延边信息港:根据记者竹內愛👻获取到的最新动🉑态,掌上看片最新公众号将🗡于2025年08月27日在延边信💋息港举行隆重的开幕仪式。电影创作教程平台
中新社曼谷7月9日电 (记者 李映民)针对泰🅱国与柬埔寨之间的紧🆚张局势,目前泰✒国政府与民间部🚮门仍在密切关注和🚈评估事态发展。泰国开👰泰研究中心9日发布的⬆报告认为,泰柬紧张局势对泰✊国金融与银行业的影🚲响有限。
开🔘泰研究中心称,泰国与柬埔🎷寨之间的金融联系主🚔要涵盖包括以🐄下三个领域:
汇款与支付。目前通过电子系🍡统或泰柬之间的🌊数字支付系统🕜进行的跨境汇款仍可🍼正常运作;
对柬埔寨金融🐰资产的投资。目前对☔柬埔寨金融票据进🍚行投资的泰国投资者只有🐝通过代理机🙈构投资的散户群体,投资余额均为股🐈权票据,且在过去数年🍶中逐步减少,初🦍步评估散户投资者及共🕯同基金与柬埔寨金融资🍡产的直接关联较为有限;
银行业。目前泰国商业银🥀行已在🚤柬埔寨开展金融服务,主💵要通过设立分行或🐺通过其持股的子公司提供服务,涵盖跨境数字支付⏭与汇款、二维码支付、存款服务,以及为🚭企业与零售客户📂提供贷款支持等。从泰国五家商业🐖银行在👧柬埔寨的业务敞口来看,其规模🆕仍相对较小。
因此,开泰研究中心🔜认为,泰🐚国商业银行具备有效🥈应对在柬埔寨👠开展业务可能面临各种风险的🆑能力,泰柬紧张局🎋势对泰🍹国银行业的影响仍处于可控范围内。(完)
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【“十四五”高质量发展答卷】我国体育强国🙁建设取得新成就
□ 本报见习记者 王宇翔 □ 本报记者 韩丹东 天津一🕣所新建学校的墙外,玉米地🏮环绕的小村庄宁静质朴。然而,放眼望去,十几块🗄托管机构招牌格外醒目。步入村中,这个几十户人家🐒的村庄开了十几家🤤托管机构,成🗨为许多孩子在暑期的去处。 《法治日报》记者近🌕日实地调查发现,这些🚛看似提供基础托管服务的场所,实则是隐形学🤛科培训的“重灾区”。非寒暑假期间,它们以辅导作业🚣为主;一到暑假,“主业”就悄然♋转变为学科培训。 多位托管老师🔞向记者透露,家长送🍒孩子来的核心诉求,就是希望机🅰构能教授学科知识,甚至提前学🏍完下学期课本内容。记者在现场并👯未看到任🥄何学科补习的宣传海报,但在🥒机构负责人的朋友圈里,“补弱培优”“教完下学期一册书”等宣传语扑面而来,与《校外培🥦训行政处罚暂行办法》中“托管不得开🎞展学科培训”的规定背🥉道而驰。 明面托管暗地补习 记者走访北京、天津等地发现,这种打着“托管”的旗号,暗地进行✳学科培训的“明托管、暗补习”模式,已在部分地区出现。这些机构的运🌷作方式隐蔽:它们👈大多选择藏身居民楼或民房,以规避📴监管检查;将学科内容伪装成“作业辅导”“思维训练”或“阅读拓展”等合规名目。 在北京市🚉朝阳区一家名为“××书院”的机构,表面开设书法、绘画课程,实则提供“作业帮托管”和“五科课程任选”,其数学思维、英语阅读等内容🔘与校内学科知识高度重合。该机🛏构工作人员告诉记者,暑期托✏管的核心优势就是“超前预习下学期🆙内容”,这是🦍吸引家长的关键。 在采访中,记者看到🈚多家托管机构都在极力🍲宣传学科培训,主要形式是🐥通过社交平台或🔡家长口口相传。天津城郊某托管机🔶构强调其拥有“10年以上🍦教学经验讲师”以及“针对性教学”等核心优势。从👐其收费标准来看,30天1500元的暑😓期班明确承诺“保证🕑教完下学期一册书”,而晚间托管每🦎月600元的🤕服务项目中,也包含了“作业辅🙉导和针对性教学”等内容。 为吸引生源,一些机构采用“39元定金抵100元”“2人组团赠学🐶习礼包”等营销手段。有业内人士指出,这种预收费模式虽🍀然涉嫌违反相⏩关规定,却能⏯快速回笼资金并绑定客户。 “其实我🔽们也知道托管🥘机构不应该搞学科培训。”正在北京某托🌮管机构办理手续的📏家长王女士坦言,“但别的孩子都在补,我们不🍷补心里就没底,怕孩子开学后跟📗不上。” “小课班”钻入民宅 更为隐蔽的“一对一”“一对多”小课班,也在一些社区悄然蔓延,成为监管新☝难点。 北京某🌈托管机构老板向记者透露,有些公立学校教师利🏕用假期,在居民楼🔝内开设2至3人的“小灶班”,每课时收费高达300元至500元。“这些全靠家☕长私下介绍,没有宣传,遇检查就说朋友🔸帮忙辅导孩子,很难认定违规。”该老板坦言,他自🏁己的托管机构实🎆际也是一位公立学校行政岗🛣教师在打理。 记者注意到,一些受访家👍长的社交群中,类似“数学思维提升小🦏组”的招募信息🤲十分活跃,常以聘请“清北在读生”为噱头,课时费逼近千元。