齐齐哈尔新闻🥨网：根据记者安城安娜👻获取🛴到的最新动态，日本一本到道加勒比将于2025年08月28日在齐齐哈📅尔新闻网举行隆重的开幕仪式。创🖊新的解决方案

　　中新网合肥7月22日电 (张强 陈文 刘少芬)22日一早，在安徽省肥👲西县铭传乡白龙📠村农业稻鳖共养⬅基地里，万书锡忙着观✝察幼苗生长情况。

铭传🚺乡白龙村农业稻鳖共养基地🍍。(无人机照片)陈文 摄

　　万书锡是✈当地一名小有名气的“Z世代”女创客。1997年出生的她，大🍈学毕业后就随着丈夫🐋潘军杰一起扎根农村，搞起了生态老⏮鳖养殖，经6个年头的努力，她也成了一名水产养殖🔀专家。

　　如今，万书锡和丈夫的🤕老鳖养殖基地面积达500亩，每年可产商品🤸鳖1万公斤，培育老鳖幼苗8万只，各类⛄产品年销售额超150万元，蹚出了一条“稻鳖共养”的特色产业致富🎚路。

万书锡在孵化房🌺内给老鳖幼苗🍩补水。　刘少芬 摄

　　“甲鱼，俗称老鳖。因为🍼它是变温水生爬行动物，喜洁怕脏，夏天经🔖常是昼伏夜出，躲避高温，所以种植适量的水📜稻可以给老鳖❣提供避暑的庇护所，水稻🎁也可以利用老鳖的粪便等排😼泄物增肥生长，是一🎤种双生的生态闭环。稻鳖共养🔍是既有经济效益又有生🐎态效益的共🖐赢养殖模式……”谈起稻鳖共养🚀专业技术问题，万书锡🔇一下子就打开了话匣子。

　　从第一次孵🔝化鳖苗没有经验，导致鳖苗全部死亡，到🗳现在能熟练掌握鳖🦇苗培育技术，从没🏘有做好数量管控导致成品鳖生🔥长出现问题到请🐊教农业专家解决问题，从“门外汉”到总结🌷出养殖经验的“行家里手”，万书锡和丈夫创🕥业成功的每🔒一步都是🌟努力和汗水的结晶。

　　“我们创业以来，得到了县里、乡里、村里的很多关心和支🌜持，有🧓来自县里农业和科技部门的政😞策扶持，有来自乡里和村🥢里的各种实⌚际问题解决，协调土地租金、水电安装维护等。我们🤖也在想办法回报社会，目前已经📑组织周边大约20个村民在基地内务工🤧就业，人均每年有🖇超过万元的综合收入。”万书锡介绍。

万书🆓锡在基地内观察老🔗鳖幼苗的生长情况。　刘少芬 摄

　　万书锡的稻鳖共🐜养模式⛱见到效益之后，周边🛣很多村民纷纷前来“取经”，也想要搞稻鳖共🉐养。

　　万书锡对有养殖🎽意愿和能力的村民来者不拒，免费🏬提供养殖技术，低价出售鳖苗，还及时为他们解决🔀突发问题。在她的带动下，周边已经有💁数十个农户养起了生态甲鱼🚵。

　　“这种能📭够带领村民增收的好产业、好路子也是我们村🏐里大力支持的。下一步，我们🐄将以养殖基地为基础，争取建立专业合作社，进一步拓展生态养🥒殖的产业链，让白龙村生💐态老鳖养殖这个品牌更响亮。”白龙村党⌛支部书记潘峰说。

　　“2025年是我们💽基地成品鳖收获🔗的集中爆发期，我要通过自己的👟努力让稻鳖共养的品质与🛄价值得到更多认可。”面对未来，万书锡眼中满是🎼憧憬和信心。(完)

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中新网8月19日电 据法新社报道，法国总统马💐克龙当地时间19日称，希望俄罗🕔斯总统普京与乌克⛄兰总统泽连斯🏽基的双边会晤在瑞士这样的“中立国”举行，并表示他🎑正推动“日内瓦会谈”。资料图：法国总统马克龙。　　报道称，马克龙表示：“会由一个🚬中立国家主办，可能是瑞士，我力推日内瓦，或者其他国家，上一次双边会🛺谈是在伊斯坦💑布尔举行的。”　　在谈🏧到泽连斯基是否会被迫向🔵俄罗斯割让领土时，马克龙表示，这取决于乌克兰，“乌💯克兰将做出其认为公正和正🈸确的让步。”　　8月18日，马克龙和其他欧洲🥂领导人在白宫与泽连🏓斯基和美😖国总统特朗普🏣举行了高级别会晤。马克龙在会谈后表示，泽连斯基-普京峰💘会将在欧洲举行。【日本⛹片源更新机制】在《中超：绿城、津门虎将迎卡⚽位战 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周 雷)鷲尾芽衣说：“若非亲历，我也🔦不信秋霞电院影。”“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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裕木麻友/元山遙/水澤真樹/成宮彩葉

（青岛日报／观海新闻记者 安城安娜）