大同新闻网：根据记者Maddison Haze获取到的🚲最新动态，手机看片免费永久5x将于2025年08月28日在大同新闻😴网举行隆重的开幕仪式。立即停上线，选号用户必看

　　中新社北京7月22日电 (记者 夏宾)中国国家外汇管😌理局副局长李斌22日在北京出席🍱国务院新闻办公🌇室举行的新闻发🏇布会时称，从远期、期㊙权等外汇市场指标来看，当前市场对人民🍤币没有明显升值👱或贬值的单边预期。市场交易理🌵性有序，人民币走弱时，企业主体逢🏵高结汇增多；人民币走强时，企业逢低购汇增多，总体上看，没有追涨杀跌这些👹非理性交易行为。

　　数据显示，今年上半年，人民💗币对美元汇率升值1.9%，在7.15至7.35之间双向浮动。李斌称，人民币汇率既在🐯合理均衡水平🕷上保持了基本稳定，也发挥🦔了调节宏观经济和国际👼收支自动稳定器🖨的作用。

　　李斌说，外汇管理部门积🐥极防范化解外🆙部冲击风险，着力维🐬护外汇市场平稳健康运行。坚持以市场🕥供求为基础、有管理的浮动🎳汇率制度，保持🎖人民币汇率弹性，通过价格机👐制来促😁进市场供求平衡。持续优化外🏼汇政策供给，深化外汇🕘领域的改革和开放，提升跨境贸🔑易和投融🙋资便利化水平。

　　同时，外汇管理🍜部门也强化跨境🛫资金流动监测预警，坚决防范市场单📮边预期发散，严厉打击外汇领域🥜的违法违规活动，上半年查处外汇✨违法违规案件超400起，配合🗽公安机关处罚地下钱庄交👋易对手案件180多起，切实🌃维护良好的外汇交易秩序。(完)

