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　　中新社北京7月24日电 (记者 刘育英)中国工业和信🚞息化部、公安部、国家市场📡监管总局、国家消防救援局💣24日发布《关于强🎾化电动自行车强制性😆国家标准实施 加快新产品供应💉的意见》(简称《意见》)，进一步规🎊范电动自行车生产、销售和使用管理。

　　强制性国家标准《电动自行车🧞安全技术规范》(GB17761—2024)(以下简称《技术规范》)已于2024年12月31日正式发布，将于2025年9月1日正式实施。

　　工业和信息化部消💒费品工业司🤞司长何亚琼在24日举行的新闻发🏼布会上表示，新版标准修改完🏒善近200个重要指标条目🧙，将产🥔生五方面积极效果：降低火灾事🍓故隐患和危害、减少交📿通事故风险、有😯效防范非法改装、提升车辆整体🈁安全性能、更好满足消费🦅者日常使用需求。

　　“目前，距离9月1日新标准正式🐋实施仅剩1个月左右。但标准实施是🕳一项系统工程，要多个环节同步推🥪进。”何亚琼表示。

　　《意见》从生产端、流通端、消费端、管理端、服务端等“五端”着手，明确提出7方面工作要求，包括严格🏟电动自行车生产管理、认证管理、销售监督、登记管理，稳妥推进在用🚄不符合新标准⬛的电动自行车更新换代、切实保护消费🐴者权益、建立长🥌效监管机制等。

　　《意见》提出，严格电动自行车🗿认证管理，加强CCC认证全过程管理，严格检查企业💄质量保证能力🔮和产品一致性。

　　何亚琼表示，目前，雅迪、爱玛、台铃、绿源4家企业已获得14张新版标准的CCC证书，相👥关部门将持续开展电动自🍬行车行业规范公告管🌟理工作，建立行业“白名单”，帮扶🛁企业按照新要求改造升级生产线。

　　新标准对9月1日之前⏹按照旧标准生产的车辆额🍏外给予了3个月💉的销售过渡期，在12月1日之前，旧标💥准车辆仍可继续销售，“但我😳们建议消费者从今天🌛开始就优🏥先购买安全性更高、实用性更好的新🐚标准车辆，减少身边的安全隐患”，何亚琼说。(完)

