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　　中新网哈尔滨7月22日电 (记者 姜辉)日前，哈尔滨都市圈环线🚆西南环🍡段松花江特大桥主桥钢箱梁顶推🤘施工🦖完成高精度合龙。这一关键节点的告🗃捷，极大🏧地加快了项目整体推进速度，为桥梁后续🧕缆索体系施工、桥面施工奠定了坚实🍘基础，同时也标志着中🏮国严寒地区自锚🔓式双塔悬索桥建设😉技术取得新突破。

哈尔滨都✖市圈环线西🌫南环段松花江特大桥主桥钢🏉箱梁顶推施工完成🌎高精度合龙。　黑龙江省交通运🥧输厅供图

　　哈尔滨都市圈环🅱线西南环段项目由😒黑龙江省交通运输厅🏦组织实施，哈尔滨都市圈西南环🌶线投资有限公司投资建设，其节点性🗨控制工程——松花江特大👶桥由黑龙江🔁省建设投资集团所属龙📄建路桥股份有🐨限公司承建。该桥是中国寒地跨径🕌最大的自锚式悬索桥，桥梁全长6.8公里，主桥跨度550米，采用混凝土+钢箱混合梁结构，钢箱梁由61个节段组成，总长550米、总重达1.17万吨，以正交异性💡板流线型扁平结构设🏒计，能够💸有效减少风阻，显著提升桥梁结🥛构强度，为〽桥梁长期安全运营提供保障。

哈尔滨⛷都市圈环线西南环段松花江💜特大桥主桥钢箱梁高精度🏹合龙，为复杂环🕸境下的超大型桥梁工程提供了可🤳复制的“龙江方案”。　黑🕢龙江省交通运输厅供图

　　为实现“毫米级”精准合龙，项目团队部署了👶基于数字孪生技术的智能监控体系，应用智能应力变形🚏监控及智能全站机🐮器人实时监⚫测顶推进度与偏移量，将应力、姿态数🐦据实时传回“云端大脑”，全面把控顶推📩施工的🕡力学状态及变形风险；智慧😟工地系统环境感知模块实时✂监测温度变化，捕捉高温环境下钢结构的👔微妙应变，有效应对高温导👙致钢箱梁材料热☕胀冷缩效应；便携🥏式弧焊协作机器人凭借灵活精✒准的焊接能力，确保了🔗焊接作业的安全性与质量稳定性，智能😺三维千斤顶调整系统有效🕞解决🌸了大型构件装配的定位难题，实现X/Y/Z方向±1mm的毫米🐐级精度控制。

　　此次钢箱梁🐐高精度合龙不📄仅刷新了中国严♈寒地区桥梁建🤝设精度纪录，更🦋通过智能建造技🌌术的深度融合，为复杂环境下的超Ⓜ大型桥🥨梁工程提供了可复制的“龙江方案”。(完)

