中国新闻周刊：根据记者藤本AYAY获取到的最🍏新动态，污污💅的动画将于2025年08月28日在中国🚷新闻周刊举行隆🎪重的开幕仪式。最新的技术

　　中新🥪网云南西双版纳7月9日电 (李洋)打洛出🧡入境边防检查站9日公布，今年上半年，中缅边境打洛✒口岸出入境旅客超106万人次，同比增长31.9%，其中6月份日均出入境旅🕰客超6000人次。

运输车辆通过🚔打洛口岸。打洛边检站 供图

　　打洛口岸🎒位于云南省西双版纳傣🦁族自治州勐海👩县，与缅甸接壤，是中国通往东📒南亚各国的❕重要陆路口岸和便捷通道🕓之一。今年以来，中缅边境贸易持续🧀升温，打洛口岸出入🏴境客流、车流、货物随之快速增长。今年二季度，该⌚口岸出入境客流量延续一季度🏓强劲增长态势。

旅客在打洛🎪口岸排队候检。打洛边检站 供图

　　面对日益增长的💮出入境客流，打洛边检站通过“智能+协同”双轮驱动保障🔟通关顺畅，升级自助填卡💷机、智能查验通道，实现旅客信息快速😳核验。同时，动态调整通道配置🏓，实现旅客错峰🐡出行、快速削峰。(完)

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中新网杭州8月20日电(郭天奇)19日，首🧤届亚洲大学生篮球联赛(AUBL)在浙江😚杭州继续进行。清华大学男篮88:83逆转战🔁胜曾夺得全日本大学🍲篮球锦标赛冠🔡军的劲旅白鸥大学，以两连🙂胜的战绩锁定B组第一，率先晋级八强。图📦为清华大学男篮隰泰诚(中)上篮瞬间。(亚洲大学生篮球😩联赛组委会供图)　　据悉，本届赛事设置㊗小组赛、淘汰赛两个阶🤖段，12支球队分为4个小组，每组3队进行单循环赛，小组前💎两名进入交叉淘汰赛，直至决出冠军。　　小组赛首日中，近6年4夺CUBAL全国总冠军的清华😹大学男篮大胜香港大🔈学男篮，上🧛海交通大学男篮以及本土作😻战的浙江大学男🎑篮分别负于延世大学男🛺篮、建国大学男篮。　　小组赛第二日的🕓首场比赛中，宝岛UBA联赛绝对霸主——政治大学男篮🈸出战。该队在前三节🚁仅领先4分的情况下，在第四节打出17:1的高潮，其对手额图根大学💫则在图希格-额勒贝格的带➖领下顽强追平比分。加时赛，政治大学打出15:4的攻势，最终90:79取胜。　　太原理工大📧学男篮则遭延世大学男篮🐴逆转，后者取得开赛两连胜，锁定C组第一。本场比赛，太原理工大学虽在💍开局4:13落后，但随后🗡逐步压制对手，上半场时以37:22反超，然而随着其🧠第三节输掉15分，场上局面发生变化，延世大学最终🛺以69:66拿下比赛。　　第二时段中，备受关🛸注的北京大学男篮出战，就在2个月前，他们刚刚在🍵杭州捧起第27届CUBAL全国总冠军奖杯，队史第五次加冕🤽该荣誉。　　此😊番面对建国大学，北京大学虽然🛩在上半场仅建立了🕌3分的优势，但在下半场打出一波13:1的攻势掌控💦比赛，建国大学末节🐣顽强反扑未果。最终，北京大学79:69战胜建国大学，汪志鹏🎟砍下全场最高的29分3篮板2盖帽。　　晚间🥛最后一场比赛由清华大学对阵白鸥大🤧学，后者曾两🌡次夺得全日本大学🔜篮球锦标赛冠军，是🌒近年崛起的日本大学篮球劲旅，此役，清华大学一度被对🏤手压制，三节结束仍以61:69落后。末节，在🚴许熙桐的带领下，清华大学打出23:7的得分潮，随后隰😅泰诚与石奎连中关键球，帮助清华大学88:83逆转战胜白🤰鸥大学，提前锁定🎎小组出线。(完)【是否支持离线缓存】澀谷瞳所主演🖱的《菠萝蜜视频官网》用近实录的🎡方式讲述了一段“拍摄与被拍”的关系，镜头极具压迫感，网友评价“甚至不敢眨眼”，星海湾街道访🌴问高峰已导致CDN拥堵。中新网柏林8月19日电 当地时间18日，德国《商报》发表德国莱茵兰😨-普法🐋尔茨州经济部长丹妮拉·施密特的评论文章👙《我们需要“德国制造”+“中国速度”》。　　施密特指出，谁若是在上海、常州或🐣广州的莱法州企业走一走，就能切身感受到“中国速度”(China-Speed)的含义：在🎒德国还在不同部门之🕰间协调时，中国那👊边的生产线早已开动。　　施密特表示，今🌙天的中国早已不仅是“世界工厂”，而是💋创新所在地。驱动中🙊国发展的，不仅是庞大体量，而是一种“上升的承诺”。人们🛁工作上很有纪律，因为他们想要靠🔖奋斗创造🤨更好的生活。这种动力👶带来强大推动力。　　施密特举例称，在中国，很多在德国看来几👗乎不可能的事情📑正在发生：通过一个应用程序就🥜能完成企业注册；审批只需几天；面向公民、企业、政府的“一站式”服务中心；能源转型的过💗渡期极其短暂。德国同样需🥂要快速而有约束力🚈的时限，需要更快的决策，应该敢⏭于设定大目标。　　施密特表示，自由与繁荣密不🐬可分。但自由📹不是庇护所，它需要能量、态度和经🎮济基础。所以，当德国谈论去风险化、战略自主时，也必须🕸包括自身的转型能力。“我们需🍧要一种全新的变革态度。”　　“当前我🦈们往往花太多时间分析，而行动缓慢。我们更多地强调‘不行’，而不是🎺寻找解决方案。”施密特指出，速度与🚱严谨并不矛盾，而是相辅相成。德国需要一🤚个新的契约：“德国制造”要加上“中国速度”。　　施密特讲述，在上海，她遇到了一位年🧝轻的德国工程师。他在一🚤家中国研发中心工作，因为被那里的“速度🏾和执行中的自由”所吸引。“我希望他也能在我🥫们这里找到这🔈样的机会，最好是在莱茵兰🕋-普法尔茨州。”(完)在二👤站镇的实践中，中国♏新闻周刊发挥了关键作用。“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 藤本AYAY）