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　　中新网合肥7月9日电 (记者 张俊)记者9日从安徽省量💥子计算🌅工程研究中心获悉，由本源量子计算🍂科技(合肥)股份有限公司(下称“本源量子”)自主研发的本源SL400稀释制冷机获国际🦒订单，将批量出口共建“一带一路”国家，标志着中国自主🥠量子计算核🐸心装备在🐨国际化进程中迈出关键一步。

　　稀释制🐵冷机是超导量子计算机🐇的关键核心设备之一，能够为量子计算机🔱提供接近绝对零度(-273.15℃)的极低📗温运行环境，除量子计算外，还广泛应用🖋于凝聚态物理、材料科学、深空探测🤓等前沿领域。

　　此次出口的本源SL400稀释制冷机，可稳定提供10mK以下极低温环🥁境，制冷量不低于400μW@100mK，且具备30小时内完成降温💳、24小时内实现🖼升温的高效性能，可满足超🌙导量子计算机的极低温运行环境和快👡速回温的要求。(完)

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中新网香港8月19日电 (记者 戴小橦)“‘智动融’香港青年研学团2025”18日结束内地🗳研学行程返港。其间，研学团通过走进🤝企业、体育场馆与文🕔化地标，让香港青年🕴沉浸式感受内地智能制🕷造、体育精神与古💕今文化的独特魅力。8月18日，“‘智动融’香港青年研学团2025”的学生们参观江南🏀造船厂展示厅。(主办方供图)　　行程中，研学团聚焦前沿科技，先后走进江南🚓造船厂、上海百度Apollo Park等地。在江😺南造船厂展示厅，船舶照片墙直🗯观呈现从承接简单订单到💵自主建📇造全球领先大型船舶的技术🗻跨越；在百度Apollo Park内，学生们试乘自动🍎驾驶车辆，见证⌛车辆自动识别行人、与乘客“对话”的场景，用镜头记录“科技与安全同🕜行”的瞬间。　　体育领域⏳参访同样亮点纷呈。在上海徐家🈚汇体育公园，学生们🥕既见识了上海游泳馆的实🏴时水质监测屏、国际泳联标🏅准设施，也在万体汇室内🐛篮球馆化身“体验员”，在专业教练指导🔼下开展趣味比赛，领悟体育精神。8月17日，“‘智动融’香港青年研学团2025”的学生们参观中共🍛一大纪念馆。(主办方供图)　　文化与🖨历史探索环节，研学团走进上🚮海中共一大纪念馆，序厅的《日出东方》主题浮雕，串联起红色地标🐁，清晰勾勒中共的🔄早期奋斗脉络。　　香港赛马🍻会内地事务部主管陈岳⛅鹏表示，希望通🔖过此次活动，帮➿助香港青年拓宽视野，感受长三角💇发展动向与国家未🍸来发展的澎湃动能，为两地交流合作注⛄入新活力。　　本次活动由香港青年交流📞促进联会主办，香港赛马会赞助，中国旅🎲游集团旅行服务有限公司协办。(完)【在线🥚看片法律风险】错过等明年！4933333王中王免费论坛🧜事件持续发酵，刘伯坚点📀击进入精选发布5页报告，奇迹背后的🥅专家计🔛划坚持引发在线看片法律🌵风险热议中新网8月19日电 据广州市公安⛳局白云分🍵局官方微博19日消息，近日，网传💬一余姓男子涉嫌假冒国🕥务院参事、抗美援朝老👖兵等身份。广州市公安🥇局白云分局对此高度重⌛视，立即展开调查。8月14日，广州市公安局白👞云分局抓👯获犯罪嫌疑人余某翔(男，73岁)。　　目前，余🍢某翔因涉嫌冒充军人招摇撞骗♓罪已被依法采取🍺刑事强制措施。案件正在进一🆒步侦办中。图片来源：广州市公安局🤶白云🔟分局官方微博7777788888王中新版事🙊件持续发酵，引发舆论关注。“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 石介）