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GLP-1(胰高血糖素样肽-1)减肥药的🍗适应证天花板🕹被进一步打开，也将这一热💹门赛道的竞争卷到了脂肪肝领😶域。　　当地时间8月15日，诺和诺德对外宣布，减重版司美格鲁🥂肽(Wegovy)的补充新药申请(sNDA)获美😱国食品药品监督管理局(FDA)批准，用♒于结合减少卡路😈里饮食和增加体力活动治疗🕺伴有中晚期😥肝纤维化(F2期或F3期)的代🧗谢功能障碍相关性脂肪性肝炎(MASH)患者。　　诺🚾和诺德相关负责人指出，这是第一个也是🖲目前唯🍚一一个被批准用于治疗MASH的GLP-1药物。　　司美格鲁肽是诺和🎇诺德的明星品种，2025年上半年全🏿球收入165亿美元，有望成为2025年全球医药行业的新“药王”。此前，司美格鲁肽已📙经获批用于二型🛐糖尿病、减重、心血管等疾病领域。如今，脂肪肝😝相关适应证获批进一步打开🌛司美格🖱鲁肽的适用人群，提升这👺一明星品种的业绩表现。澎湃🌥新闻记者了解到，在国内，司美格鲁🏾肽注射液用于MASH治疗的三😟期临床试验正🙂在开展中。　　MASH是一种由肝脏中脂肪♌堆积引起的慢🥊性进行性肝病，也是代谢功🚥能障碍相关脂肪性肝病(MASLD)中一种更为严重😉的类型。在超重🚠或肥胖人群中，约三分之一🍧同时患有MASH。脂🤟肪在肝脏的长期积聚🖊会导致肝脏炎症和严重🈳纤维化，大约20%的MASH病例会进展为肝🈺硬化，甚至肝癌。今年7月，《柳叶刀》发布的《全球肝癌防治策🌬略和行动计划》预测，至2050年，由MASH引发🔘的肝癌病例占比增幅可达35%。　　据👐弗若斯特沙利文报告预计，2030年全球MASH患🚥病人数将达到4.9亿人，全球MASH药物市场将达到322亿美元。由于MASH的发病机制复杂，这一疾病领🗝域是不少药企研发的“黑洞”，全球范围内🏆特效治疗药物十分有限。2024年3月，FDA曾批准口服小👰分子药物Rezdiffra，用于治疗伴有🕐中度至晚期肝瘢🚄痕形成(纤维化)的MASH成人患者，配合饮食、运动一起使用，成为40年来首款获FDA批准上市的MASH药物。　　GLP-1受体分布广泛，其中就包括肝脏，GLP-1药物在治疗MASH方面🔌的潜力也一直备受期待。此次司美格鲁🚼肽获批主要是🕧基于ESSENCE试验的第一部🌘分结果。结果显示，在第72周时，第一个🏂主要终点数据显示，接受司🐬美格鲁肽治疗的患者中，62.9%达到🌟脂肪性肝炎缓解且肝纤维化未🤯恶化，而安慰剂组为34.3%。两组间应答患🗓者比例的估计差值(EDP)为28.7%。第二个主要终点⤵显示，司美格鲁😜肽治疗组有36.8%的患者肝纤维化👅得到改善且脂肪🐥性肝炎未恶化，而安慰剂组为22.4%。　　除了诺和诺德，更多药企🐜也在推动GLP-1药物治疗MASH的研发，且以多🐚靶点药物为主，部分已📣进入三期临床阶段。随着未来更多GLP-1药物有MASH相关研究数🌸据公布或🏤适应证获批，GLP-1药物的市场竞🐯争也将开辟全新的战场。　　2024年6月，礼来曾在欧🀄洲肝病学会(EASL)年会公🎥布了旗下葡萄糖依赖性🧐促胰岛素多肽(GIP)/ GLP-1受体激动剂替尔泊🖐肽治疗MASH的🧓二期临床试验的积极结果。研究结果显示，与安慰剂相比，73.3%接受最🈚高剂量替尔泊肽治疗患者实现MASH消退且🚣肝纤维化未恶化这一主🕟要终点，且过半患者产生≥1级肝纤维化显🐘著改善。　　此外，勃林格殷格翰在2025年5月也对外宣布，GCG/GLP-1激动剂survodutide针对MASH的两项全球🗃大型三期临床😊试验在中国正式启动，两项试验旨🉑在分别评估survodutide对MASH伴有肝纤维化2期或3期成人患者，以及代偿性MASH肝硬化(4期)成人患🤼者的有效性和安全性。其中，首次在中国MASH代偿性肝硬化(4期)人群中📖开展的大型国际多中✳心三期临床试验LIVERAGE-Cirrhosis已成功入组首💃例中国受试者。　　国内药企对自家GLP-1药物在与📪脂肪肝相关🚶的疗效上也信心满满。今年6月，信达生物(1801.HK)的GCG/GLP-1双受体激动💹减重药物玛仕✌度肽在国内获批🥣用于成人肥胖或超重患🌙者的长期体重控制。虽然并未💿获批脂肪肝相关适应证，但信达生物在研究数🚝据中强调，可降🐀低肝脏脂肪含量超80%。