江南都市网：根据记者川🕙島愛奈获取到的最新♐动态，7777788888王中新版将于2025年08月28日在江南都市♒网举行隆重的开幕仪式。选🐧号困难的背后真相

　　中新网北京7月24日电(李京统)据中央纪委国🥙家监委网站7月24日消息，贵州省委常委、毕节市🔺委书记吴胜🕳华涉嫌严重违纪违法，目前🦄正接受中央纪委国家监委纪律审😅查和监察调查。

　　7月24日，贵州💮省委常委会召开扩大会议，通🍺报吴胜华涉嫌严重违纪违法，目前正接受😷中央纪委国家监委纪律审🙈查和监察调查。与🌖会同志一致表示，坚决🧒拥护党中央决定，坚🤳决拥护中央纪委国家监委决定。

　　会议强调，全省党员干部⏩特别是领导干部要以吴🎈胜华案为镜鉴，做到自警自省、警钟长鸣。“自觉规范用权，树牢正确的权力观、政绩观、事业观；自觉遵规守纪，始终做到忠诚干净🥎担当。要发扬自我革✂命精神，以接受中央巡视为契机🐗，进一步扛牢🍡管党治党政治责任，强化从严监督执纪，加大风腐同查🏃同治力度，坚决😁打好深入贯彻中央八项规㊙定精神、正风肃🐼纪反腐这场持久战，巩固发♑展风清气正的政治生态。”

　　吴胜华是第十九届、二十届📪中央候补委员，一直🚸在贵州省任职，早期在🆙黔南州工作了30多年，2020年任贵州📛省副省长，2022年任贵州省👛委常委。

  吴胜华(资料图 来源：中央🔪纪委国家监委网站🐹微信公众号)

　　一周前还主😀持会议

　　公开简历显示，吴胜华生于1966年10月，1988年从贵州农💥学院毕业后，在黔⛑南州罗甸县工作了15年，主要集中在农🌍业领域，1997年由罗甸县农🕋工委主任晋升副县长，后任县委常委、常务副县长、县委副书记等💚职。

　　2003年，吴🚻胜华调任黔南州下辖的另一个县——贵定县任职，先后🏙担任县委副书记、常务副县长，贵定县县长、县委书记等职，2007年出任黔南州副🕦州长。

　　2011年，吴胜华出🐂任黔南州委常委，此🏬后担任黔南州委副书记、都匀经济🧝开发区党工委书记、州⏩委政法委书记等职，2017年出⏹任黔南州州长。

　　2020年，吴胜华任贵🏌州省副省长，成为副部级干部。当时的分工显示，吴胜华负责农业、水利、林业、脱贫成果巩固、易地搬迁后续🆙扶持、乡村振兴、烤烟和卷烟、气象方面工作。

　　2022年4月，吴胜🍐华在贵州省委十三届一🐜次全会上当选贵🖋州省委常委，次月调任毕😐节市委书记，至此番任🍥上落马。

　　公开报道显示，一周前的7月16日，吴胜华还🥥主持了毕节市委常委会会议。

　　此前多名老下属🌂落马

　　吴胜🐧华此次被查前，他曾在黔南🏆州工作时的🦍多名老下属已落马，包括今年6月被👤查的黔南州政协党组成员、副主席邹涵，今年4月被查的黔🛍南州副州长、福泉市委书记黄桂林，还有去年11月被查的黔🎋南州人🔬大常委会副主任、惠水县委书记郑绍峰。

　　吴胜华在担任黔⌚南州州长期间，邹涵、黄桂林、郑绍峰三人👺分别担任黔南州应急🧕管理局局长、瓮安县县长、黔南州发🏸展和改革局局长。

　　此外，今年4月，毕🛄节市人大常委会原党组成员、副🛤主任杨桦被查。吴🐽胜华调任毕节市委书记时，杨桦兼任毕节🕑市织金县委书记。

　　毕节已⌚有三任市委书记被查

　　毕节市位于贵州省🆎西北部、川滇黔三省交界，2011年12月撤销毕节地区🚇设立地级毕节市。毕节建市13年多，已有🐾三任市委书记落马，分别是：秦如培、周建琨、吴胜华。

　　秦如培于2008年担任毕节地委书记，毕节建市后继续🔁担任毕节市委书记，2012年升任贵州🌯省委常委、副省长，2018年调至广西，历任自治区党委常♈委、自治区政府副💄主席等职，2024年4月被查。

　　周建琨是在2016年由安顺市委书🍫记调任毕节市委书记，担任该职近5年，其间于2017年晋升贵📵州省政协副主席，至2021年8月卸任毕节市委📬书记职务，2022年11月被查。

　　2024年3月，周建琨以受贿罪🏩被判处无期徒刑，剥夺🎈政治权利终身，并处没收个人全😀部财产。经审理查明，周建琨受贿1.08亿余元。

　　近期，中央巡视组已进驻贵州。今年7月14日消息，二十届中央第😮六轮巡视对象公布，其中包括贵州🔌省。

　　今年7月18日消息，近日，中央第十二🍤巡视组巡视贵州省工🛸作动员会召开。中央第十二巡视组组长施克🐀辉指出，中央巡视组将“紧盯权力🥣和责任，紧盯‘一把手’和领导班子，紧⚽盯群众反映强烈的问题，着力查找政治偏🐑差，推动解决突💳出问题”。(完)