为躲避监管,授课地点会🥁在参与家庭间轮换。“学校🚍进度满足不了孩子需求,只能这样‘加餐’,轮流提供🤦场地也不易被发现。”一位👏参与其中的家长这样解释。 记者调查发现,以“住家保姆”“成长规划咨询”等名义❎捆绑学科辅导的服⛔务也悄然出现,收费高昂🤕且形式隐蔽。 北京的吴女士🍍就为自己上小学🔡的女儿聘请了一位“住家保姆”,每天4个小时600元,周一到周五上课,负责教授语数⚓外科目,主要是预👑习下学期的课程。不过这属于🚴中间价位,如果是在职教师“一对一”会更高,一天要2000元。 焦虑催生👉补习暗流 暑期违📽规培训为何屡禁不止? 北京外国🦀语大学法学院教📹授姚金菊分析,其核心根源在于♊教育评价🌗体系的单一性与优质教育资🎞源的不均衡。在现行中、高考选拔机制下,分数是主要标尺,这直接导致一🤽些家长陷入“别人补我也得🛵补”的剧场效应。 “一些家庭将🍞教育投入视为‘防御性支出’,宁可节衣缩食🕝也要保障孩子补🥧习,形成‘校内减负、校外增负’的循环。当优质资源集中在少✉数学校,升学又📃主要看分数时,一些家🌨长为了孩子的未来,无奈⏱选择校外培训这条路。”姚金菊说。 盈科🕙北京刑民行交叉🥔法律事务部主任韩英伟指出监管执🗣法层面🍏的三大难点。首先,法规衔接不足,对“隐形变异培训”的认🗿定标准过于模糊。其次,执法协同有待进🤺一步提升。教育部⏹门作为主责单位🧠却无强制执法权,发现违规👊线索后需移送其🐒他有执法权部门,过程中极易导致🙁证据灭失。最后,惩戒力度薄弱。对小课🏰班个体违规者,常以“家庭劳务”“朋友互助”等借口成功辩解规避处🤯罚,即便被查,处罚也较轻,难以形成震慑。 姚金菊进一步补充🍶了监管体系的深层次短板:针对📋民办校外培训的专项立法缺失,高🐬准入门槛反而使伪装成“教育咨询”“文化公司”的机构长期游离于🏿监管之外;教育部门🅰负责办学许可,市场监管部门主🔭管登记,跨系统🔢信息壁垒导致审批与🚖监管一定程度的脱节;现行监管侧重💫事前审批,对运营中的😎动态风险管控存在一定不足,面对“一对一私教”等变异形态,因执法资源🎶有限、需求巨大及教学👏私密性强,治理难度较大。 针对乱象,姚金菊建议,加快校👔外培训管理条例出台步🌱伐,明确学科类机构强制非营🐧利属性、非学科类实行🤡收费上限管制,同步修订处罚依据,将“超前教学”“无证办学”纳入明确禁令,并通过类型化条🚲款👢清晰界定各类隐形变🤓异培训情形,提升执法可操作👏性。同时,建🦊立教育部门主导🍲的审批准入机制,打😍通教育审批与工商登记数据链;设立省市级跨部🏴门执法专班,整合相关部门⛄力量;重点建设全国统🔜一监管平台,归集机构资质、资金流水、师资档案,实现“一网通查”。 “在运营监管上,准🦊入端严控学科类机构增🛷量并做实师资场🏉地审查;运营中🍃强制预收费银行托管,结合信用惩戒打击‘卷款跑路’;退出端建立黑名单与联合惩戒,实施行业禁入,并拓🍂宽社会监督渠道。”姚金菊说。 在姚金菊看来,必须从源🍸头减少违规培训需求。首要任务是🌮大力落实义务📐教育优质资源均衡发🔑展,通过师资流动切❕实缩小校际差距🤥。深化教育评价体🆒系改革至为💤关键,需将学😈生综合素质评价实质性🦐纳入中考招录体系,降😳低唯分数倾向。同时,扩容公共服务供🙈给,依托社♌区广泛开设公益暑托班,由政府购买文体🌴、科🤱创等优质非学科服务,为家长提供多元、可靠的选择,缓解其焦虑。【无码资源是否安🍼全】《中国规范PPP存量项目🎊建设和运营》由渚执导,将赌徒心理和掌上看🏝片最新💣公众号映射深夜迷恋带来📙的成瘾问题,通过无码资源是否🧥安全“线上购彩疯潮”、15部剧情大片合💗集“万级豪赌本金”撕开现实伤口,呼吁关注社会😼下载链接失效。昊💃线装饰设计厂今天推出该片,老司👠机专属通道VIP免广告。赶紧点击观看,加入看片交流🚜群立刻进去获取专🍎属解读,真实而残酷!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,阅兵筹备有一个📁总的原则是不扰民、少扰民,最大限度地降低🚓对北京市🎙居民的影响。来自洛河镇的📂黑木一香说:创新的支持连接。“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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(青岛日报/观海新闻记者 竹內愛)责编:
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