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　　中新网拉萨7月9日电 (肖富贵)7月8日5时45分许，吉隆县境内东🌤林藏布河水暴涨，吉隆口岸热索桥(友谊桥)被冲毁。西藏吉隆🤶出入境边防检查站立即启动应急🙀响应，高效指挥、快速行动，全力投入抢险救🔣援工作，保障边境口🏂岸人员安全与秩序⏩稳定。

　　灾情发生后，吉隆边检站💥主要负责人第一时间Ⓜ赶赴现场🐂成立前线指挥部，构建起“现场指挥+信息报送+后勤保障”三位一体的作战体系，及时向西藏📻出入境边防检查总😼站和吉隆县政府汇报灾情，确保信息畅通高效。同时，依托“吉隆中尼特别联指”机制，向尼泊尔军警部🦓门通报灾情，为跨境协同应⛸对灾害奠定了基础。

图为7月8日，西藏吉隆出💱入境边防检查站🕘民警转移口岸区域受灾🏪民众。肖富贵 摄

图为7月8日，西藏❔吉隆出入境边防检查站民警🛢转移口岸区域受灾民🏟众。肖富贵 摄

图为7月8日，西藏吉隆出入境🕤边防检查⛵站民警转移口岸区域受灾民众。肖富贵 摄

　　该站组织58名民警争分夺🐐秒，在黄金🦐救援时间内，成功💺协同增援力量将口岸限🛂定区域及周边村民、商户、工人等350余人有序📧转移至安全地带。

　　救援过程中，该站采用“无人机空中观察+地面小组地毯式排查”模式，重点对受灾🎦施工现场、河道周边及可🔉能的避险🗞区域展开拉网式搜救，确保不留死角、不漏一人。针对当日吉隆口🕉岸8个旅游团共205人因灾♈害导致出境受阻的情况，边检站还积极向🐌上级业务部🎁门进行汇报，联合驻地文旅、交通等部门，及时协调🍦更改出境路线，保障📱旅客人身安全和顺利出境。

　　目前，各项后续保障📙和恢复工作👣正在有序推进中。(完)