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厄瓜多尔🤪西北部枪击事件致7人死亡

中新网太原8月19日电 (记者 李庭耀)记者19日从山西省政府新闻办🏤举行的🌎新闻发布会获悉，今年上半年，山西全省公安🧦机关打掉😲黑恶犯罪组织22个，抓获犯罪嫌疑人172人。新闻发布会现场。　山西省政府新闻😩办供图　　山西省公安🎡厅副厅长李文平表示，山西警方❓以严打“六霸”等突出黑恶为抓🌯手，狠抓破案攻坚、强化线索核查，坚持“打财断血”“打伞破网”和“源头治理”一体推进，常态化扫黑除恶🅱斗争取得新的成🏇效。　　李文平介绍，2024年4月专项整治🚐开展以来，山西全省公安机关⛑打掉涉“六霸”黑恶组织70个，其中涉黑组织3个，涉恶组织67个。　　山西警方坚持🗡打防结合、标本兼治，加强与行业🐖监管部门通力协作，健全信息共享、工作联动，推进自然资源、市场流通🚆等重点行业领域系统治理。加强综合施策、源头治理，健全完善公📟安提示函分类推送、定期反馈、督🚝导问效等制度，健全有组织犯🌬罪预防和治理长🧗效机制，坚决🐢铲除黑恶势力滋生土壤。(完)【哪个平台片源最🏦全】《新门业🌴内部资料网站》目😩前在正片内被列入“争议剧目”标签，该片聚焦7777788888王中新版🤳行业诈骗链条，以纪录片镜头深入反映平台审🥁核漏洞，购物指南专栏也已转发🍮评论文章。中国人民银行近🍭日发布的2025年第二季度中🍴国货币政策执行🌀报告显示，今年以来，货币政策逆周期调⏫节效果较为明显。金融总量平稳增长，6月末社会融🚀资规模存量、广🐈义货币供应量(M2)同比分别增长8.9%和8.3%，人民币贷🍍款余额268.6万亿元；社会融资💅成本处于低位，1—6月新📖发放企业贷款和个人住房贷款利🕺率同比分别下降约45个和60个基点，信贷结构不🗞断优化；人民币汇率在合👁理均🗓衡水平上保持基本稳定，6月末😛人民币对美元汇率中🥑间价与上年末基本持平。　　今年以来，中国🎄人民银行强化逆周期调节，综合运用多种📄货币政策工具，服务实🈷体经济高质量发展，为经济持续回升向好🎶创造了适⭐宜的货币金融环境。　　一是保持📭货币信贷合理增长。二🦑是推动社会综合融资成本下降。三是引导👇信贷结构调整优化，5月设立5000亿元服务🔡消费与养老再贷款，增加科技😾创新和技🎢术改造再贷款额度3000亿元，创设🕹科技创新债券🎼风险分担工具，加力支持提振🕔消费、科技创🌁新等重点内需领域，落实好存续的结🥁构性货币政策工具，持续做好金融“五篇大文章”。四是保持汇率🌿基本稳定。五是加强风🤖险防范化解。　　报告提出，下阶段，中国人民银行将平衡✂好短期与长期、稳增长🐰与防风险、内部均衡🐆与外部均衡、支持实体经济😞与保🕛持银行体系自身健康性的关🚳系，提高宏⏯观调控的前瞻性、针对性、有效性，保持政策连续性稳定性🕷，增强灵📆活性预见性，强化宏观政🙏策取向一致性，着力稳就业、稳企业、稳市场、稳预期，努🕦力完成全年经济社会发展目标🙌任务，实现“十四五”圆满收官。　　报告明确，要落实落细适度🎊宽松的货币政⛩策，根据🛎国内外经济金融形势和📪金融市场运行情况，把握👵好政策实施的力度和节奏，保持流🙏动性充裕，使社会融资规模、货币供应量增长同🥂经济增长、价格总水平预期目标相匹🏙配，持续营造适宜的👼金融环境，把促进物价合理回升🎀作为把握⛵货币政策的重要考量，推动物价🌯保持在合理水平。　　同时，要进一步完善利率🥉调控框架，强化央行政策🛀利率引导，完善市🎲场化利率形成传导机制，发挥市场利🥡率定价自律机制作用，持续强化利率🎰政策的执行和监督，降低银行负债🍨成本，推动社会综合🏡融资成本下降。畅通货币政策📗传导机制，提高资金使用🛤效率，防范资金空转，把握好金融支🐧持实体经济和📿保持自身健康性的平衡，发🕞挥好货币政策工具总量和结构🔊双重功能，用好结构性货🖨币政策工具，加👱力支持科技创新、提振消费、小微企业、稳定外贸等。《淋雨十几分钟确诊🤺脑膜炎！雨👕天回家做好这三件事→》上线〽首日点击破百万。“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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愛愛里/Radek (II)/石井奈緒美/深海沙織

（青岛日报／观海新闻记者 川島愛奈）