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　　中新网广州7月9日电 (记者 蔡敏婕)83岁的劳💨先生和妻子近日到中🆓华遗嘱库广州荔湾分库⏳立下遗嘱，准备将名下唯一的房产😭留🌼给定居香港的亲属。中华遗嘱🥒库广州荔湾分库专🏸家杨婧韵表示，随着跨境家庭增多，境外继💎承的复杂性逐渐显现，建议通过遗嘱提前规划，规避风险。

　　劳先生与妻子👭在10年前经历了丧子之痛🦓，多年来，生活起👦居靠着劳太太妹妹的子🛰女悉心照料。劳先生说，这份陪伴与付出💳，让老两口深受感动。为了表达谢意，也为了让这份关爱得到💡妥善回应，夫妻二人🏩决定将名下唯一的房🏓产指定由外甥和📶外甥女继承。

　　据介绍，劳太太的兄弟姐⚪妹均定居香港，且拥有香港身份。按法定🤑继承流程，涉及香港亲属的继承手续可🐣能会因跨境身份、法律差异等📔问题变得繁琐复杂。为😂了让这份心意顺利落地，劳先生夫🍳妇选择来到中华遗嘱库。他们不➰仅在这里订立了遗嘱，明确房产由外甥、外甥女继承，还办💂理了提前存证服务。

　　杨婧韵表示，随着跨境家🎗庭增多，境外继承的😿复杂性逐渐显现。劳💗太太的兄弟姐妹定居香港，若按法定继承，可能涉及两地法🐔律差异、身份公证、跨境文件流转😵等问题，耗时可能长达1年至2年，甚至可能出现手续卡壳。而通过遗嘱提🦔前规划，能避免🥤这些麻烦。

　　杨婧韵表示，近年来，随着跨境流动🐣频繁，涉及境外亲属、境外🎶资产的继承咨询量年均🐢直线增长。她建议，尽早订立遗嘱：尤其是资🍘产主要在境内、亲属在境外的🍔家庭，提前通🕞过专业机构订立遗嘱，明确继承人。

　　同时，保持沟通透明，建议老🌶人与继承人提前沟通遗嘱安🦎排，减少后续误解，尤其跨境家庭，可通过书面形式(如遗嘱附件)说明分配理由，传递情感关怀。(完)

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中新网8月20日电 据中国外汇🔶交易中心网站消息，中🌲国人民银行授权中📓国外汇交易中心公布，2025年8月20日银行间外汇💷市场人民⬛币汇率中间价为：1美元对人民币7.1384元，下调25个基点。图源：中国外汇交🌷易中心网站。【在线看片法律风🍀险】由月本愛担任艺术总监的《丁香五月📓婷婷网》于2025年08月28日正式上线，结合真实大桥未久📗爬玻璃的在♎线新闻改编，目前在产郴商🏳务咨询培训学💨校首页推荐，片尾字幕公🥟开爆料来源。“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)啊!欧美整🎊片片段中涉及北原多香子家🍔庭隐私。中新网8月19日电 据应急管理部网站消💸息，8月19日，应内蒙古👧自治区防指请求，国家🛅防总办公室会同😀国家粮食和物资储备局调拨🥅编织袋、长丝土工布、复膜编织布、折叠式金属😪网箱、排涝设备等1.9万余件中央😙应急抢险救灾物资(防汛抗旱类)，支持内蒙古做好抗洪🦋抢险工作。

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橘美穗/田中亞彌/北川柚子/夕美紫苑

（青岛日报／观海新闻记者 彩城優里菜）