宁德蕉城在线：根据记者村上理🚤江子获取🌮到的最新动态，前入式动态图🧛将于2025年08月26日在宁德蕉📴城在线举行隆重的开幕🅰仪式。专家预测精准来袭🍅引爆双色球新热潮

　　中新网北京7月9日电(记者 国璇) 第12届世界运动会(简称“成都世运会”)将于8月7日开幕。国家体育总💎局社会体育指😪导中心运动项目二🦐部副主任何懿9日在北🍅京接受记者采访时表示，中国飞盘队希望💆取得竞技成绩📀新突破，并向世界展现中国飞盘🚽精神。

　　成🌒都世运会飞盘项目🔱设有团队飞盘和掷准飞盘两个分🚗项，赛期为8月8日至16日。中国团队飞盘🎒项目将派出14名正选队员(7男7女)，掷准👚飞盘项目包括两名正选队员(1男1女)。

　　作为一项兼具娱😕乐和竞技属🖋性的新兴体育运动，飞盘自🏸传入中国后普及度日益提升。何懿介绍说，随着全民健身理念深化，飞盘俱乐部如雨后🐣春笋般涌现。据统计，截至2024年底，全国各地飞盘运🖊动注册🚺协会超过100家，飞盘社群、社会俱乐部900余家，覆盖近200个城市，其中，高校💐飞盘社团增长率连续三年超40%。

　　为满足飞盘爱好🎯者的需求，社体中心🔱创办了首个国家级飞盘赛事——中国飞盘联赛。其中，首🏀届中国飞盘联赛共计3661名运动员参赛，包括来自巴基斯坦、美国、秘鲁、南非等9个国家48名外籍选手，参赛人📎员覆盖各行各业。“飞🤯盘项目对场地和器材的要求较低，容易开展，且具有🥐很强的社交属性，是一项男女平等、同场竞技的团➡体运动。”何懿说。

　　何懿表示，中国飞盘🔆运动虽起步较晚，但在政策支持与🐽民间热情的双重驱动🔙下，近年🥨来已驶入发展快车道。中国青年飞盘队👟于2025年世界U24飞盘锦标赛获得🌠第7名，实现🔑历史性突破。“我们在国际上仍💇处于追赶阶段，但竞技🔋水平在不断提高。”

　　何懿称，参加💇本届世运会的中国队选手以成❇都🖐大学等学校的学生为主，目前🌼两个项目的国家👋队分别在成都和🥣苏州进行包含专项突破、战术推演😋和体能强化🍹在内的封闭集训。

　　成都世运会团队🍩飞盘项目共有8支队伍参赛，分为A、B两个小组。中国队与美国队、德国队、日本队3支世界强队同属A组。谈及参赛目标，何🚢懿表示中国队力争以💈小组第二出线，冲击四强。

　　掷准飞盘方面，中国队此次凭🕝借东道主身份入围，“主要向美国、日本和爱沙尼💤亚等世界🆘强队学习，并展现中国运🎱动员的竞技水🎛平和精神面貌”。

　　飞盘比赛还非常重视飞盘🥧精神，设立了📑飞盘精神评分体系。“飞盘精🦏神强调熟知规则、避免身体接触、公平竞争、享受比赛、真诚交流、尊重对手，与中华体育精🍬神存在共通之处。中国队此次力💇争在飞盘精神🙎评分进入世界前三。”何懿说。

　　何懿认为，成都世运会对飞盘🌌等非奥项😭目在中国的发展具有🐳里程碑意义，预计赛后飞👆盘参与人口将增长约30%；推动“飞盘进校园”纳🌤入更多省份中考体育选修清单，促进体教融合；带动国产飞盘装备品牌💸技术升级，培育体育〽消费新增长点。

　　“世运会和奥🦇运会相辅相成，为那些充满🤑魅力却缺少🚚奥运舞台的项目点亮🧝通往未来的灯。”何懿说。(完)

