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　　中新网香港7月9日电 (记者 刘大炜)香港特区政府保安👺局局长邓炳强9日书面回复特区🕣立法会议员质询时表示，港人周末“北上”已成常态，内地与香港人民🎽的“双向奔赴”亦是未来趋势，因此需作好准备，提升口岸🈶部门的应对能力及口岸通关📏便利化水平，以应对不断上🐸升的通关需求。

图为2024年1月香港旅🆓客于深圳湾口岸入境深圳。(资料图) 中新网记者 李志华 摄

　　邓炳强提到，口岸部门会强📎化合作机制，时刻监察👖各管制站的实时情况，与内地👰口岸部门通过已建立的口🐵岸热线及即时👸通报机制保持紧🚸密联系，确保口岸运🐋作畅通。有关🍼港珠澳大桥香港口岸的💷交通及车流，警方会因应情况加派🆕警员📔到口岸主要干道实地观察并⛲引导交通，确保行车安全😥及道路畅通；当车辆驶🎴至通关广🈺场并出现饱和时，警方👆亦会适时实施交通管制措施，以维持⌚现场秩序。

　　邓炳强表示，为进一步提升香园🦗围管制站的通关🎄能力，管制站离境大💃堂正进行🔠优化工程，工程完成后✨离境大堂的“e-道”(即自助通关🎚通道)会由原来的14条增加至18条。优化工程期间，离境大堂部🤸分柜台需暂停使用，特区政府入⛓境处因🍶此在大堂增设4个临时柜台，力求将优化工程🙋的影响降到最低。特🎋区政府也会研究进一步增加“e-道”数量。

　　邓炳强补充说，特👺区政府还正与深圳📙市政府全力推进✏皇岗口岸重建项目。重建💙后的新皇岗口岸会采用“一地两检”安排和“合作查验、一次放行”通关模式，为跨境旅客提📅供更大便利。新皇岗口岸将🔇设置134条“合作查验”自助通道及68个传统人工柜台，较当前落马洲口岸的🆎39条传统“e-道”及45个传统🍱人工柜台配置大为提升，其设计通🧘关流量约为每日20万人次。对🥋比目前日均约3.7万人次进🏐出的落马洲口岸，相信重建✂后的新皇岗口岸可应付两地未来🚇的通关需求。(完)

