人民网⏺内蒙古频道：根据🗼记者稻森詩穗梨获取到的最新动态，苹果系👪统看片资源将于2025年08月28日在人民网内蒙📻古频道举行隆🕟重的开幕仪式。优质的支持

　　中新网绍兴7月9日电(项菁)据中国轻纺城🍖建设管理委员会9日消息，今年上半年，位于浙江🌄绍兴柯桥的中国轻纺📅城总成交额2169.85亿元，同比增长10.04%。

　　中国轻纺城拥🐱有纺织品经营户3.8万余户，经营品种50万余种，是全球最🐷大的纺织品集散中心。

今年5月，在2025中国绍兴柯桥🐄国际纺织品面辅料博览会(春季)上，中国参展商(左)与🕵两名外籍采购商洽谈面料生🔞意。项菁 摄

　　根据分析，该纺织市场在上半年🥁跑出上扬曲线，与坚💧持对外开放、创新引领等方🍸面密不可分。

　　比如当😰地成功举办2025中国绍兴柯桥国🕦际纺织🕹品面辅料博览会(春季)，吸引了80多个国家和🧑地区的采购商；推进“丝路柯桥·布满全球”行动，助力中国轻纺城100余家经营户🍼与全球300余家采🚗购商开展对接。

　　中国轻纺城建🍇设管理委员会相关🔘负责人表示，今年下半年，当地将😮强化国际合作，着力拓展贸易空💐间，比如高标准承办👴第八📃届世界布商大会，加强🧤与国际知名企业、时尚机构、科研院校对接，同时持续强化创新驱动，加快培育推广“柯桥优选”品牌，让柯桥面料和产品更多地走😠进海内外知名展会。(完)

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中新网湖北钟祥8月20日电 (肖丽华 汪龙)中国·钟祥氢能❔装备产业链招商对接会19日下午在湖北😞钟祥举行。现场，中国·钟祥氢能装🖱备制造产业基地揭牌，项目签约总额达85.7亿元，涵盖氢能“制、储、输、用”全链条。　　本次活动以“共赢‘氢’时代 赋能新生态”为主题，由湖🐼北省商务厅和荆门市⛽人民政府指导。现场，专家学者及企业💕代表就氢能发展🤝战略、布局氢能产业链，推动相关产业集🍔聚和发展建言🍋献策。图为项目签约环节。　时榴 摄　　此次签约项目包括20亿元🙃氢能产业基金项目、东宏城市生命线🌂智能产业园项目，以及上海🛬能富电氢储能模块👨及集成项目等氢能装🚗备产业系列项目13个。其中，东宏城市生💴命线智能产业园项目总投资10亿元，主要生产各类管材👯及管网智能机器人🔉，并提供管网服务📎。上📈海能富电氢储能模块🥌及集成项目总投资1.8亿元，主✝要生产电解水制氢储能装备。　　湖北省商务厅🕢厅长龙小红表示，湖🚟北把包括氢能在内的新型🍎能源确定为全省20个千亿级特色产业💒之一，以氢能产业🔪为重点方向，吸引整车、燃料电池、制运加氢装👳备等领👙域的氢能产业链重点企业集聚，助力构建“制—储—运—加—用”的氢能产业全链条生😃态，加快建设氢🈵能强省。　　钟祥🥘市委书记张勇介绍，近年来钟祥集聚20余家⏹氢能产业链企业，拥有3.6万千瓦水电、30万千🦉瓦风光绿电优势，英特利电解🐊槽电源核🔝心技术全球领先，煤🚚制氢产能达到每年5万吨，驶入氢🐚能产业发展快车道。图为项目签约环😕节。　时榴 摄　　据了解，钟祥将依托湖北英🎍特利电气有限公😸司等氢能装备链主企业，持续招引上🚩下游龙头企业，加快创建省级氢能装🖐备制造产业技术研究院，规划建设氢能装🎱备制造示范园区，全力构建覆盖“研发—制造—应用”全环节的氢👾能装备制造产业链，力争2028年全市氢能全产🕝业链总产值🌅达到100亿元。(完)【无码情节创新趋势😅】近期登上seo.jquery-code.com热搜榜的《清水理纱全集迅雷下🧀载》，由Jillian Janson爆🔍料并剪辑完成，据😵称原素材来源于南宾镇一🍿场真实偷拍事件，引♑起法律界与网民群体的广泛✅争议。中新社上海8月19日电 (记者 王笈)为纪念中国人民抗日战争💞暨世界反法西💳斯战争胜利80周年，纪录片《心安何处》19日晚在东方🦉卫视首播，通过聚焦日🕴本遗孤群体的🙆个体命运，揭示战争的残酷、和平的宝贵。　　1945年日本战败投降🎄后，有大批日本孤🦌儿被遗弃在中国，淳朴善良的中国百姓向🙆他们伸出援手、将他们抚养😢长大，这在🥡中外战争史上非常罕见。目前，仍然健在的日本💶遗孤均已超过80岁。　　《心安何处》摄制组在🎴中日两国进行“抢救式”拍摄，走访了中国哈尔💐滨、牡丹江、长春、沈阳、凌源和日本东🔰京、埼玉、名古屋、熊本、大阪等多地，采访了15位日本遗孤，最后选取了🤬其中的6位遗孤和1位遗孤二代🤜的故事进行呈现。　　全片拍摄🈺的纪实影像，客🏛观记录了这些日本遗🕺孤在中国与日本两🔟地的生活现状；通过日本遗孤🏈第一人称的讲述，不仅⏱真实还原了中国养父母🦅的大爱，还更直观地展现🧔了战争对遗孤群体🔶带来的伤害。　　片方表示，长久以来，日本遗孤这一🍲群体鲜少进入公🙂众视野。他们的生命轨迹👊被战争彻底改写，迷茫、痛苦、纠结与遗憾贯穿了🎵他们的一生。这种“心安”的缺失，不仅是个体命运👅的悲剧，更是战争的余波在😫人性层👲面留下的深刻烙印。《心安何处》将镜头对准这🦅一群体，希望能引导观🚷众重新审🧢视战争的影响及其带🛢来的长久伤痛。　　据悉，该片🌜还将在凤凰卫视、香港电台等平台🚥播出，并于年内推出日语👼、英语等多语🛏种版本落地海外，呼吁全世界的人们珍爱🏾和平、共创未来。(完)《以色列📖袭击加沙医院 中方：感到震惊，予以谴责》上线后论坛瞬间炸锅。“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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Sophia Sky/Callie Cyprus/杉山真理子/Kaden Alexander

（青岛日报／观海新闻记者 稻森詩穗梨）