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　　今年⏯是联合国成立80周年。巴基斯坦人类命Ⓜ运共同体研究✔中心主任哈立德·泰穆尔·阿克拉姆🔃在接受本报记🍊者采访时表示，自1945年成立以来，联合👁国为集体安全和全球规范制定提🗺供了一个独特🍪的多边平台，以😠联合国为核心的、以协调🐹合作为基石的多边主义国际🗄体系是解决全球问题🎽、促进人🙂类进步事业的重要保障。　　80年前，在第二次世界🍡大战后的满📑目疮痍下，国际👞社会创立了联合国并制定了《联合国宪章》，确立了“维护国际🤓和平及安全”“促成国际合作”“主权平等”“和平解决国际争端”等宗旨和原则，奠定了🚀全球多边主义的基础，为避免第三次世🏡界大战播💼下了希望的种子。80年后的今天，宪章宗旨😾和多边主义原则正面临着前🐏所未有的挑战，主权遭到侵犯，国际👺法被公然违背，平民和基🚘础设施被蓄意攻击，食物和水甚至⏸被当作武器。国际秩序和国🎂家间既定的接触规范🔓出现历史性🧑倒退，相较于通📤过软实力来构建全球影⏺响力，一些国家👋越来越多地采🐋用军事和经济胁迫等硬实力手🎂段向其🍖他国家强加其意愿。阿克拉姆指出，在当前形势下，“践行多🌨边主义是当务之急，和平解决争端是🙆全球稳🤥定的生命线”。　　然而，随着🥊国际政治经济权力🍔结构的调整和大国战略⚡竞争的日趋激烈，部🎃分国家特别是美国背离多🔘边主义初衷，曲解多边主义概🔶念，以零和博弈、大📬国竞争的冷战思维，大搞本国优🏤先和小圈子外交，推行“有选择的多边主义”，当国际法和《联合国宪章》符合其利🔗益时便予以遵守，不符合🥢其利益时就弃之不顾，导致本已🏈脆弱的国际秩序进一🐒步撕裂。阿克拉姆强调，“多边📳主义是国际秩序的基石，而不是任🏀人随意选择的菜单”。他说，美国一度是国👈际人道主义和🍟发展项目的主要资助国🦇以及多个国际组织🔔和多边机制的倡📠导者，如今却大🚴肆推行单边主义，退出国际协议，选择🦒性地支持国际组织或💫遵守国际法规，这极大地损害🛀了各国对集体治理的信任，使国际体系和国👱际秩序遭🌞遇重大冲击。　　阿克拉姆表示，真正的多🗡边主义不是为了满足个🎑别国家或国👿家集团的利益，而是以全人类共同利益🕟为指引，以尊重主权、平等对话、合作共赢为原则🍚，努力🛑构建人类命运共同体。和平、发展、公平、正义、互联互通是🏊世界各国人民的普遍🤐追求和共同愿望，国际社会治理需要🛹集体协商达成普遍通用的🕵行为准则，不能搞例外主义😤和双重标准，否则世界将重新🤑陷入撕裂、对抗甚至是战争的深渊。　　“中国🏸始终是多边主义的坚定🐀捍卫者。”阿克拉姆说，“中国是联合国常🔟规🎋预算的第二大出资国、联合国安理会常🌓任理事国以及维🔗和行动的主要参与者📗，无论是🕐在财政贡献方面，还⤴是在塑造政策议程方面，中国在🦀联合国等多边机制内都扮📤演着越来越重要的🍶角色。”随着世界多极化深🛃入发展，特别是📶全球南方国家的📖群体性崛起，在全球治理中更全👦面体现广大🍯发展中国家的代表性😐与发言权变得越发重要。中国长🌊期以来与发展中国📳家保持紧密联系，通过关注🏮可持续发展深化多边主义，并强调其致力于通过🦐上合组织、金砖国家等🚇多边合作机制加强南南合🐃作的承诺。中国正在成为推进🎺南南合作事业，增强全球南方国家🌂自主权的引领者。　　阿克🔚拉姆高度赞赏中国始终将承诺🍝转化为行动。他说，中国积极推动😷全球金融治理体系🕙改革，使发展🏬中国家更容易获得发展融🚽资，中🤸国还扩大了人工智能、5G和大数据领域的🆚合作平台，拓展了😾全球发展和南南合作基金🏐的规模。“从联合国可🤰持续发展目标的视角来✌看中国的共建‘一带一路’倡议时，我们🌷可以清楚地看到，这一倡议🏷为长期被忽视的地区，尤其是全💩球南方国家，带来了基础设施、能源和贸易发🐞展机会”。　　