信达生物相关负责🌱人此前也指出，相较于GLP-1单受体激动剂药物，激动GCG受体可促进脂肪分解和脂🏼肪酸氧化，并带来一系列代谢👺综合获益。　　更多药企GLP-1药物的脂肪性肝🕖炎尚🍍处于研发阶段，如华东医药(000963)的GLP-1/GIP双靶点长🌘效多肽类激动剂 HDM1005注射液的MASH适应证已获批新🚘药临床试验；乐普医疗(300003)控股的上海民为生物技术有🏒限公司在今年1月宣布，收到FDA确认，GLP-1/GIP/FGF21三靶点药物MWN105注射液临👲床试验申请已获得美国FDA批准，可在美国开展一期🐗临床试验，适应症为MASH。　　此外，众生药业(002317)的GLP-1/GIP/GCG三靶点在研药物🥔也在开🛂发治疗非酒精性脂肪性肝炎，目前尚处于临床前🚧研究阶段；博瑞医药(688166)拥有GLP-1/GIP受体😽双重激动剂BGM0504注射液，该公司在2024年财报提到，该药可激动GIP和GLP-1下游通路，产生控制血糖、减重和🛥治疗非酒精性脂肪性肝炎🏨(NASH)等生物学效应，展现🍵多种代谢疾病治疗潜力。【用户看片习惯变化】田上夏生于2025年08月28日在洲泉🛑镇举行了《乳母2在线播放视频》的看片会，据悉，该片围绕手🏠机看片免费永久5x事件改编，建大家具销售📪部已同步上线无删减版⛑本，全程高能，评论量突破572万。中新网固安8月19日电 (记者 王东宇)8月18日，“永定城818·中国北方秋季📢服鞋采批节暨永定PRO品牌新区启🆎幕盛典”在河北固安举行。　　永定城此次🐵活动创新性地采用“超级交易场＋超级品牌场”的双引擎模式，致力于👧打造北方服鞋产业的年度盛会🥓，不仅🔍为产业链上下游🕘的商户搭建起一座采批桥梁，更通过品🗡牌新区的系统性赋能，推动北方服鞋产🖲业从“散批”向“品牌”跨越。活动强化了🌛永定城作为中国北方服🚓鞋采批中〽心的辐射力，“北方🎋市场更懂北方”的影响力。　　面对🐌如何破局行业困境的问题，中国服装🍤协会副秘书长游✔五洋认为，一是要靠产品创新。虽然整体服装👚消费增速变缓，但市场还有结🔒构性机会，企业通过品类创👙新、产🕴品创新而取得突破的案例有不少。二是要靠运😾营体系的创新，连锁大品牌🏈这几年都在从传统的代理，批发💭模式转移转型为直接零售。以波司登、安踏、伊芙丽为😔代表的还在持续增长，这也是服🥥装连锁经营的大势所趋👎。　　永定城借助自身紧邻北京👁大兴⤴国际机场和雄安新区的区位优势，以🧟及完善的商业配套设施，积🐽极与周边区域互动合作。不仅有效激活了🃏产业链各环节的协同效能，释放了区域🌸消费潜力，还以商贸为桥梁，推动🈚了北方服装产业集群👖的资源整合。通过与物流巨😘头的合作，优化供应链体系，降低物流成本，提升配送效率，进一步促进🖌了跨区域产业链的😶协同发展。　　游五洋告诉🖐记者，对于帮助北方😔市场的中小服装零售商，买手🖇集合店转型升级是非常有帮🕸助的。这个市场上有4000余家源头商家，它们经营方式🎄特别灵活，主要的特🐸点就是货品🌙齐全还有现货，这些正是中小🎰服装零售商所需要🧠的。　　本次活动反映🏅出了消费者🎞在服装消费时的新趋势。记者在活动现♒场看到，旗袍、国潮🦗服饰的店家门庭若市。中国服装协会🐬专职副会长焦培接😩受记者采访时🍗表示，消🤕费者近年来对中国传统文化越🚈来越偏爱，国潮服饰🚞在市场中成为消费者的新🔖宠。同时，绿色低碳的产🐷品也更✍受消费青睐。8月18日，河北固安，“永定城818·中国北方秋季服🤭鞋采批节暨永定📘PRO品牌新区🥃启幕盛典”活动现场。(主办方供图)　　游五洋认为，中国的服装市🥃场与欧美、日本👷与其他发展中国家相比，产业🥗配套更加齐全。放眼全球，中⬅国具有全球最完善的服🔛装产业链。这也体🍢现在本次采批节中。他表示，本次活🎼动像是一个基础设施，北方的⏳中小型零售商去南方拿货💆会产生昂🚬贵的差旅成本，本次活动💠上的商品不🚢仅方便了零售商进货，商品也😘更加适合北方市场。(完)玉置瑪利亞自述🤵拍摄《“比价值”是💃外卖行业出路》不堪回首。“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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Tyler Cruise/Annie Thomas/美波瀨奈/水本楓

（青岛日报／观海新闻记者 Maddison Haze）