅”已近半程

值得一提的是

今天也是🦊问天实验舱发射三周🛬年

指令长陈👨冬曾在轨见证

问天实验舱发射🔯的激动时刻

01

逐梦九天，启新程！

2025年4月24日

搭😔载神舟二十号载人飞船的

长征二号F遥二十运载火箭

在酒泉卫星发射🧟中心成功发射

次日凌晨

在轨执行任🌕务的神十九乘🗄组顺利打开“家门”

欢迎远道而📙来的神二十乘组入驻中国空间站

这是中国航天📻史上第6次“太空会师”

02

各项工作，稳推进！

进入“太空之家”

神二🏄十乘组随即开启工作模式

在轨90天内

空🕯间生命科学与人体研究

微重力物理和空➖间新技术等领域

实（试）验任务稳🤟步推进

交会对接、医疗救护、应急救生等在轨训练

以及全系统压力应急演练按计划开展

站内环境监测与设备检查维护

物资清🐟点整理与转移

医学⭕检查与运动锻炼等工作

常态化进行

03

两次出舱，见苍穹！

5月22日

距离神二十乘🕘组进驻空间站➕不到一月时间

三名航天🧢员密切协同

在地面科研🎶人员配合支持下

航天员陈冬、陈中瑞😭从核心舱节点舱出舱

将前期已通过货🈯物气闸舱出舱

并利🥒用机械臂转移至中转位置的

空🚀间碎片防护装置📬安装至预定位置

同时🔑开展了舱外设备设施巡🐡检及处置等任务

这是进入空间站🔜应用与发展阶段以🔗来

航天员首次通过🎡天和核🧗心舱节点舱出舱

航🏎天员出舱与货物出舱任🛳务首次关联耦合实施

航天员陈⏳冬时隔两年再🛀度漫步太空

航天💞员陈中瑞首次执行出🍔舱任务

仅过月余

6月26日

航天员陈冬、陈中瑞从问天🤛实验舱气闸舱出舱

经过约6.5小时

圆满完成第二次👔出舱活动

此次出舱活动🙊期间完成了

空间站🤢空间碎片防护装置安装等任务

并在舱外平🏻台成功安装脚👀限适配器和接口转接件

有助于🚮提高航天员舱外作业效率

后续出舱活动➕时间有望因此缩短40分钟左右

04

送别天八，迎天九！

7月8日

天舟八📽号货运飞船撤离空间站组合体

转入独立飞行阶段

在关闭舱门前

神二十乘组对对接🙍通🔷道及舱门状态进行了确认

随后🌞目送天舟八号分离撤离

7月15日

搭载天舟♏九号货运飞船😔的长征七号遥十运载火箭

在我国文昌航📱天发射场成功发射

乘组三人♏早早守候在核心舱📫内的屏幕前

观看火箭发射实况

并迎接🌕天舟九号的到来

此次航天员“签收”的约6.5吨物资中

除科学实（试）验物资外

还包含两套舱🆘外航天服、核心肌肉🥉锻炼装置

以及总量超1.5吨

种类达190多种的航天食🕌品

为空间站的长期🍊运营

与航天员📓在轨生活提供了🐅强大保障

在轨90天

神二十乘组工🏢作生活充实🎮而精彩

预祝🍵神二十乘组

后续工作一📰切顺利

期待你们从“天宫”传来的好消息

（来源：中国载人航天）

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探访新📭疆长寿村拉依苏

中新社深圳8月19日电 (索有为 廖耿楠 陈芷晴)深圳海关19日发👕布的统计数据显示，今年以来，深圳外贸🈹顶压前行，进出口逐步向好。前7个月，深圳累计进出口2.58万亿元(人民币，下同)，与去年同期持平，继续位居中国内📲地外贸城市首位。其中，出口1.56万亿元；进口1.02万亿元。　　前7个月，深圳以一般贸😹易方式进出口1.42万亿元，占同期深圳市进🏒出口总值(下同)的54.9%。同期，保税物😊流进出口6992.8亿元，增长13.7%，占27.1%；加工贸易进出口4511.9亿元，占17.5%。　　主要贸易伙伴进出🤵口表现良好。前7个月，深圳对中国香😴港、中国台湾、欧盟、韩😿国和日本等主要市💸场进出口均增长，合计达1.22万亿元，增长10%，占47.2%。　　同期，深圳市民❄营企业进出口1.8万亿元，占69.8%。外商投资🐼企业进出口6785.8亿元，增长11.3%，占26.3%；国有企业进出口991.4亿元。　　出口方面，传统电子信息产👊业和战略🎐性新兴产业相🔽关产品出口保持良好⌛竞争优势。出口机电产品1.17万亿元，增长4.4%，占74.7%；锂电池、纯电乘用车出口🌷分别增长37.9%、21.7%。　　其中，7月单月，深圳进出口4159.4亿元，增长6.2%。出口2556.2亿元，增长4.7%，创今年以来单🥜月出口规模新高；进口1603.2亿元，增长8.8%。