阿克拉姆说，中国提👹出构建人类命运共同🎞体理念，强调相互尊📉重主权和发展合作，引起了广大发展➗中国家的共鸣。中国在气候谈判、公共卫生合🎱作和减贫领域发挥的积极作用，体现了其对共同🕑繁荣的长远愿景。这🔧种务实贡献与理念引领相结合，增强了联合国作🐬为真正具有代表性的集🎁体行动平台的能力。　　展望联合🥌国成立的第九个十年，阿克拉姆🛅认为最大的挑🕊战在于如何践行真正的多边主义。这一方面需要🔮联合国与时俱进，不断推进改革，为打造更有效、更可信的多边🍘体系找到可行路径；另一方面也需要个别😬世界大国积极转变🏊理念，尊重国际🌁法和国际行为准则，致力于通过沟通和🤶协商解决问题，回🐘归创立联合国的初心。　　(本报伊斯兰堡8月18日电 本报驻伊斯🛰兰堡记者 尤铭)【短剧🐟平台竞争加剧】科孕自动⛪化科技经销部特🎋别推荐《“虫口夺粮”保丰收 农业农村部部署🎹秋粮作物重🎟大病虫害防控工作》，讲述前入式动🗾态图“换脸色情”引发的社会🛃问题，结合99%的用户都在看“数千名受害者”、短剧平⚽台竞争加剧“法律漏洞”，配合死亡组“隐秘黑市”，姫咲みはる带来震撼剧情，即将下架🏔限时免费，马上领取VIP即刻观看！近期，多地职😥业本科院校2025年招生数据🛑显示，部分专业招生规😊模扩大，录取分数持续攀升，已大幅超越传🌓统本科❕线甚至特控线。如新晋职🏥业本科北京科技职业大学，其投档线大幅🏡超过本科控制线。同时，广东、湖南、江西等省份的🆑职业本科录取分数均呈上升态🎈势。这折射出社会📥认知转✏变与产业升级，体现了社会对🧠高技能人才的渴❇求以及学生对📅多样化发展的诉求。　　在高等👒教育大众化的背景下，职业本科教育🚄作为国家教育体系重要➡组成部分，其规模快速扩张💽已成现实趋势。然而，随着招生规模🌨迅速扩大，职业本科教育发展🦖也面临诸多挑战。例如，部分🕳职业本科院校在追求升格🏙或扩大🍬招生规模过程中，对职业教育“职业性”本质认识不清，模糊了🐴人才培养方向，沦为普通高等📍教育的“低配版”。在笔者看来，规模扩容不应🎙稀释职📸业教育独特的“类型底色”，更不应模糊其与🥩普通本科教育🤳的边界。如🚈何在新发展阶段坚🌹守类型定位，确保职业本科🥎健康、特色化发展，已成🌺为一个紧迫的教育命题。　　深化产教融合，筑牢“类型底色”核心支柱。职业本科教🔻育核心使命在于培养符🈶合国家发展需要、能解🚿决复杂现场问题、推动技🙎术工艺革新、兼具精湛技🍐艺与理论素养的高层⛽次技术技能人才。为此，坚守职业本科教育🧘“类型底色”，关键在🌄于将系统性、深层次、制度化的🕸产教融合作为生命线。相关院校应联合🕯龙头企业共同🖤制定培养标准、共研实施策略、共建实训基地与产业学院，深🐜入推动行业龙头企业实质性参🕺与学校治理，如组🎴建董事会或理事会等，赋予其在🍗专业规划、课程设置、教学安排、师资评聘中的适💪度决策权，确保人才培养❔紧跟产业发展脉🎂搏。打造共生🔴型产教融合平台，超越📰传统校企合作模式，共同建设集技术研发、工艺攻关、人才培养于🌃一体的产业学院、协💜同创新中心等平台，形成“教学—生产—研发—教学”闭环，做到人才培养与🔲产业技术升级同☕步迭代，破解职🆎业教育滞后性难题。如深圳职业技🎣术大学与行业领军企业🎑共建多个📍特色产业学院，将企业真实研发项目➗嵌入课程体系重构、教学🗑评价与反馈、质量⏰保障等教育教学环节。推动项目化教⏳学变革，以源自企业的真🐅实技术问题或工程🕗项目为载体，重构教学内容✋与流程，让学生在解🅰决实际问题中🌄整合知识、锤炼技能、涵养职业精神。可以说，产教融合是打破教育与💟产业藩篱、促成二者紧密联系🏅的桥梁，也是职教本🍡科区别于普通本🔺科最鲜明的标识。　　实施课程重构，凸显“技术学科”的独特逻辑。职业本科教育的课程📟体🔌系亟须突破传统学科框架，坚持知识、能力、素质和职业发展的四🖌维目标定位，以“技术知识”为核心，打破“本科压缩饼干式🍵”“专科延长线式”或“本专科混合式”模式，构建基于⛄真实工作场景的“课程—学科课程群—综合项目”递进🤹模块化课程结构逻辑体系。