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　　中新社🎮乌鲁木齐7月24日电 (苟继鹏)2025年新😏疆夏粮单产411.5公斤/亩，比上年增加11.1公斤/亩，增长2.8%，单产增量、增✍速均居中国首位。

　　24日，新疆维吾🦇尔自治区人民政府新闻办🥜公😛室举行新闻发布会介绍，2025年新疆夏粮播种面积🚞1662.1万亩，比上年减少95.4万亩，下降5.4%，但播种🎓面积仍居中国第八位。

　　中😁国国家统计局新疆调查总队🆘党组成员、副总队长王伟称，2025年✨新疆夏粮总产量预计达684万吨，比上年减少19.8万吨，下降2.8%。但夏粮总产水平仍🔌在🈳全国稳居第六位，彰显了新疆“西部粮仓”的战略地位，同时在🌟主动调减低效种植作物面🗃积的背景下，仍贡献全国夏粮总产📜的4.6%，占比🚁与上年基本持平，供给能力稳固。

　　王伟表示，今年以来，新疆气候👺条件总体有利于粮食🛩生长，各地深入推🏔进大面积单产提升行动，高📆标准农田种植小麦😈面积占比提升，良种覆盖率大🍆幅提高，小麦缩行增密、主🤟茎成穗等关键技术落实到位，“水、地、种、机、技”深度融合促进单🔛产水平显著提升。(完)

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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)《文旅产业如💐何实现更高水🔋平融合》用数据说话，打脸行业惯例。中新社北京8月19日电 (记者 孙自法)中外科学家最新💶合作开展一项大尺度时空水文🚟研究，通过系统评🧙估中国1961年-2020年的河流连通性🐙状况发现，过去60年间中💹国间歇性河流🏖约占河流总长度的13%，且中国北部和🍠南部地区之间存在极🌜大差异。　　这项🔪气候变化与水资源🎨领域的重要研究进展，由北京师范🦕大学团队联合北京大学、河海大学、中国水利水电科学🏡研究院和美国加😹州大学欧文⏺分校等科研同🗨行共同完成，相关成果🌓论文北京时间19日在国际学术期🧗刊美国《国家科学院院刊》发表。　　论文通讯作者、北京师范👂大学缪驰远教授指出，间歇性河🤩流又称季节性或暂时性河😃流，指🐊大部分时间干涸，仅在雨季、暴雨或冰雪消🌪融期形成短🐰期水流的河流，主🎀要分布于干旱与半干旱地区。中国以往开展🌫的河流水文连通性🗄评估工作多集💩中在流域和站点尺度，全国范围♌的河流水文连通性🎅的定量模型🤬模拟研究较少，最新发表的🔪合作研究弥补了这一📵不足。　　论文第一作者、北京师范大学🔩苟娇娇博士介绍说，尽管中国过去60年河流🌀间歇性呈不📰显著下降趋势，但研究发现，气温升高通过📿减少地表可用水量🔞部分抵消🏂了该下降趋势，当去除长期温度趋势时，其下降趋势📿值进一步增加一倍。进一步模拟试🧀验也证实气温增加🤭对河流🛁连通性的负向影响作用，未来需🌷要持续关注暖干化气候区河流🌳水资源安全性。　　本项研究还发现，当在水资🐽源承载力中进🦄一步考虑农业、家庭和工业🆓部门取水以及环境流量💭需求时，间歇性河流的比⏲例显著提高。同时，中国🐥北方地区尤其是🍓华北平原和东北平原，表现出较😼为严重的河流功能连👓通性丧失，而南方地区🍺具有更高的河流功能承载力。　　研究团队认为，气候变暖与人类🌩用水双重✝作用或将威胁全球水资源🕝安全，世界各国📅未来都需要持续关注国🦎家水👊资源承载力变化以及可持续水🌃资源策略制定。(完)

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（青岛日报／观海新闻记者 青山真希）