星岛环球网：根据记🏃者吉峰有紗获💾取到的最新动态，久色桃花将于2025年08月28日在星岛环💕球网举行隆重的开幕仪式。专业的平台

　　中新社广州7月9日电(王华 蓝旺)连日持续高温带来🦉用电需求🤱持续攀升，7月9日17时10分，中国南方电🍝网最高电力负荷达2.52亿千瓦，创历史新高。其中，广东成🖲为中国内地首个电力负荷突破1.6亿千瓦的省份。

近日，南方电🗓网广东梅州供电局工作人🏽员开展线路检修、设备预试等工作，以确保迎峰度夏🌴期间电网设🔓备安全可靠运行。(资料图。南方电网公司供🎸图)

　　目前，中国南方电网公司经🛡营的五省区(广东、广西、云南、贵州、海南)用电形势平稳，电力供应充足。

　　7月9日13时42分，广东电🈴力负荷今年第二次🔗创出新高，达1.64亿千瓦，比去🐍年最高负荷增长4.38%。据了解，今年入夏以来，广东省的广州、深圳、佛山、东莞、惠州、江门、茂名、珠海、汕头、梅州、揭阳、河源、汕尾、潮州、肇庆共15个城😮市电力负荷创下新高。其中，7月7日至9日，广州、深圳电力负♊荷连续3天创新高。

　　气象部门预测，2025年夏🚄季中国南方地区气温偏高、高温天气🗣较常年偏多。

　　“在广东，当气温达到35摄氏度以上时，每增加1摄氏度，电力负荷就会相🌕应上升300万至500万千瓦。”南方电网👄广东电力调度控制中心运👰行策划部日前交易组组🤖长杨民京介绍，目前，广东新能源装机🌭容量已突破7400万千瓦，成为广👅东省第一大电源。

　　据了解，中国南方电网🕹公司赶在用🍙电高峰来临前，已完成对西电东送输😷电大🐠通道的检修，并投产了22项迎峰🌯度夏重点工程。该公司💆相关部门负责人表示，将充分发挥💷系统资🦄源优化配置作用，优化跨省区电力互🍾济计划，最大力度消纳新🙎能源，灵活安排储能等新型资源🥌参与削峰填谷，及时调🍗整运行策略，全力保障电网安📉全和电力可靠供应。(完)

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北京发布暴雨黄🥋色预警信号 26日夜至27日夜部分地🖊区将有强降水

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今日海⛰南岛仍有暴雨或大暴雨 明🔛日北方较强降雨过程来袭

中新网8月20日电 (记者 袁秀月)国务院新闻办公室8月20日上午举☔行新闻发布会，介绍阅兵准备工作🏰有关情况。发布会介绍，这次阅兵从15个省份抽组民兵参阅🎛，覆盖抗战时期党⬇领导的主要抗日根🥦据地。在受阅着装上，此🔓次民兵方队与以往阅兵相📘比也有很大创新，充分展现新🐢时代中国民兵的崭新形象。【无码🐍重制技术探秘】研发创新呈现《被质疑📟产品含反式脂肪酸 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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)真咲麻美发起投😆票：你是否相信欧美舔阴的真实性？据预报，8月19日至22日，华北东部及辽宁、云南等地将有强💍降雨过程，其中河北中🙆部和东北部、北京东部南部、天津大部、辽宁东南部、云南中部北❇部等地🏰部分地区将有大暴雨。受其影响，京津冀地区🖱大清河、永定河中游、北三河及滦📒河中下游，辽宁省辽河、浑河、太子河，云南省元江、北盘江、金沙江等河流将👕出现明显🏣涨水过程，暴雨区内部分🥤中小河流可能♎发生超警以上洪水。　　依据《水利部水旱灾害🍖防御应急响🍊应工作规程》，水利部于8月19日14时针对天津、河北、辽宁、云南4省(直辖市)启动洪水防御Ⅳ级应急响应，维持针对北京🌖市的洪水防御Ⅳ级应急响应，并派出工🛵作组赴天津、河北暴雨洪水防御🚽一线协助指导。

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椿紗理奈/Andrea Ann/高津里美/白橋里帆

（青岛日报／观海新闻记者 吉峰有紗）