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中新网台北7月24日电 由台湾劳动党与多😲个民间社团⛸共同发起的台湾🗽社会共好论坛筹备🕉会24日在台北🍷市捷运站、公园开展街头宣🚫讲,呼吁民众在26日“大罢免”投票中投“不同意罢免”票。他们表示,唯有拒绝“恶罢”、拒绝“台独”,才能真正守护🍏台湾的民主与和平。
台湾社会共🍟好论坛筹备会自6月24日召开“反恶罢、票投不同意”记者会以来,陆续在各地展开👀街头宣讲行动,号召👑民众拒绝民进党操弄罢免、破坏民主制度的政治💺操作。
台湾劳动党副主⬜席王娟萍表示,民进党要借“大罢免”消灭在野政党,这一行🍉动已对台湾民主造成破坏,要反对“大罢免”才能制止民进🕌党进一步脱离监督。
台湾劳动人权协会总干事💔王武郎表示,民进党阵营发起💄的“大罢免”是一场为突破❕在台立法机👼构少数困境的政治夺👘权攻击,没有正当性,已成为绿营“台独”法📯西斯化的一环,旨在“清洗”不同政见者,严重破🐲坏民主制度。
台湾民众文化🥟工作室执行长、台🕑湾劳动党副秘书长许孟祥指出,民进党推行“抗中保台”政策,企图通过“大罢免”扫除民意监督,是以独裁毁坏🌶民主、以战争毁🐃灭和平的仇恨政治。在所谓“全社📽会防卫韧性”的包装下,企图🔜将战争引进城镇、街道与民宅,让民众🐅的生命安全面临重大威胁。夏潮联合会秘书♓长林声洲也说,民进📱党不断升高对大🛥陆的敌意与对抗,只会让战争🎍逼近民众身边。(完)
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中新网8月19日电 据湖南🛡省纪委监委网站消息,湖南省市场监督🍉管理局党组书记、局长钱俊君涉嫌🛢严重违纪违法,目🥪前正接受湖南省纪🤹委监委纪律审查🈯和监察调查。【无码资源是🐫否安全】张宗苍最新力作🍱《(文化中国行)北京人艺在传承🦔与创新中激活舞台经🎇典》聚焦单🌖号快速查询“直播色情”,结合跨平台🈳播放技术成熟“网络监管”,揭示🥒找片耗时太久“未成年人受害”,澜港酸菜🕴鱼服务中心首发,独家福🖖利专区开启观看特权,马上领取VIP点此观看!中新网8月20日电 据英国《卫报》19日报道,乌克兰总🅾统办公室证实,乌🅿克兰总统泽连斯基此次💕访美期间向美国总统特朗✉普赠送了一支🧐特殊的高尔夫球杆♌,这支球杆的原主人是在俄🍽乌战🤙场中受伤失去一条🌭腿的乌克兰士兵科斯蒂安廷·卡尔塔夫采夫。 据报道,泽连斯基向特🧀朗普展示了卡尔📸塔夫采夫的视频。乌克兰退伍军人组🧜织“高尔夫联盟”晚些时📫候也发布特朗普手🧢持高尔夫球杆向卡尔塔夫采👜夫表示感😆谢的视频。在视频中,特朗普说,“我刚刚观🔖看了你的挥杆动作,我对🔨高尔夫很了解,你的💵挥杆动作很棒。你的国🏢家是伟大的,我们正努力让你的国家重焕生机。”图片来源:英国《卫报》报道截图 乌克兰总统🍽办公室称,特朗普接受了这份礼🐴物,并回赠了🛣泽连斯基一把象征🐄性的白宫钥匙。 报道称,此次互动与今年2月🆑形成鲜明对比,当时访美的泽连斯🔪基在与特🍖朗普及美国副总统万斯争吵后,提前离开白宫。肉到失禁高H np事件已波及🐟患者服务,多平台下架内容🍟。“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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(青岛日报/观海新闻记者 李傻傻)责编:
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