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　　中新网合肥7月24日电 (赵强 张敏)中午12点，热浪滚滚，合肥新站高新区三🔇十头社区🐮双马生态农场的果园里，朱硕阳头戴🍠遮阳帽，正麻利地操作着🗻割草机🚆在梨园穿梭，为一周🚩后的采摘做准备。

　　这位戴🎤着黑框眼镜、皮肤黝黑的“90后”，是农场十几名😜工人口中的“小朱总”——500亩农场的🚅掌舵人，同时也是即🌐将入读合肥工业🤳大学的全日制博士生。

朱硕阳操作🎱着割草机在梨园穿梭。张敏摄

　　1990年出生的朱硕阳🦕，自幼对➕农村感情深厚，大学➖选择了与农业相关🔄的生物工程专业。2012年从合肥工业大学本🔄科毕业后，他回到🛅老家安庆怀宁，租下30亩地，创办了小农场。

　　2014年，朱硕😟阳来到合肥新站高新区三十🈁头社区，通过土地流转租下🗻500多亩土地，创立👊双马生态农场。“我和合🚴伙人生肖都属马，所以取名双马。”他说，这里靠近马路、离城区近，销🌋售方便且市场更大。他日夜与🥦土地为伴，从开路、挖塘、通电到种养，一步步把农场做大。2019年，他考上🎿合肥工业大学工商管理专业🛺，开启边读书边管💡农场的生活。

　　双马🍬生态农场坐落于新蚌埠路西💼侧，蜿蜒乡间小🎯路旁果木成林，桃树、梨树、无花果树、柿子😏树等遍布其中，“水蜜桃刚下市，再过一星期📮秋月梨就能采摘了。”朱硕阳对😻农场作物了如指掌。

　　创业之路🕘并非坦途，2018年的大雪压垮了蔬😭菜大棚，所有投入🚄付诸东流，他只能借🕍钱重建。如今的农场是种🐲养循环模式，不仅种有应季蔬菜和十😛几种水果，还养着鸡鸭鹅、香猪、山羊、鱼等。“畜禽粪便作有🎂机肥，种植淘🤵汰的残次果树当饲料，形成良性循环。”该农场获评省🌊级生态农场，还是多所高🥤校的创新创🐳业实训基地和大学生⛽生产劳动实践基地，常🚎接纳大学生开展实践或实习。

在农🕙场除草的朱硕阳。张敏摄

　　作为🙄生物工程专业毕业生，朱硕阳🛢将专业融入种养：养殖用益生菌防肠道🔑疾病，种植用生物酵素防🤝病虫害。此外，农场还搞起“农业+”模式，推出采摘体验、科普教育、菜地认领等业务，让市民亲近农事。

　　朱硕阳聘用周边村民🥤做临时工，既增加村民收💚入，也向他们讨教种养经验。凭着吃苦耐劳、爱钻研的劲儿，他🛃不仅掌握了蔬果种植技巧，还学会了开拖拉机、割草机及修理农用⬇机械。

　　农场四季🎼物产丰富，春有蔬菜、夏有瓜果、秋有稻米、冬有家禽。为销售这些🐔有机无公害农产品，他主攻微🚶信朋友圈和微店等🆕线上平台，“建👎了好几个微信群，定期发新鲜农🏂产品，支持配送，天南海🥡北都能保鲜发货。”新😳鲜鱼虾则在本地市场销售，中午发货傍晚就能端上🐤餐桌。尽管种养成本高，但产品获众🙊多消费者认可，回购率超50%。

　　“近期刚上架了🐫一些鸭蛋，数量有限，欲购从速。”朱硕阳在⛑微信群发🤘布消息后不久，就有十几位消费者下单。发货前，他借着电筒光挨🎲个检查鸭蛋品质，再小心打包，只为让顾客吃🆔上新鲜优质的食材。

朱硕阳赶着农场养🌬殖的羊群。张敏摄

　　“在🤢这片土地待了十几年，有感情也有困惑🎥，想把问题🚺带到课堂找答案。”朱硕阳决定读⚡博深造，得到父母大力支持。“遇到解决不了的困难，暂时🏰放下不等于放弃，要去高校更高平台😵研究思考。”这位2025级生物✨与医药专业博士生，有着同龄人少有🌐的内敛。

　　如今，他😯更看重社会效益与生态效益。计划博💹士研究围绕农场需求展开，实验在农场进行，成果🍯及时用于生产，比如尝试中医药材🤐种植与食疗结😾合，为农场经营🕹拓思路。未来，朱硕阳打算逐步完🚠善农场细节，打造可复制、标准化的农场模式，让“乡土情怀”落地生根。(完)

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“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)【哪个平台片源🤘最全】筑伸建材业务😝部最新上线《香港🔂保险渗透率冠绝全球 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唐桂芳/今宿麻美/孙据/刘白羽

（青岛日报／观海新闻记者 张鉴）