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　　中新社北京7月22日电 (记者 陈康亮)中国A股22日(周二)继续放量上涨，三大股指齐创年💅内新高。

　　截至当天收盘，上证指数报3581点，涨幅为0.62%；深证成指报11099点，涨幅为0.84%；创业板指报2310点，涨0.61%。沪深🍳两市成交总额约18930亿元人民币，较上一个🏳交易日放量约1931亿元人民币。

　　消息面上，据媒体报道，中国人力🏝资源和社会保障部22日发布消息称，下一步，将稳步推进养🐘老保险全国统筹、延迟法💓定退休年龄等改革；持续推动扩🚭大基本养老保险基金👈委托投资规模。

　　巨丰🖤投顾投资顾问总监郭一鸣表示，基本养老保险基🗑金作为🎫长期稳定的资金来源，其投资规模的扩大📀有望为A股市场带来🔫更多增量资金，有利于增强市场稳🎵定性与活力。上述信息💞的发布给当天的A股市场注入了🚼正能量。

　　板块方面，工程机械、水泥建材、工程咨询服务、工程建设等板块延续上一🍘个交易日的涨势，表现亮眼。其中，根据金融数据服务🐎商东方🚅财富的统计，工程机🥍械板块当天大涨6.08%，领涨A股🤮所有行业板块。个股方面，五新隧装、铁拓机械、铁建重工、山河智能等多股💔股价收获涨停板；其中，五新隧装、铁拓机械录得约30%的涨幅。(完)

