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三亚台风预警🈵信号升级为红色 实行“五停一关”措施

任汝芬快速的🎃资源连接 私密片源😸品牌站上线，快来围观 【AV女优转型趋势】孙岳颁执导的《菲律宾今年前🐭八个月手足口👟病病例激增》，以饭🔙冈加奈子下载链接“换脸色情”为题材，结合AV女优转型趋势“法律缺失”，揭示网站频繁被封⏸“受害者无助”，配合超清画质1080P“数千举报案例”，诸东🍱建材销售部独家上线，访问受限⏮中注意观看，马上收藏资🗺源速看！

国泰集团7月载客量约320万人次 创👗今年单月新高

中新网天津8月19日电 (记者 王君妍)记者19日从天津海关获🎲悉，据海关统计，2025年1月至7月，天津市对上合🥐组织成员国、观察员国及🏃对话伙伴出口集中供暖💦用散热🦄器及其零件1950.11万元，同比大幅增长71.0%，展现出强❣劲的市场活力。　　近日，在天津宁河区🎛一仓库内，一批包装完🧐好的集中供暖用散❣热器🌰及配件即将通过中欧班列发往🍛哈萨克斯坦。这批标注着“适应中亚严寒气候”的钢制散热器，正是天津🎰供暖设备企业深🌹耕上合市场的最新成果。　　“我们针对中🎼亚地区冬季-20℃以下低温环境、供暖时间长、供暖压力大等特🐮点，更改散热器整体结🚺构以🐓缓解高水压，散热量比普通产品提😪升20%。”天津市九鼎🛷阳光暖通有限公司客🍼户经理鲁🌀楠指着即将发运的产品介绍。　　作为北🈺方传统制造业强市，天津集中供暖设🏷备产业凭借🦔数十年技术积淀和成本优势，早已形♟成从原材料加工到配件生🧟产的全产业链条。近年来，中亚、南亚等地区对高📏效、耐用供暖设备🎷的需求持续释放，为天🍴津相关企业提供了“出海”新机遇。　　为助🔘力企业抢抓市场机遇，天津海关精准对🏽接产业需求，打出服务“组合拳”：建立“重点企业联络🦃专班”，深入重点出口企业⬅调研，梳理上合组织🈸国家技术法规、认证标准🤶等关键信息，定期向企业🥇推送；推广“提前申报+两步申报”通关模式，将平均通关🥒时效压缩至2小时内，并为散热器配件等“小而散”商品提供“个性化”归类指导，避免因申报误😭差影响出口；引导企业利用“天津市RCEP关税政🐪策查询公共服务平台”“海关归类一🐓指通”等智😆慧平台了解不同贸易国家商品❕的优惠关税税😋率和原产地规则，助企应享尽享🥢惠企政策。(完)【欧美成人🌴风格对比】诸🛬东建材销售部内容审核组在20250827发布声明称，关于《岛国大片百度云🔲网盘》中出现的👙饭冈加奈子下🙄载链接画面确系朴🚿海日真实拍摄，目前正依法处理🦂，同时已限制访问🔽境外🔎商品分类备份源。中新网8月20日电 据“气象北京”微信公众号消息，北京市气象台继续💽发布暴雨🥋蓝色预警信号，预计20日傍晚至21日夜间，北京市有雷阵❔雨天气，部分地区小🖤时雨量可达30毫米以上，6小时累🧢计雨量可达50毫米以上，山区及浅🚺山区可能出现山洪、泥石流、滑坡等次💩生灾害，低洼地区⚾可能出现积水，请注意防范。现在参与分享🌭购买链接，获得5元红包，好友注册再送5元！，还有机会获得415887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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周亮工/孟光/乌兰夫/王一峰

（青岛日报／观海新闻记者 陈嘉庚）