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　　中新网烟台7月24日电 (王娇妮 邹常焜)24日，载有3000吨几内亚铝土矿⏬的专列在山东港🥄口烟台港启程，沿德🍧龙烟铁路线一路向西，驶向内蒙古马场壕，标志着“烟台港—马场壕”集装箱海铁联📘运班列开通。

7月24日，“烟台港—马场壕”首列铝🤓土矿班列开行。张超 摄

　　该线路依托德🧘龙烟铁路，在德州枢😂纽直连国家铁路网主干线，经京沪线、石德线等直达马🌹场壕集装站，较传统绕行蓝🔕烟线、胶济线，全程运距减少152公里，降低企业💫综合物流成本40%。

　　马场壕集装🥎站位于内蒙古鄂尔多斯市达🎿拉特旗，是区域能源运输🍁与物流网🎬络的重要节点，通过铁路💞专线连接西北能源🙀产地与环渤海🤢经济圈等市场。

　　面对西北🤮地区铝产业原料需求量大等情况，烟台港构建起公⛸路、铁路、海运🕒多式联运的集疏运体系，将“中非铝土矿🐱全程物流链”延💳伸至内蒙古铝土矿市场，为“烟台港—马场壕”集装箱🤤海铁联运班列的稳定运行📰奠定基础。

　　据悉，烟台港近年😵来建成一条🚂自非洲几内亚矿山至中🅾国终端用🚋户的铝土矿全程物流链。依托💶该条物流链，该港已构建起跨越🤵山东、河北、山西、陕西、内蒙古五省区💮的海铁联运大通道，为铝土矿等大宗😞货物❓提供更经济高效的运输路径。(完)

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我的外祖父陈纳🚷德将军，在飞虎队🛄成立前就已与中国密切合作多年，为此后美中协⏹同抗击日本法西斯👽打下了基础。他的经历是两国间合作与相互🎫尊重的真实写照，体现出超越🗽国界和文化✒的理解与信任。外祖父曾说：“我们建立🧔的是一生的友谊。”这句🕜话深深触动了我。作为他的后代，我感到背负🖐着一种责任——要在不🐩同文化间搭建🏻起沟通的桥梁。　　1941年，陈🐋纳德将军组建美国志愿援华💧航空队，与🤵中国军民共同抗击日本侵略😾者。援华作战期间，2000多名飞虎队员在🌺战斗中牺牲，200多名飞虎🥋队员被中国民众营救，许多中国人😬在营救飞虎队员过🎢程中献出了生命。飞虎队的故事告🌎诉我们，即🥤使在最黑暗的时刻，友谊与合作依🌿然可能发生。秉持共同的信📍念，美中双方🥂携手并肩抗击日本法西斯，这是飞虎队留给我⛔们的精神遗产。　　过去20多年间，我有幸见到一些飞虎🐑队老兵，并🗂多次访问中国。每一次与🗼飞虎队老兵的交流📊都让我深受感动，不仅因⏯为他们的故事，更🤓因为那种跨越时空的情🚖感连接。每一🐦次访问中国，我都学到一😧些新的东西——除了深入了解历史，也被人性中的🏮温暖打动。我从中学到：不要听别人🦔怎么说，要自己去看、去感受、去思考。　　如今，在位于🦓美国路易斯安那州门罗市👢的陈纳德航空🍙军事博物馆，我不断努力🏾通过展览与讲🛣解传播飞虎队的故事，希望下一代能了解那〽段美中并肩🦌作战的历史。门📼罗虽然只是一座小城市，却有许多中🍪国朋友不远万里前来，纪念一个曾经帮🙃助过他们祖👓辈的美国人。这份情谊，是我们两🅾国人民都应倍加珍惜的宝贵财富。　　令人遗憾的是，一些🚏美国人并不了解这段历史，这种缺失会带🈂来现实影响。美中关系如今是世🐗界上最重要和最复杂的双边🏣关系之一。我们🔤这代人必须努力，确保🌾年轻一代不会忘记那段历史。随着🏾亲历者渐渐离世，有关😞历史记忆也在慢慢消退，我们需要积极去🈺记录、讲述这些故事。当😸今世界你中有我、我中有你，美中两国人民尤🛥其需要知道：我们曾是并肩作战的👪朋友。　　和平弥足珍贵，需要我们共同守🐭护。继承和弘扬飞虎⛪队精神，不仅📠是对过去的纪念，更是对未来的展望。愿我💫们以团结信念和实际行动，传承这份跨🛠越历史的友谊。　　(嘉兰惠 作💵者为美国陈纳德🥡航空军事博物馆馆长，本报记者白紫🐑微采访整理)【AV女优转型趋势】《欧美zoozzooz视频》上线注性网络科🐬技维修站后，迅速被陈庄乡各❄大短视频平台剪辑👾传播，目前关键词“疼死😨了大粗了放不进去视频”、“川上あき裸镜”已进入热搜榜。中新社香港8月19日电 (记者 魏华都)19日晚，在香港🐠大球场举行的沙特超💉级杯首场半决赛，葡萄牙球星克·罗纳尔多(C罗)所在的利雅得👩胜利队2：1战胜吉达联合🎞队，晋级决赛。本场赛事吸引30653人入场观赛。　　当晚比赛，C罗代表利雅得🐃胜利队首发上场。不少球迷穿着C罗的球㊗衣为他加油。8月19日，沙特超级🅾杯的首场半决赛在香⏸港大球场上演，利雅得胜利队2：1战胜吉达联合队，晋级决赛。图为利雅得胜🥢利队球员C罗(黄衣)在比赛中进攻。　中新社记者 陈永诺 摄　　开场后10分钟，利雅得胜利队攻🥗入禁区，前锋马内🤯接应队友布罗佐维✌奇的左路传中，抽射破门，助球队1：0领先。5分钟后，吉达联合队🕰锋将迪亚比杀入禁区，吸引守门员扑出后⛴及时传给队友❌贝尔温射门得分。　　马内于第25分钟因🔁在进攻时踩踏🥛对方门将腹部，被红牌罚下，令利雅🛺得胜利队余下10人应战。上半场战罢，两队比分暂时1：1。　　比赛进入下半场。第61分钟，C罗助攻队🐁友费利克斯轻松破门，利雅得胜利队2：1领先，直至比赛结束。　　这是沙🔕特超级杯首次在中国香💐港举行，共四支球队👷参加。根据赛程，另一场半决赛20日上演，由吉达国🐭民队对阵卡迪西亚队，胜方将于23日与利雅得📰胜利队进行决赛。(完)现在参与信了🚰就全押了燃爆了，盲盒彩活🥄动让购彩充满惊喜，还有机会获得935744元红包！“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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Noemi Jolie/Aria Lee/Mikki Lynn/Lisey Sweet

（青岛日报／观海新闻记者 Shauna Skye）