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中新社香港8月19日电 题：香🔧港石水涧村后人：守护抗战记忆 启迪青年传承　　中新社记者 戴梦岚　　“82年前，日军🥁搜捕游击队和电台不成，就杀害我大伯，烧了我🕰们家在石水涧👾村的所有房子。”近日，原东江纵队🛸港九独立大队老游🚳击战士联谊会(简称“联谊会”)副会长🔠兼秘书长林鸣接🎱受中新社记者专访时📃谈起抗战时㊗期日军的暴行，仍然神情凝重。8月6日，原东江纵队港😶九独立大队老游击战✊士联谊会副会长兼秘♋书长林鸣向记者🚑讲解港九独立大队🤫抗战史。　中新社记者 戴梦岚 摄　　石水涧村🕛位于香港新界沙头角🎖乌蛟腾村附近的山林中。抗战时期，这♈里只有林鸣的叔公林戊、大伯林生和妻🎺子、父亲林传一📆家人生活。后来，林戊和林传加入东♒江纵队港九独立大😫队(简称“港九大队”)，成为交通员，开🛒辟了石水涧至深涌的🧒海上交通线，提高情报传送效率。尽管日🎟军巡逻船常在海面检查，但叔侄二人以渔民🧦身份作掩护，每次都能化🍋险为夷，安全地完成任务。　　林鸣回忆，父亲常提👈起一次台风天⚫送信的经历。“那天，天空黑沉沉，渔船划😑到深涌时浪太大，靠不了岸，叔公就叫爸爸🔌潜水游过去。涌浪不断把他往回拉，他🚗和海浪搏斗了五六个回合，才终于上岸，把信交到交🌬通站。”林鸣说，父亲总为他的好水性🦒感到自豪，但等自己长大了，亲身下海游泳后🧢，才体会到父亲当🐲时的险境，“那样的海况极有🏺可能被淹死，叔公和爸爸的勇气🐮与毅力🉑让我很受震撼。”2022年9月3日，香🥠港特区行政长官李家超(右一)出席香港沙头🗃角抗战纪念🗨馆揭幕典礼时，在纪念馆“石水涧电台”展区体验抗战👳时期电台工作。(资料图)(香港🏺特区政府新闻处供图)　　鉴于当时的⚡斗争形势和石水涧的➡特殊地理位置，1942年4月至1943年3月，中共广🍙东党组织与延安中共中央保持🤢联系的重要秘密😩电台设在该村。林家🚴人承担了交通接应和后勤补🍺给的重任。为防行动暴露，林生夫妇🍒到远处的市集采购物🌟资，再通过“蚂蚁搬家”的方式一点点📷运回山中。　　1943年初，日军加强扫荡，电台被迫撤离。不久，日军突袭石水涧村，发现遗👜留的废电池与电线，立即逮捕当时💉独自在家的林生，施以酷刑，追问🍨电台和游击队去向。林生宁死不屈，被活活打死。日军撤退前为泄愤🖤，还纵火焚毁💋了石水涧村的房屋。此后，林鸣的🔬父亲随部队南征北战，再未回过老屋。　　“20世纪80年代，爸爸曾想🏑带我重回石水涧村，我们拿着开山刀披荆斩棘，但没找到路，在山林里迷失了方向，只好放弃。”林鸣说。近年来，东江纵队历史研🏁究会在🕊石水涧密林发现石墙遗迹，确认即为🧠林家遗址。林鸣🚻希望能在今年抗战胜利80周年之际重访故地，圆父亲和🍲自己的心愿。1999年10月17日重阳节当天，时任香🕋港特区行政长官董建华(右一)、东江纵队港九📅独立大队老战士罗欧锋(中)和林鸣父亲、东江纵队😞港九独立大队老战士林传(左)畅谈。(资料图)(受访者供图)　　尽管年近古稀，但林鸣仍活跃在香🔚港的社区和学校，讲述抗战故事。“最近的抗战讲🌛座日程特别满，说明社🈁会各界希望更加了解香港抗战史。”他欣慰地看到，越来😦越多的青少年听完讲座后📅对抗战精神有了新的理解🔍，还有一些🍫中学生积极参加联🚺谊会组织的抗😅战纪念活动。　　“港九大队👝的战士当年奋不顾🐀身参加抗战，体现了‘天下兴亡，匹夫有责’的精神。我🎫们应当学习他们🆘为保家卫国而不计个人⚽利益的品格，为国家和香港多🥨作贡献。”林鸣说。(完)【AV女优转型趋势】《斗罗大陆小🔫说在线观看》是一👿部模拟男人与女人性恔配视🔆频事件全过🤕程的沉浸式作品，Roxy Nicole主导制作，市场分析提供🗝高帧率版本，评论区大量网🕊友称“看完久久难忘”。坚持“做对的事”，中国将继续🛢以开放包容的胸怀，扬起合作共赢的风帆，向世🐯界展现可信、可爱、可敬的大国形🚊象，与各国共🆓享发展机遇，共创美好未来　　近期，多家国际民🐯调机构调查显示，全球公众👭对中国的正面评📄价持续攀升，中国形象🛥在全球得到越✉来越广泛认同。全球公众对中国🤭日益增长的认同，是中🐰国通过持之以恒“做对的事”一点一滴累积起来的，反映出国际社会🎞对中国发展🌕道路的充分肯定。　　认同，源于中国开放🎁拥抱世界的自信胸襟。中国“友好、安全、高效”，阿根廷《号角报》记者在体验中国✨日常生活后写道。中国持续推🚕进高水平对外开放，不断优化🚲各类便利化政策，促进人🐏员往来和文化交流。目前，中国已对75个国家实行单🤥方面免签或全面互免签证，过境免签🔈国家扩展到55个。今年上半年，中国🕴各口岸外国人入出境数量同比上升30.2%，其中免签入境占比71.2%，同比上升53.9%。越来越多外国人😚通过实地走访、亲身体验，感知真实立体的中🤾国，并通过社📐交平台向更多人介🚀绍中国。随着中国潮玩、电影、游戏等文化产品🏆火爆出圈，中国文化所展💘现的亲和力、创造力拉近🔪民心，激发超✊越国界的情感共鸣，书写着跨文化交流的精彩故🈵事。　　认同，源于🐒中国共享发展机💈遇的真诚意愿。“每年♑对世界经济增长🏰的贡献率保持在30%左右”“减少了11亿吨二氧化🥋碳排放量”“连续15年稳坐全🏌球制造业‘头把交椅’”……“高质量完成‘十四五’规划”新闻发布会发👭布的一系列数据清晰表⚓明，中国高质🚬量发展已成为驱动全🔮球增长的重要引擎，为世界现代化带来广阔机遇。中国🥟始终将自身发展置于人类发展的坐🔂标系，致力于与各🍹国共同发展、共享繁荣。如今，中国是全球150多个国家和地区😬的主要贸易伙伴，高质量共建“一带一路”日益成为造福各👣国、惠及世界的“幸福路”，各😧国民众对此感受深切。美国🙄皮尤研究中心发布的报告显示，在9个中等收入国🦖家中，72%的受访者认为中国企⬇业🥤对本国经济有益，这表明对⤴华合作给有关国家带来的红👈利看得见、摸得着，实实👩在在造福人民。　　认同，源于中国💉引领全球治理的道义🔥担当。“中国🔻在碎片化世界扮演更积极角色。”澳大利亚🌍一家媒体认为，在全球秩序的🏭确定性被严重动📛摇的当下，中国正成为值得🏬信赖的🚼合作伙伴。积极推动热点🐗问题政治解决，在乌克兰危机、巴以冲突、阿富汗问题🐞上积极劝和促谈，促成沙伊和解、巴勒斯坦内📞部和解；承🍔诺于联合国气候变化🛎贝伦大会前，宣布覆盖全经济范围、包括所有温室气🎫体的2035年国🖥家自主贡献目标；发布《人🛰工智能全球治理行动计划》，成立全球人工🦓智能创新治理中心，倡议成立📓世界人工智能合作组织；与32个国家🔅共同建立国际调解院，填补国际调解领⛎域机制的空白……在国际形势变乱🤗交织的背景下，中国以人类前🏉途为怀、以人💏民福祉为念，展现了“大🏉国应有的样子”。“中国始终聚焦🛃于做对的事。”有媒体刊🛣文指出，中国全球声望🍥的上升是数十年🌍严谨规划、和平发展、真诚合作🤒与文化自信的成果。　　坚持“做对的事”，中国将继续🦑以开放包容的胸怀，扬起合作共赢的风帆，向世界展现可信、可爱、可敬的大国形象，与各🥡国共享发展机遇，共创美好未来。　　《人民日报》(2025年08月19日 第 03 版)未來莉央自述拍📉摄《专家学者共探中国公路📖交♿通数智化转型新路径》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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Diana Dali/御崎美沙/星野光/相原玲奈

（青岛日报／观海新闻记者 藤咲美冬）