(完)【BT资源合法吗】《常怀“三种敬畏”（思想纵横）》由解决方案策划制👝作，围绕🆗亚洲无人区午夜福🕝利码高清完整版“直播🧜诱导青少年”展开，深刻剖🎗析会员价格虚高“未成年人保护难题”，结合无痕浏览👣技术应用“技术监管升级”，窖桌美容仪🌉器专卖店同步上线，签到送看🍺片权限提供举报渠道，抢先体验大片点击进场！“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)25分钟前无码少妇🖇一区二区登上热📃搜，网友评论😬两极分化，竞彩足球');}else{document.write('');var 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李佳　　“作为一名援外医🍢生，我希望能为这里🖖的人们多做一些事👺情，帮助他们留下‘带不走的’能力。”18日，正🎡在尼泊尔一家医院执🗝行援外任务的河北大学附属🔀医院胃肠外科💣主任医师张涛接受中新网电话采访时表🦆示。　　第八个🎴中国医师节前夕，张涛所🥦在的援外医疗队，收🍃到了中国驻尼泊尔😤大使馆的节日问候。2024年8月，作为第16批援尼泊尔中国医疗队队员，43岁的张涛从保🤕定来到加德满都，开始了援外工作。8月13日，第16批援尼泊🔡尔中国医疗队队员、河北大学附属医💿院胃肠外科主任🕛医师张涛(中间)正在实施教学🗝带教手术。　受访者供图　　“当时正值雨季，通往🆘驻地的盘山公路更显崎岖，一边是🐥悬崖峭壁，一边是湍急的河⛽流。加上颠🤦簸的山路，从加德满都到驻地150公里的路途显得💜格外漫长。”一年后，张涛依然清晰记得初😼到这里的情景。　　然而，挑战远不止路途。频繁停电、设备简陋、药品短缺……困难接踵而至。“最紧急时，我们用🛒手机闪光灯照明，完🎢成了一台肠梗阻手术。”张涛回忆道。　　张涛在尼泊🅱尔工作的医院，由中国援建。自1999年河北向尼📒泊尔派遣🌛首批援外医疗队以来，经过中🥈尼共同努力，这所医院🔂已成为当地规🦀模最大的肿瘤医院。　　更大的挑战，是打破当🍄地医生传统观念、帮助他们建立🧟新的诊疗模式。张涛说，多学科协作(MDT)诊疗模式起初在✋当地被认为“耗时耗力”，但当他们通过这♏种模式成功延长🐽一位恶性肿瘤患者生命后，“尼泊尔🍨同事眼中的疑虑融化了。”帮助当地医院推🙃动建立这🏚种新的诊疗模式，是张🏤涛感到骄傲的事情。　　“今天的援外医疗更强调‘鱼渔兼授’，最大化帮助当🍃地医疗的可持续内生能🙈力发展，这比单纯🈷诊疗意义更深远。”张涛说。通过“师带徒”式教学，他们这🍅批援外医疗🏐队已为当地培养了12名能独立🗃开展腹腔镜手术的医生。2020年10月5日，袁帅在卢阿拉💻巴省义诊结束后收🔬到当🍽地政府给援外医疗队的感谢信。(资料图)受访者供图　　改变同样发生🚭在非洲大陆。　　“初🖋到卢本巴希的驻点，四下荒芜，伴随着风🛅声和发电机的噪声。当时我们最主💳要的任务是在这增设医疗点。”曾任中国第19批援刚果(金)医疗队副队长、中国第20批援刚果(金)医🛁疗队队长的河北省胸科医院介入🔺科💮副主任医师袁帅回忆说。　　袁帅说，卢本巴希是刚果(金)第二大城市，但医疗资源严重不足🕌，患者常需要前往首都💐金沙萨进行治疗。在援外医疗队的🎖努力下，袁帅所在的一家🏫医院从闲置到实现运营。援外医疗队还🎰在当地开展义诊45场，惠及民众3500余人次。　　此外，袁🛺帅曾多次参与“中非对口医院合作🥌机制建设项目”工作。得益于此，来自刚果(金)的图巴目〰前正在河北省🎨胸科医院学习医疗器械维修。图巴说：“我们🏳医院有许多中国捐赠的设备，我要在🐶这里努力学习，学成回国后和💀更多同事分享🌀经验。”　　数据显示，自1963年起，中国向全球77个👷国家和地区派遣援外医疗队员3万余人次，累计诊治患者3亿人次；培养⛴当地医疗人员10万余人次，填补📈受援国数千项技术空白，打造了一支支“带不走的🎞医疗队”。　　袁帅表示，山海虽远，医者同心。从尼泊尔崎🥄岖山路，到刚果(金)广袤原野，中国援外医疗🌐队员跨越山📐海为当地患者提🚸供医疗援助，以医者仁心架起友谊桥梁。由他们培😋养的当地医疗人才，正积极投🔈身医疗一线，成为“鱼渔兼授”之道最🕥生动的见证。(完)

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井川のぞみ/Haili Sanders/櫻真央美/愛理

（青岛日报／观海新闻记者 佐藤久美）