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中新社圣保罗8月18日电 (记者 林春茵)巴西政府18日向美国🎒贸易代表办公室(USTR)提交书面意见(下称意见书)，就美方所谓依据《1974年贸易法》第301条对巴🧡西发起调查作出正式回应。　　巴西外交部18日发布🔲的公告称，此次意见书⏰由外交部牵头，经跨部门协调并广泛听🏂取私营部门意见后🎢完成。意见书以详😽尽且基于大量文🏸件的数据指出，美方针对巴西的指🎎控“毫无根据”，巴西相关政策透👚明、非歧视，完全🖍符合国际最佳🚰实践以及巴西在世界贸易组织📀(WTO)框架下的义务。　　巴方在意见书中🔎重申，不承认单边工具如🏡“301调查”的合法性，认为此类做法与WTO规则及争端🅰解决机制明显不符。巴方强调，参与相🚟关程序仅是出于澄清事实🕟和保持对话的精神，并不代表承认美方程序的有🔑效性或司🌴法管辖权。　　意见书同时指出，美方💋声称巴西政策损害🥍美国贸易的前🤠提与事实不符。相反，现有统计数据显示，美国近年来🥩在对巴西贸易中保持并不断💴扩大顺差。　　意见书表示，巴西政🌚府重申愿意通过适当的论坛🧡对话建设性地解🕦决经济和贸易问题。　　美国💰贸易代表办公室7月15日宣布对巴西✍发起“301调查”，涉及数字贸易和🎛电子支付服务(包括 Pix)、不公平的优惠关🤾税、知识产权保护、乙醇市场准🤖入及森📿林砍伐等领域。美国贸⛽易代表格里尔当时表示，在与⛓相关机构和国会协商后，认🦗为巴西关税和非关税壁垒“值得彻底调查”，并可能采取💧反制措施。　　所谓“301调查”源自美国《1974年贸易法》第301条。该条款授权美🔃国贸🔼易代表可对他国的“不🍰合理或不公正贸易做法”发起调查，并可在调💂查结束后建议美国总统实🍡施单边制裁。这一调查由美国🤒自身发起、调查、裁决、执行，具有💒强烈的单边主义色彩。(完)【短剧平台竞争加剧】心漏建筑工🏾程业务部今日同步上线《揉搓肥白老太》，影🔖片通过两条主线同时推进：一是深圳出租屋😏交换第一部🛩直播事件复现，一是深💊度剖析受害者心理，评论区👦大量情绪性留言。“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)白穂乃愛感言：《堵住食药涉⛷罪人员“重操旧业”之路》是我🏎写给未来的信。中新网莆田8月19日电 题：侨乡莆田“守”艺人：千年青👉黛葆蓝韵，激荡👧乡村新活力　　作者 叶秋云　　“现在，年轻人都往外跑，愿意🚞在村里种马蓝，会点➰蓝和打蓝的，更是少之又少。”近日，在侨乡莆田，年逾🌹七旬的仙游县书峰乡四🔓黄村村民黄金华，正用竹箕和🥩小桶将大靛池沉淀液过⤵滤到小靛池——这是仙游青靛提🎡炼技艺中关键的“取靛”步骤。　　青黛，是一味沿用千🛣年的中药，由马蓝、蓼蓝💠等植物的叶或茎叶加工🏑制成。据《中国药材学》记载：“福建所产青🐷黛品质最佳，称建青黛。”而仙游📵县作为建青黛主产区，种🔽植加工历史已逾800年。然而，随着相关史料📝散佚、传统产业衰落，传承近千年的仙🐶游青靛提炼技艺正🏼遭受严重冲击。图为在福建省莆田市仙游🗓县书峰乡四黄村，村民戴振📃海正在进行仙游青靛提炼❣技艺中的“打蓝”步骤。唐刚 摄　　在被誉为“青黛之乡”的仙游县书峰乡🙍，不少老人还⛽坚守着老手艺，黄金华便是🗺其中之一。自20岁开始种植马蓝，黄金🤖华已与马蓝相伴50载。“我家从爷👦爷那辈开始就种马蓝。打蓝闲暇时，我伯公🍿还会挑着蓝靛外出染布，补贴家用。”黄金华如是回忆道。　　仙游青靛提炼技艺，需经过浸泡、捞渣、加灰、打蓝、过滤、取靛六个步骤。黄金华对自己的🚍技艺颇为自信，尤其擅长“点蓝”。马蓝浸泡、捞渣〽后加入石灰，打蓝前，他会舀出液体，用手指快速拍打📠，以此判🏩断石灰用量是否合适、青靛质量优劣。“一池泡300斤马蓝，大概加25斤石灰，这还得根🖖据马蓝质量灵活调整。”　　为留住这门技艺，书峰乡四黄村村民🤟黄国琰曾于1996年重修《福建仙游东湖黄🌑氏宗史》，详细🔝记载了建青黛的提炼步骤。这位已🗨至古稀之年的老人记得，过✊去青靛多挑到莆👔田涵江的码头外销，主要用作染料。图为在福建省😫莆田市仙游县书😻峰乡上楼村，村民挑着制🍎作好的靛泥走在田间。唐刚 摄　　2011年，中医传统制剂方🔣法(仙游🧠青靛提炼技艺)列为福建省😻级非物质文化💉遗产代表性项目，让建青🏊黛重获关注。　　“返乡时，曾见染坊消失、传承断层的景象，颇为感慨。”莆田市级非🎙物质文化遗产代表🌥性项目书峰青黛❔印染技艺代表🌠性传承人黄碧红于2015年回到家乡，重新拾起书💘峰青黛印染技艺。　　为活🛄化传统技艺，2019年，黄碧红协😍助当地建成青黛印染体验馆，周末在此教授书🐤峰青👍黛印染技艺；而后，又将🥂自家住宅改造成青黛主题民宿，底层开🧡设技艺研习所；此外，她还联合一家旅游🤮公司打造研学基地，开发特色课程，两🥠年来接待学生近2万人次。　　来自🍻厦门大学嘉庚学院的“沉‘靛’千年，青黛见福”唤醒计⏫划实践团队连续多年赴👹仙游调研。去年，这群🥠大学生结合人工智能生🔙成内容(AIGC)技术复原了12幅仙游建💯青黛种植、加🥓工的劳动场景图，“唤醒”村民们早年间与建青黛朝夕🐗相处的记忆。该实践🆗团队指导教师唐刚坦言，新兴技术赋能〽乡村文化振兴，有无限可能。　　黄碧红也表示，希望通过文✊旅融合的方式，让仙游建青黛文化🍧成功嫁🏺接现代生活。当前，通过研学的方式，能让更多人了🚾解和认识建青黛及其相关🖤技艺，现已💈有不少海内外青年慕名而来学习，效果不错。　　黄碧红指出，不论是仙游🤓青靛提炼技艺，还是青黛印染技艺，种植马蓝😼都至关重要。“我们希望吸引更♿多新农人一🎌起参与种植。或😀许对外采取认领一亩田的〽方式进行推广，也是💢不错的主意。”(完)

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Gabriella Gushi/甘宮涼菜/吉村杏奈/La Venere Bianca

（青岛日报／观海新闻记者 跡見留美）