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“有时距离一📿样的单，价格却不同，希望算得更明🔵白！”“防疲劳不能仅靠🤽自觉，系统提醒是对我🤺们和路人负责。”“路径规划有误差⛷导致逆行风险，希望算法更‘聪明’。”近日，一场聚焦🤩平台算法公平🌼与劳动者权益保障的协商恳💪谈会🏀在河南郑州市UU跑腿总部举行。　　平台、跑腿师傅代表围🗄坐一堂，就劳动者最关🔹切的计价公平性、派单合理性、路径安全性🐗与算法透明度等核心🌂问题畅所欲言。　　这场恳谈会，见证了河南🕦首份聚焦平台算🔶法与劳动规则专项🎗协议的诞生，让新⏬就业形态劳动者权益保障从🕟“个体诉求”向“制度保障”跨越。　　破题：算法之困呼唤制度之解　　近年来，河南新业态🤚企业如雨后春笋般涌现，新就业群体已突破420万人。　　作为河南唯一总部扎🕓根本地的头部🌅平台企业，UU跑腿的业务🛺已覆盖全国230个城市，合作跑腿师傅🥞超850万人。　　然而，当算法深度嵌入劳动链条，平台往往将效率化为“数据压榨”，导致骑手“困在系统里”的焦虑与“跑在风险中”的安全隐忧🧀日益凸显。　　“平台设定🧣的严苛配送时限，往往引发疲劳跑单进而带来🔐健康和安全隐患，抢单机制诱发‘人追单’风险，这些问题不仅🐻关乎劳动者权益，更影😹响全省数字经济生🥢态健康发展。”河南省总工🎀会联合全国总工会UU跑腿蹲点🔸工作组调研发现，要切实维护新🌭就业形态劳动🕎者的合法权益，就要结合📯新用工方式，促进算法机制➰朝着优化、向善、公平、透明的方向发展，实现新就业形态劳🗨动者权益保障从“个体诉求”向“制度保障”跨越。　　“必须从🛍源头破解算法困境，让技术向善而行。”河南省总工会相🏳关负责人强调，此次发出协商🌊邀约的初衷，正是从源头🥗入手，推动算🌹法机制向更优化、公平、透明的🛬方向演进，尤其要着力🖨解决诱发“人追单”等风险的🛵机制缺陷。　　“工会的协商邀🈁约，让我们深受触动。”UU跑腿副😬总裁夏雪峰坦言，收到邀约后，平台第🌴一时间组成跨部⛎门专项工作小组，围绕相关议题积极🏕开展调研座谈。企业收集建议和诉🤡求近2万份，梳理出异常天气扣🔏罚、疲劳跑单、高👲峰时段派单等6个方面具有代表🌫性的建议，并和一线📃跑腿员工进行多次沟通，为此次协商恳⭐谈奠定了基础。　　恳谈：从“人追单”到“制度护人”　　当日，恳谈现🎢场气氛热烈。在多方见证下，6位来🌁自不同省份的骑手代✅表与平台方，围绕“计价公平性”“调度与休息权”“路径安全优化”“算法透明度”四大核心议题，展开对话。　　“订单计价能🛌否更合理？”“平台是不是可以做些优🥡化，让大家付出的时间🛥、体力、风险成本和收🎯益更匹配。”郑州跑腿师傅代🛋表杨亚奇率先发声，表达了对计价规则合理⏲性的期盼。　　“我们会充分保障😳师傅们的收益，也会从公🧤平性角度进行优化。”平台方代表、平台产品📉经理王建涛当即💄回应说，将把居民消费📞价格指数、供需🏀关系等纳入计价算法模型，并建立🏌调整沟通机制。　　“极端天气补贴能否扩🐑展到交通管制场景？节假日单量激🌫增，补贴机制能改进🔒吗？”郑州跑腿📱师傅代表惠永新🍓则将焦点投向🧜保障细节。　　王建涛现场回应表⛸示，会完🍘善特殊时段补贴方案。UU跑腿平台算法👣主管崔志伟🍁则补充说：“将优化顺路单匹🏰配算法等措施，力求效💊率与公平兼顾。”　　“为让劳动报🍛酬更加公平和透明，要优化计价📈模型，坚持公平合理、按劳分配、多劳多得，明确⬆配送费计算规则，并优化超时违约🌼扣款机制，降低平台派单后🆔跑腿师傅们的超时💑焦虑。”现场指导🆎的河南省总工会权🥁益保障部工作人员表示，劳动者的休⛳息权应得到充分保障，协议明🎻确跑腿师傅可自行选🌜择休息时间段，对连续配送4小时以上者给予🗨提示提醒，保障师傅们身🛹心健康。　　经过充分协💺商和恳谈，双方最🆑终在计价模型、派单逻辑、安全规则等核心算法🔍上达成共识。　　“相信这些成果一🎓定能更好保障大📳家的收入、休息、安全等权益。”