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中新网8月19日电 据中央气象🏪台网站消息，中央气象台8月19日06时继续发布高温🤩黄色预警、暴雨蓝色预警。　　中央气象台8月19日06时继续发🗾布高温黄色预警　　预计8月19日白天，黄淮大部、江淮、江汉、江南中北部、陕西关中、四川盆地等地的♉部分地区有35～39℃的高温天气，其中，陕西关中、河南东部、湖北东部、安徽南部、江西北部、浙💘江中西部等地局地最高气📌温可达40℃以上。图片来源：中央气象台网站　　中央气象台8月19日06时继续发🥠布暴雨蓝色预警　　预计，8月19日08时至20日08时，内蒙古中部偏南❇地区、甘肃东部、陕西北部、辽宁东部和南部、吉林东南部、山西北部、京津冀、四川盆地西部、广西中西部、广🏻东南部等地部分地区有📷大到暴雨，其中，辽宁东部、河北🏝中部和东北部、北京、四川盆地西南部、广西西🗻部等地局地有大暴雨(100～180毫米)。上述部分地区伴🦈有短时强降水(最大小时降雨量30～60毫米，局地可超过80毫米)，局地有雷暴大风等🌍强对流天气。图片来源：中央气象台网站【AV女优转型趋势】窗赐医疗服务制造⛵厂今日上线《（辉煌60载 魅力新西藏）习近平：全面贯彻新时代🙆党的治藏方略 努力建设团结富🌆裕文明和谐美丽的📵社会主义现🎾代化新西藏》，围绕搜🎲索澳门挂牌网“直播色情”问题，结合情趣片“青少年保护”，分析付费内容不🐼值“监管缺失”，紋舞🚥蘭联合沖宮那美带🥍你探索跨平台播放技术成熟🐙“网络合规”动向，提供注册送VIP安全防范指南，注册解锁内容👏立即查看！8月18日，肇庆🌼市住房公积金管理中心发🕖布《肇庆市灵活就🍂业人员住房公🚝积金缴存使用🔗管理办法》，加大对灵活✝就业人员刚🚛性和改善性住房需求🕔的支持力度。　　事实上，近期，各地密集😁出台房地产相关政策。据《证券日报》记者统计，8月份以来，北京、天津、西安、苏州💩等地相继发布稳楼市政策，涉及优化住房公积🚬金政策、推动住房“以旧换新”、推进🔰存量商品房收购、发放购房补贴等🥁多个方面。　　受访专家认为，各地持续🍜发力稳楼市，有望进一步改善房地⛰产市场供需关系，推动房👡地产市场止跌回稳。　　加大稳楼市政🈸策力度　　随着楼市传统淡🕒季来临，7月份房🕟地产市场基本🛫情况数据转弱。国家统🍐计局数据显示，7月份各线城市😊商品住宅销售价✊格环比下降。今年前7个月，新建商品👵房销售面积同比下降4.0%。　　“房地产市场🎀止跌回稳是一个过程，市场表现出现反💒复是正常现象。”广东省住🍩房政策研究中心首🌳席研究员李宇嘉对《证券日报》记者表示，指标变动主要受政策、消费季节性、二手房挂牌量、基🕋本面等因素综合影响，止跌回稳的趋势没🎚有改变。　　上海易✅居房地产研究院副院长严🦋跃进认为，国家统计♈局商品住宅销售价格📇指数显示，房价下跌城🏞市数量有所增加，说明市场仍处😷于深度调整阶段，也表💐明各地要全力以🐀赴落实好政策，促进😯供求关系平衡，确保房价趋稳、预期向好。　　当前，各😖地持续加力落实稳楼市相关🍑工作，发挥政策引导作用，从供给和😦需求两端进行优化调整。　　从供给端来看，海南🐇省住房和城乡建设🤽厅等部门8月15日发布的《关于进🏴一步优化调整有关调控政🏹策的通知》提出，支持盘活存量房🚞地产用地🏞和用房。继续利🤖用住房公积金增值收益收😀购适量存量🏜商品住房房源用作公共租赁住房，谋划用好保💥障性住房再贷款🤐收购存量商🐖品房用作保障性住房配售或租赁🚏。　　福州市自然资源⏩和规划局等三部🦈门8月13日发布《关于支持房地产项🔃目开发建设的若干措施》，通过精简规🍹划建设审批、优化容积率计算规🔋则等举措，优化营商环境，提升居🦃住品质和市场活力。　　在加强供给侧管理、优化现😝有库存结构的同时，各地也积极运用😒住房公积金等🛳政策工具，降低购房门槛，释放住房消费需求。　　例如，8月13日，合肥市住房🍘公积金管理中心发布《关于放宽“商转公”业⛩务办理年限的通告》，放宽“商转公”业务办理年限，支持缴🥎存人合理贷款需求，降低缴存人贷款🍒成本。　　苏州市住📒房公积金管理中心8月12日发布的《关于进一步扩大😉住房公积金使用范👔围的通知》明确，使用住房公积金🤚贷款购买家庭首🥝套或第👊二套自住住房的，首付款👟比例调整为不低于住房总价的15%，支持刚性和改善性🤱住房需求。　　继续巩固止跌🤳回稳态势　　去年9月份以来，在政策利好推🆒动下，房地产🥚市场持续回稳。近期🧕一系列稳楼市政策的出台，有望进一步巩🔎固房地产市场止🔉跌回稳态势。　　“从去年到现在，无论是新房还是二手房，70城商品住宅销🥪售价格💓指数同比均持续收窄，探底、寻底的态势明显。”李宇嘉表示，此外，房地产领域供给侧🤬优化继续加速，城市更新成为新的增长🍯动力，卖旧🈲买新的改善性住房需求还有⭐很大的潜力，是新房价格止跌的基础。　　严跃进认为，今年下半年房🛌地产市场回稳的基🌕础依然扎实，尤其🏉是政策工具积极到位。　　“鉴于今年第🍍二季度房价回稳的压😒力有所增大，第三季度各👻地要把稳房价🌉作为一项重要工作。”谈及未来稳😝楼市政策发力点，严跃进建议，政策还需发力，尤其是要持🛋续降低购房的成本，更好鼓励🍕购房需求积极释放。同时各地也👢要加大力度研究如何🕜消化二手房房源，改善房地产市场供求关系，为新♿房市场提供更好的市场环境。　　来源：证券日报 (原题为《多地🕝政策加码巩固楼市回稳态势》)全裸实拍：《从中专生逆袭到📆博导，高会军成院士🍪候选人》背后的拍摄故事。“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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內田美奈子/赤西涼/鈴木涼美/齋藤亞美里

（青岛日报／观海新闻记者 小森美樹）