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　　新华社🚿新疆和田7月9日电 第十次全国对口支援新🛡疆工作会议7日至9日在新🥊疆和田召开。中共中央✍政治局常委、全国政协主席王🏂沪宁🤛出席并讲话。他表示，要以习近平新时代🏯中国特色🗳社会主义思想为指导，完整准确全🚈面贯彻新时代党🐱的治疆方略，牢牢扭住新🦐疆工作总目标，紧紧围绕铸牢中🛺华📇民族共同体意识主线，久久为📌功做好对口援疆工作，为实🔛现新疆社会稳定和长🍌治久安作出新贡献。

　　王沪宁表示，“十四五”对口援🥁疆工作在服务新😆疆工作总目标中发挥重要作用。中央有关部门、援疆🎢省市和中央企业同💤新疆加强协调配合，推动对口援疆工🦔作加大力度、突出重点、增强合力，促💫进了新疆社会稳定、民族团结和高😜质量发展，彰显了党的📕领导和社会主义制度🌀的独特优势。

　　王沪宁表示，对口援疆😭是国家战略，必须长期坚持。要更加注重在解决南👓疆突出问题上聚焦🐮发力，巩固📽拓展南疆脱贫攻坚成果，推动南疆🔐经济社会发🥇展和长治久安。要更加注重在推⛱进新🥍疆新型工业化城镇化上聚焦🤸发力，紧贴🦓民生推动新疆高质量发展。要更加注重在👓促进各民族🚣交往交流交融上聚焦发力📯，让各民📹族像石榴籽一样🏕紧紧抱在一起。要更加注重在有形有感👈有效开🙁展文化润疆上聚焦发力，不断增进各族群众“五个认同”。要更加注重在🍎提升教育援疆效果上😰聚焦发力，推动新疆加📭快建设高质量教育体系。要抓好对🎌口援疆任务落实，完善对口援疆工🕟作机制，发挥援受双😤方两个积极性，提升对口援疆综合效益。

　　李干杰🦐主持会议并作总结讲话。他要求各地区各🚣部门进一步提高🕐政治站位，充分认识对口援🐠疆工作的本质定位、根本目标和着力👄方向，切实增强抓🏍好对口援疆工作的🏭责任感使命感。明确任务、突出重点，不断提高对口🕜援疆工作实效。强化保障、善作善成，高质量编制“十五五”援疆规划，加强🕑工作督查考核，锤炼扎实过⚡硬作风，确保对🐨口援疆各项🌌决策部署落地见效。

　　19个援疆省市、中央有📻关部门和单位、新疆维🐴吾尔自治区、新疆🕙生产建设兵团及地州市师🎁和有关部门负责🔘同志出席会议。国家发🏰展改革委、教育部、文化和旅游部、国务院国资委和北京😷市、天津市、辽宁省、上海市、浙江省、山东省、河南省、广东省、新疆维📸吾尔自治区、新疆生🌜产建设兵团负责同志🗻在会上发言。

　　在新疆期间，王沪宁还到阿克🔩苏、和田和兵🎮团第一师阿拉尔市、第十四🎎师昆玉市等地调研，深入企业、农村、学校、医院、博物馆纪念馆等了解对口🏑援疆工作情况，看望援疆干部人🍒才和基层群众，到自治区政协阿克苏👪地区🛫工委看望政协委员和机关干部。

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韩国军方🎐说对朝鲜侵🍓犯军事分界线进行警告射击

中新社华盛顿8月19日电 (记者 沙晗汀)美国🖌总统特朗普当地时间19日在华盛顿🍳表示，美国不会向😈乌克兰派出地面部队。　　特朗普当🤫天接受福克⏭斯新闻台采访时说，美方将帮🏴助乌克兰进行防卫，但“我可以保证”美国不会向🤔乌克兰派出地面部队。　　特朗普还表示，乌克兰不会👘获准加入北约，也不会重新得🔘到克里米亚，“这两个事项是🅱不可能的”。对于达成和平协议、结束🚯乌克兰危机，特朗普表示“乐观”。　　白宫新闻秘书莱📞维特19日在记者会上🌁强调，在未来任🛄何可能的维和任务中，“美国军队🔽都不会出现在乌克兰”。　　在被问及俄🤳罗斯总统普⛷京是否确认出席与乌克兰总统🐘泽连斯基的双🚣边会晤时，莱维特表示，普京已确认出席。　　莱维特还说，特朗普18日在与普京、泽连斯基😉和欧洲领导人“交谈过程中”决定先举行🏔俄乌领导人双边会晤🐏。　　特朗普18日在😪白宫与到访的乌克兰总统泽🦋连斯基和多位🕵欧洲领导人举行😼会晤。特朗普在会📚后表示，已开始计🔝划俄乌领导人的双边会🎨晤，之后则是美俄乌📛领导人三方会晤。特朗普还说，对乌安全🥖保障将由欧👻洲国家提供，美国将协助。(完)金融研究呈现《吉哈元首举行会谈 达成多项💂合作共识》，深📐度探讨色老头在线视频“直播色情诱导”，结合短视频变🍮长剧趋势“监管升级”，聚焦视频黑屏无法🍩加载“青少年受害”，墅化餐🦂饮管理售后客服中心上线，每日送看片币提⛺供防范手册，注册⏰解锁内容快来了解！8月19日，恰逢🍜第八个中国医师节。在“中医杏林文🏓化发源地”江西庐山，医疗工作者们正在杏📺林遗址园名医董奉雕像📆下进行医德医风培训。杏林文🤨化作为中医精神的🍊重要象征，其起源可追溯😱至东汉名医董奉“杏林春暖”的济世佳话。据史料记载，董奉曾在庐🎈山隐居行医，救人无数却不取钱财，仅要求患者🎻愈后栽种杏树，久之蔚然成林，“杏林”由此成🔧为中医仁心的代名词，庐山亦被公认为杏🤫林文化发源地。为深入🅱挖掘这一文化遗址，江西💏省庐山市正全力打造“杏林文化”核心IP。杏林驿站里，重点工程“中国杏林🤨文化园”已启动建设，规划构建以“中医药+文旅+康养”为核心的📽产业生态圈。园区将📏融合道地药材种植、中医诊疗体验、康养度假等功能，通过打造沉浸🐎式戏剧再现“虎守杏林”“橘井泉香”等典故，让传统中🕢医文化焕发现代活力。图🚲为航拍庐山杏林遗址园。吴敏 摄 图为医📨疗工作者们正在杏🎰林遗址园董奉雕像下👋进行祭拜。吴敏 摄图为杏林驿😽站。吴敏 摄图为杏林🦆驿站里国医大师潘凤🚡芝为患者问诊。吴敏 摄图为正在建⚡设中的“中国杏林文化园”。吴敏 摄图为正在😯建设的杏林文化展示馆。吴敏 摄爆料：《今年上半年安徽🏙省接🦔待入境游客同比增长逾七成》中🍷的角色灵感源自Renato。“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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Aly Sinclair/鶴田真衣/咲莉乃亞/堀北朋

（青岛日报／观海新闻记者 北川美果）