太原跑腿师🎿傅代表杨智慧会后🔈激动地说。　　回响：一纸协议赋🚒予算法温度　　句句问在关节，声声落在心坎。经过近2小时的磋商，《2025年度“UU跑腿”算法和劳动规👃则协议》正式签署，跑腿师傅😂们还第一次拿到了“算法说明书”。这份协议，多维度让算法更有“温度”。　　确立公平透明😿的劳动报酬机制，特别是新增“自主🏛选择休息权提醒”功能，为跑腿师傅健👃康加装“防护阀”。构📿建了全方位安全防护体系，算法模型将剔除逆行📷、超🕥速等危险样本，整合实时路🎮况与危险路段数据库。协议还确保了协💞商机制长效化👄运行，建立“平台企业+工会+劳动者代表”三方常态化协🦁商制度。　　以人为本的Ⓜ效率才是持久效率。“此前，UU跑腿将850万名🍐骑手的健康监测数据纳入算法模🤲型，当系统检测到📅连续工作超4小时即🖐强制推送休息提示，使骑手月均工伤率🏢下降，订🤑单完成率反而上升了。”夏雪峰说，接下来，平台会按照协🛌议进一步优化算法，充分保💭障跑腿师傅的合法权益。　　“劳动者的🏠权益保障与平台效率提升🏊绝非零和博弈。”中国商业经济学会🚢副会长宋向清认为，通过建立制度🔩化的💙劳资协商机制，推动算法技🥇术向善革新，完全能🚉够塑造出“有温度的算法”。　　“这份协议，通过⛔协商推动算法兼顾⏬效率与公平、成本与安全，助力构建和谐劳动🏉关系。”河南省🛵总工会法律顾问冯跃莹📠说。　　全国总工会权🔫益保障部、中国财贸轻纺烟草工会🖇及河南省人社厅、省工商联、省企㊙联等相关部门一致认为，三方协商模式，成功将算法与规📍则协商纳入制度化🚩轨道，为构建平台🐭企业和谐劳动关系提✂供了范本。【BT资源合法吗】根据Lola Morango爆料，性插动图影片《你懂的在线播放🏕天堂》是根据20250828在jiejuefangan发布的真实☕案件改编，目前🔱全网仅休肃食品机械售后📍客服中心提供原画级完😧整片源。中新网梧州8月19日电 (崔晶晶)8月19日，随着总重达1.8万吨的T构桥梁，在79°顺时💞针旋转精准就位后，苍梧—昭平📻高速公路项目坑冲大桥万🧠吨级双幅同墩转体桥飞越益湛铁路，顺利完成转体。图为项目转体🍠施工现场。崔晶晶 摄　　此次跨铁主桥为✳华南地区最大🎁重量双幅🐳同墩转体桥梁，采用2×60m变截面预应力混凝土T型刚构，左右幅采用分离👋式同墩柱转体设计，施工时，需先在🗯线外平行于铁路采用悬臂🔇挂篮施工T构2×55m，之后顺时针转体🥂79°跨越铁路，就位后再支架现浇5m合龙段，全程误差不到2毫米。　　坑冲大桥位于苍😺梧县坑冲村，是苍😘昭高速关键控制性工程，由中国建筑集🌗团有限公司投资、建设、运营，该📌公司基础部牵头、中国建筑第二工程🏷局有限公司参与🦈建设。由于上🎩跨益湛铁路，该项目不🍻得不采取转体方式🏊完成上跨部分衔接。图为🎂项目完成转体施工。崔晶晶 摄　　项目建设团❤队创新应用“基于BIM+GIS的高速公路数👠智建造技术”，通过BIM+无人机，实现地上地下🤲数据融合，建立🉑高精度三维真实景观模型，实现监控数据智🚢能化、可视化，先后解决万🖇吨级桥梁双工作面受限空🚾间🏝快速转体施工、双工作面转🍈体系统优🎁化等技术难题，既保证了益湛铁💩路的运营安全，又顺利完成万吨级🚈双幅同墩柱连续T构转体施工，大大提高施工效👔率，降低施工风险。　　坑冲大桥转体♉的顺利完成，标志着苍昭高🐭速向着顺利通车大步迈进，该高速公路连接🛴花都至封开高速🚏、贺州至巴🤕马高速，建成✋后有利于广西形成衔接粤港🕝澳大湾区的🈁高速路网，助力西部陆😐海新通道建设。(完)《受强降雨影响 国铁太原💋局停运8月23日部🆕分普速列车》成年度爆款，松永紗奈携手推🅰出特别版。“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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安達由羅/Lila Lovely/セイレン・デ・マー/有村美伊奈

（青岛日报／观海新闻记者 杉浦美咲）