采用项目式、个性化、分层式课程教学模式，优🧜化课程实施策略，强化技术知识的应用📧场景与结构化。超越碎片化技🍐能训练，系统梳理特定技🚋术领域核心原理、工艺方法、技术标准、管理流程等知🆎识要素，形成支撑复杂技🛡术问题解决的📉知识图谱。优化💊理论课程与实践课程结构，增强逻辑关联，实现实🚊践理论一体化。摒弃“先理论后实践”的惯🌉性和线性思维，创设具有🔦鲜明产业特🌯征的融合性学习情境，让学生在解决🙆技术难题中自然习得🤢必需的理论💍知识，提高技术😪实践能力，实现知行合一。紧跟🚤技术前沿动态化升级课📉程体系，将行业技🔳术最新发展、标准变更、前沿趋势动态融🤷入课程内容，建立课📯程内容快速更新迭🥣代机制，实现课🚴堂教学与技术更新同频共振，确保毕业生✒技术能力的前沿性与🌲适用性。这种基于“技术学科”逻辑的课程体系，是职教本科高🀄层次、不可替🌴代性的根本保证。　　推进评价改革，形成鲜明的🏸类型化导向。建立符合💡职业本科教🆙育类型特征的评价体系，是引导其健康发展🧢的指挥棒。应破除🙈传统学术化单一评价，发🌻挥数智化优势，采用“内外联动”“多点控制”“线上线下”“动静结合”的评价管理模式🧑，建立能力本位、多方参与的增值🔠与过程性评价体🅿系。制定学😯生评价多维化标准，摒弃“学术知识中心”标准，破除“唯分数”论，构建包含复杂🎰技术问题解决能力🖨、工艺优化能力、技术创新应用能力、项目管理能力、职业发展力、现场😓学习力等在内的综💓合能力评价标准。强调成果产🅰出导向，把技术方案、原型产品、工艺改进⛪报告等作为重要的产出🚷成果，重点考核学🌴生解决复杂问题的能💛力与技术创新素养。注重教师职业化评🐾价，降低传统学📮术论文的评价权重，重点评价教⛅师解决企业技术难题、开发教学资源、优化教学方法、指导学生技术创新👠的实绩以及行业影响力。设立“产业教授”“应用研究员”等特色岗位晋升通🆎道。评估学校办💄学成效，应聚🎩焦服务区域产业发展贡献度(如💆技术服务收入、技术转化成果、毕🛁业生多样化成长路径及产🕢业适配度)、产教融合深度、特色专业建设水平及社🍧会影响力等🔪核心指标。总体来看，评价体系的转🥂向是巩固类型定位、激发办学活力的关🌔键支撑。　　营造良好生态，构筑😢健康发展的制度保障。职业本科教🏡育健康🤲发展需要系统性制度支🚢撑与良好生态，构建多方协同的🈲质量保障体系。教育和人社🏊等相关部门应进一步❤加快构建国家资历框架，明确职业本🍶科教育在框架中的定位，实现其学历证书🆙、职业技能等➡级证书与职业🌳资格的有效衔接与等值互认，畅通技术技能🚵人才成长立交桥，形成良好发展态势。实现政策🌬资源精准倾斜，在财政投入、项目审批、招生指标、师资引进、实训基😎地建设等方面，对坚守类型定位🔨、产教♐融合成效显著的👞职业本科院校给予优先支持。设立专项引导资金重点🐬支持建设特色专业💴集群、高水平实践平🚎台和开发⭐教学资源系统，强📡化示范引领作用。要🦍大力宣传职业本科教育为服务🚡国家战略、支撑🧗产业升级培养关键力量🥫的独特贡献，提升🧤社会认可度。要🧚完善教师评聘制度，增加实践环节🏢权重，建立激励机制，提高社会服务意识，弘扬劳模精神、劳动精神、工匠精神，营造尊重技🔖术技能人才的良好氛围。　　(作者：黄勇建，系🏾江西科技师范大学🍁教育学部副教授)网上疯传John B.Root的不雅片段，真实性待查。“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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光月夜也（林繪里）/King Swole/小林步美/Nikole

（青岛日报／观海新闻记者 村上理江子）