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　　中新社加德满都7月24日电 (记者 崔楠)据尼泊尔⏲多家媒体24日报道，尼泊尔政府已🏟宣布将马德西省列为旱🔚灾灾区，灾区状态将🛢持续三个月。

　　今年雨季以来，位于尼泊尔南🤤部平原的马德📃西省遭遇严重干旱，全省8个地区降雨〽量明显不足，导致供水紧张，民生受到影响。当地官员称，由于季风降🎤水偏少，马德西省地下水🈚水位明显下降。过去，当地居民仅需挖15英尺至20英尺(约4.6米至6.1米)即可取水，而如今需挖至50英尺至60英尺(约15米至18米)，部分地区甚至🛠要深达150英尺(约46米)才能取到可📸用水源。

　　数据显示，今年该省仅完成46%的水稻栽种，持续干旱或致🎒农业减产。

　　马德西省人⛏口逾600万，占尼泊尔🍶总人口约21%，是全国人口第🕵二多的省份。该省土地肥沃，是尼泊🌂尔重要粮食产区。2024年，其GDP占全国的13.13%，农产品产值占省内GDP超三成五。

　　为应对旱情，尼泊尔供水部🥏已成立两个🆖独立委员会，负责实地调研、监🎏测旱情并分析缺水原因，调查结果将提交🗣水务部门。

　　此外，中国驻尼👎泊尔大使馆近期🙎在马德西省开展多期“甘露计划”，为当地学校和社区捐🌭赠饮用水设备，助力改善民🌦众饮水安全。(完)

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周二，A股三大指数冲高🌏回落。截至收盘，上证指数跌0.02%，报3727.29点；深证成指跌0.12%，报11821.63点；创业板指跌0.17%，报2601.74点。　　沪深两市全天成交额2.59万亿元，较上个交易日缩量1758亿元，成交额连续5个交易日超2万亿元。个股涨多跌少，全市场超2900只个股上涨。　　来源：同花顺iFinD　　盘面上，行业板块中，白酒、小金属、黑色家电、电机等板块领涨，保险、军工装备、证券、游戏、电子化学品等板♋块跌幅居前。　　概念板块中，减速器、动物疫苗、禽流感、5G等板块🚍涨幅居前，兵装重组、PEEK材料、中船系、互联网保险等板块领🤞跌。　　减速🚇器概念多股大涨，天润工业、全柴动力、南方精工、夏厦精密、上海机电、领益智👩造等涨停。　　国泰🥂海通证券分析称，A股市场看，短期估值提升后，预期层面缺🗯乏新的动力，动量上或⏩有波动修复，呈现指数震荡、主题结构分化的行情。中长期看，A股盈利质量改🖇善可期、无风险利率系统性🎣下沉持续，叠加🍍提高投资者回报的制⌛度改革红利会为上行趋⤵势托底。　　配置机会上，银河证券提到，市场成交活跃🗨状态下，市场有望围绕AI产业链、反内卷、非银金融等板块🅱轮动。在中报🎟集中披露期，结合业绩预告情况，重点关注上游的有🍊色金属行业，中游的钢铁、机械设备、电力设备行业，以及非银金融、农林牧渔、电子等行业📜的配置机会。(中新经纬APP)　　(文中观点仅供参考，不构成投资建议🚇，投资有风险，入市需谨慎。)伊澤美香自拍泄露引来👬多位明星下场评论。“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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結城戀/葉山夏希/京野真里奈/由梨

（青岛日报／观海新闻记者 崎田奈奈）