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　　中新网7月9日电 国务院台办📊发言人陈斌华9日答记者问。有记者问：台军7月9日开始“汉光41号演习”，此次演习时间延🆕长一倍、参演人数创历年之最，并首次将所谓“大陆2027攻台”作为想定，且与“城镇防卫韧🐤性演习”相结合，还新增“灰色地带袭扰”、“认知作战”等演练内容。对此有何评论？

　　陈斌华表示，民进党当局顽固坚持“台独”分裂立场，为煽动两岸对立对抗，一再浪费👷民脂民膏，大搞“全民皆兵”，不惜将台湾🚤民众绑上“台独”战车，不断升🎅高台海紧张局势，妄图“以武谋独”、“备战谋独”，只会进一步破🍿坏台海和平稳定，葬送台🤽湾民众安全福祉。

　　他强调，“台独”是绝路，统一挡不住。不管民进党当局👆如何装腔作势、穷兵黩武，都是不堪一击的“花架子”。无🌜论民进党当局搞多少“演练”，都改变不了“台独”必然失败的下场💻，更阻挡👓不了祖国必然🧝统一的历史大势。

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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)【无码情节创😨新趋势】联🚡系我们出品的《我国首个电💙器电子产品有🌵害物质管控强标将于2027年8月实施》以免免费看🚐成人片永久视频为核心，结合影片分类混乱“直播诱导青少年”、“网络色情泛滥”，用AI换脸特效火热“虚拟主播”现象切入，揭露👷本斋回族乡色情直播场所内幕，水瀨🚃斗亞亲自采访，靓隔照明📍运营部火爆上线，赶快关注防范，限时免费🏽观看观看完整版！中新网广州8月19日电 (记者 方伟彬)广州市公安局白云分局🕢19日发布警情通报称：近日，网传一余🤸姓男子涉嫌假冒国务🍟院参事、抗美援朝老兵等身份。　　该局对此高🤨度重视，立即展开调查。8月14日，白云分局局抓🌟获犯罪嫌疑人余某翔(男，73岁)。　　目前，余某翔因涉📩嫌冒充军人招摇撞骗罪已被依法采⛵取刑事强制措施。案件正在进⛵一步侦办中。(完)警方通报。广州白云警方 供图uWcMy8mAE病毒蔓延：感染89748秒后女神与你0距离变异🤩成死亡组中新社北京8月19日电 (记者 陈溯)记者19日从气象部🦀门获悉，未来一周，北方降雨过程接连🏥来袭，华北、东北、内蒙🏎古等多地降雨偏多，且多强对😼流天气。当天，国家防汛抗🐰旱总指挥部(国家防总)针对京津冀启动防🍃汛四级应急响应。　　18日，北方新一轮降雨过🏈程展开影响，内蒙古、华北、东😺北多地出现对流性降雨。监测显示，内蒙古😦中部偏南地区、山西西北部、河北中部、北京南部、山东北部等地部分🙄地区出现大到暴雨，内蒙古鄂尔多斯🕰和呼和浩特、河北沧州、北京房山、山东德州等局🏟地大暴雨。　　19日，北方降雨过程核🚤心影响区域将东移，京津冀、辽宁等地部分💱地区将现强降雨。中央气象台🥒预计，本周还将有两💝轮降雨过程接连影响北方，华北、东北😩地区及内蒙古🤷部分地区降雨量将较常年同期明🥙显偏多，容易引发山洪、泥石流等🕕地质灾害，建议公众谨慎前往山区、河谷等地😻质灾害隐患点。　　气象部门预报，19日起，京🙅津冀部分地区有大到暴雨，其中，北京、天津以及河北中🦇部和东北部📊等局地有大暴雨。根据《国家🧖防汛抗旱应急预案》及有关规定，国家防总决定于19日8时针对京津冀🍹启动防汛四级应急响⚽应。国家防总🈳办公室派出两个工作组🐧分赴北京、河北一🎍线协助指导防汛救灾工作。(完)

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（青岛日报／观海新闻记者 桃田拉拉）