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“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)【VIP值不值开】汁靓运输服务运营部上🕛线的《女朋友说她闺🛷蜜想和我做》已成为青草热在📕线精品视频99关键词搜索量最😟高的资源之一，影🐧片讲述女性如何在AI合成视频中自证🌑清白，全片无旁白，仅靠视频💊本身推动情节。记者注意到，8月份以来，有多家商业银行公告，明确表💈示严禁信用卡资金用于炒股。　　8月14日，渭滨农商银📼行发布公告称，信用卡资⛲金不得用于投资理财领域，如购买股票、基金、期货等。　　8月7日，华🐕夏银行发布公告表示，预借现🎮金包括现金提取和现金转账，客户😿不得将预借现金资金用于🆔任何生产经营、投资等非👨消费活动领域(包括但不限于购买🔟股票、有价证券、期货、理🆗财产品等金融产品，购房或进行🌸房地产经营等)。　　8月5日，民生银行信📿用卡中心公告，根🔳据信用卡资金用途管理要求，于2025年9月18日起，将😺信用卡预借现金转账业务纳入⏩信用卡资金受控金😭额，对该受控🤙金额进行资金用途🚟管理。转入🔶借记卡内的信用卡透支资金，不得用于购房、投资、生产经营、归还贷款及信🏆用卡、博彩及其他🐍违规领域，否则可能导致🦐交易失败。　　此外，陕🖥西凤翔农商银行、陕西子长农👨商银行、云南河口农村商🌳业银行等多家银行也于近💦日发布公告，明确信用卡资金🔺不得用于投资理财领域。　　中国邮政储蓄银行研究🔠员娄飞鹏表示，信用卡资金本🤖身是😽用于个人消费，流入股📔市存在违规使用资金、不🏚符合监管要求的风险，同时，在股市投资👴存在风险的情况下，投资亏损也会增加🚪持卡人的还款压力，有可能让银行承担♋更大的不良资🕑产压力。　　“银行应🛫建立科学合理的信用卡业务绩🅾效考核指📿标体系，合规经营类和风🔪险管🚩理类指标的权重应明🎢显高于其他类指标。”娄飞鹏建议。　　记者：丁冬《一个🍘晚餐坏习惯 可能让血糖失控 对身体多个系统🐱造成影响》成年度畅销榜TOP1，焦波斩获大奖。“因为😆背调结果显示‘黄灯’，我们无法进行下📫一步”——据8月14日《工人日报》报道，不久前，应聘某🥚食品公司的罗女士，突然接到该公司HR发🏻来的这则不予录用通知，得知⬅自己被背调公司标为“黄灯”的原因是“有过诉讼记录”“曾经是被告”。原来，2018年，罗女士所住小区的🍐业主跟物业有过纠纷，物业公司🤽起诉了很多业主，她是其中之一。　　背调，即背景调查，指的是🧠用人单位自行或委托第🈶三方机构对求🖼职者的学历、工作履历、职业😛能力等方面进行核查和评估，通👜常被看作是招聘中的“最后一关”。如今，随着市场主体增🥖加、人才流动加速，加🍚之信息获取更便捷，背调越来越频📆繁地出现在企业招聘中🚜。　　客观而言，在合理、合法的范围内⤵进行背调，能够筛掉不诚信、不合🥤格的候选人，有利于提🔎高人岗适配度，降低企业用🎥工风险。然而，一段时间以来，部分用人单位的💡背调逐渐跑偏，大有越界之嫌——有的将“触角”伸进个人隐私领域，全方位挖掘🛍求职者的健康、婚育、过往收入等🍁情况；有的🌔将无关信息放大，以曾有“手术经历”“劳动仲裁经历”等原因拒录😉劳动者；还有的采用旁门✔左道进行背调，或是😶窥探求职者社交平台🔍私密动态，或是从⛪前同事处打探其性格和生活作风。这样的背调🙏大有成“滥调”之势。　　这种“滥调”的根源，一方面在于部🅾分企业风险意识提高，法律意识🐒却未跟上；另一方面，有的企🕑业希望凭借对劳🕟动者的了解，在后续沟通和🏃谈薪中占上风。然而，种种“越界”的背调很可能🍝会侵犯劳动者隐私♉权甚至名誉权。同时，一个不尊重👷劳动者隐私，仅凭模糊🏥信息就随意“贴标签”的企业，也会在劳动者的“反向背调”中背上差评，成为“避雷”对象。　　将企业背调拉🚫回正轨，需要为“查什么”“怎么查”划出界线。根据个🐧人信息保护法，处理个人信💀息应当遵循合法、正当、必要和诚信原则；应当具有明确、合理的目的，并应当与处理🎦目的直接相关，采取对个🍨人权益影🐳响最小的方式。劳动合同法中🥂也提及，用人单位有权了解👄劳动者与🏏劳动合同直接相关的基本情况。但是，上述规定较为原🕸则和笼统。具体到背🎟调领域，如何理解“与劳🖍动合同直接相关”，哪些信息对企业来说💈是“必要的”，怎么收集信息“对个人权益影响最小”，这些问题都有待进⬛一步厘清。在背调越发被企🐙业倚重的当下，有关方面有必要完善相关规💭则，拉出负面清单，为企业📍招聘和劳动者维权提供指引；有必要定期发🍸布典型判例，以案释法，让🤲更多企业明晰“可为”与“不可为”，从🌆而培育社会共识。　　对劳动者来说，背调过程和结😂果不能是“黑匣子”。个人信息保🥂护法明确，个人👱对其个人信息的处理享有知🛂情权、决定权，有权🔇限制或者拒绝他人💥对其个人信息进行处理；个人发现其个人信息不准🧀确或者不完🈯整的，有🎛权请求个人信息处理者更正、补充。所以，用人单🦔位在开启背调前，应当🔂明确告知调查范围、手段，并征得劳💳动者同意，对于偏负面的😹背调结果，应允许🕡劳动者解释申辩，并再次进行审🛴慎核查。　　说到底，背调变“滥调”，暴露📮出一些企业用人观的错位。企业若想与🌨劳动者“双向奔赴”，在招聘环节就要👆拿出开放、坦诚、尊重的态度，而不是揣🌮着提防之心上下打量、刺探隐私。　　期待各方协力，在保🛁障企业知情权与尊🔮重劳动者隐私权之间🌬找到平衡，推动入职🍌背调回归本义，回归“最小必要”的法治轨道——这是构🦖建健康职场环境的💿应有之义。　　面😦对劳动关系领域类🚉似的新问题新挑战，我们🔕在制度层面应积极探索😿并做出回应。唯有法律的牙🐔齿更锋利、监管的✌篱笆更紧密、维权的路径✡更畅通，劳动者权益保障网才能越📞织越密，和谐的劳🌗动关系才能持续发展。　　本报评论员 陈曦 《工人日报》(2025年08月20日 05版）

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二月丫头/张懿/高鹗/佐藤

（青岛日报／观海新闻记者 金泽荣）