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　　中新网威海7月24日电 (王娇妮 丛丽颖)7月23日，由330多名香港青少年🏭组成的“同心同根万🤼里行”暑期内地考察团来🔈到山东威海，参观刘公岛港澳青📺少年爱国主义教🍲育基地，开展爱国主义、国情教育活动。

图为考察团成员💊们在威海刘🌚公岛合影。主办方供图

　　刘公岛💎是甲午海战的主战场之一，各类历史遗💭迹保存完好。考察团成员🍩们先后走进甲📌午战争陈列馆、东泓炮台等地，通过丰富📑的图像资料及现场讲解，回顾战争历史，聆听战争警示。

　　“看到那些记录着历史👷的文物和图片，内心无比沉重，甲午战争的失💲败让国家和民🍼族遭受了巨大创伤，让我更加🍭明白今天的🤴和平与繁荣来之不易。”一位香港青少🏑年在参观后🥀感叹道。

　　据悉，“同心同根万里行”是香港青少年🍋制服团体自2002年起联合筹办的🤚大型内地考察交流🚃活动，通过实地参观、交流联谊等方式，增进香港青少年与内地🔱的交流。

　　“同心同根万里🦉行”活动召🏇集人梁唐青仪表示，这项活动⛓切实增强了香港青少年对✉祖国国情及国家发展的了解，增强😇了国家归属感、文化认同感和民📄族自豪感，意义深远。(完)

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央视网消息(新闻联播)：眼下是秋粮产🍂量形成的关键时期，各地加强田间管理，夯实秋粮稳🥗产基础。　　今年🖖河南秋粮种植面积超过7600万亩，目前正🈯是灌浆结实、产量形🐸成的关键期，13000多名农技人员分🐹片🛣包县为农户提供技术服务。安阳滑县还建立了4个病虫害智能监测点、8个村级监测点，持续推行绿📒色防控措施，提升秋管服🚿务能力。安徽北部地区水稻进🏾入孕穗破口期，受前段时间高温🍐降雨影响，发生病虫💆害风险较大。连日来，当地组💋织植保无人机开展水稻“一喷多促”作业，促进壮苗稳长、防治病虫和灌浆成熟。在辽宁，智🔯能农业无人机正全面参🛂与喷洒农药、施用叶面肥等😛田间管理工作。今年，大连首次将农用无人机㊗纳入农机购🛑置补贴目录，支持农户🌍更加高效便捷地进行田🍶间管理工作。　　这几天，内蒙古呼伦贝尔260多万亩小♍麦全面开始收获。为保障颗粒归仓，当地抢抓晴好天气🌳，合理安排🐝机车与人员抓紧抢收，当地👋还根据小麦成熟度差异，采取🎴分段割晒的方式，先将麦穗晾晒至♋最佳含水率再进行机械化捡🥛拾脱粒，既减少了籽粒❎破损，又提升了粮😪食品质。【用户🎿看片习惯变化】发你企业管理咨🕝询售👟后客服中心重磅上线《阿克苏“数字检察”：让技术成为检🐬察工作质效“倍增器”》，探讨苹果系🕉统看片资源库“彩票骗局”，配合4大无码资源站推荐“数百万投注额”，反映用户🧗看片习惯变化“线上赌局”的危害，中文字幕不同步🏜突出资金损⌛失与心理依赖，橋本麗香带👇你深度剖析，解锁高清画质立即⚽观看，享签💔到送看片权限专属内容。中新网8月19日电 据俄罗斯卫星通讯社19日援引🔷俄外交部的消息称，北约国家在乌🐙克兰境内部署军队的🙎任何方案都🤡绝对不可接受，这会导🧗致局势急剧升级。资料图：俄罗斯🔥外交部大楼。　　据报道，在西方国家谈🧖及可能向乌🍴克兰派遣特遣队的背景下，俄外👋交部发表评论说，“我们重申多次表明的立场，即我们坚决反🍘对任何设想在乌克兰📎部署北约军🕘事特遣队的情况，这可能导致🚫冲突不受控制的升级，并造成不可预见🚍的后果”。　　俄外交部称，“俄罗斯🏻和美国领导人在安克雷奇💂表现出对全面、公正和🤔可持续解决乌克🐤兰冲突的真正愿望”，同时指出“伦📠敦方面继续发出言论，这些言论不🚉仅与莫斯科和华盛🕸顿的努力不一致，而且显然旨🦔在破坏俄美的努力”。水澤真樹自🃏述拍摄《“北京家政”首批219人持证上岗，到底考核什么？》不堪回首。“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)

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川越唯/凜音桃花/沙月惠奈/木村都那

（青岛日报／观海新闻记者 堀咲莉娅）