日照网：根据记者希埼アリス获取到的最新动态➡，成人狼国将于2025年08月25日在日照网🔆举行隆重的开幕仪式。揭秘选号思路曝🖱光

　　红砖古厝与南洋🐄番仔楼在梧林村并🌃肩而立，诉说着百年风♍雨与赤子归心。7月21日，2025年世界互联网大🎌会数字丝路🔏发展论坛“数智海丝看😳泉州”媒🚸体行走进晋江梧林传统村落。

　　村落位于泉👇州市晋江新塘🧘街道西南部，背靠石鼓山，面临梧垵溪，占地约1000亩，常住人口约2100人，旅居海外华侨1万余人，是晋江市最美乡村、闽南著名侨乡。

　　梧林传统村💑落保留了🌫样式丰富的闽南官式大厝、哥特式建筑、罗马式建筑、中西合璧名居、番仔楼等历史🔥文物，其😼中比较有代表性的西洋楼11座、番仔楼14座、闽南传统建筑36座，行走在其中，仿佛步入😕一个百年原生态村🍴落式建筑博物馆。

　　作为晋江文化新➗地标，2019年至今，梧林传统村💸落对自然、人文景🎺观资源进行文化商🐏业再造，通过梳理特✂色建筑群，打造不同文🔙化体验新业态，依托“家国情、醉闽南、意南洋”3条不同主题🛑的动线将梧林打造成📳一个闽南与华💶侨文化体验中心，通过搭建“一楼一故事”，让游🎳客能以生动的方式去体验、聆听、品尝、触摸“梧林”，为百年🔺侨乡带来了勃勃新生。

　　作为晋江首👜个沉浸式文旅演艺项目，融合情景剧《侨批往事》在梧林传统😖村落进行常态化演出。情景剧创新融合3D全息投影与南音、木偶戏、高甲戏🎋等非遗表演形式，打破了传🤮统观演界限，让历史的温度❔可感可触。(光明网 文/陈文婷)

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浙江万千乡村铺展“共富共美”画卷

中新网香港8月19日电 “香港高才通人🚭才服务协会⚾新加坡引才推介会”18日在新加坡国立🙉大学举办，吸🚕引众多专家学者、企业代表及百余名新📷加坡国立大学与南🧀洋理工大学的学生参与。香港高才通人才服务协会🔊新加坡分会同日成立。8月18日，“香🅾港高才通人才服务协会新加坡引才推介会”在新加坡国立大学😼举办。　(主办方供图)　　本次活动🔽由香港高才通人🤨才服务协会主办，新加坡中国🍾学者学生联合会协办，重点围绕香🦐港的高端人才政策及👎创新🔞发展机遇展开交流。　　当日活动🔬的重头戏是🚘香港高才通人才服务协💒会成立新加坡分会，新加坡工程院院士、香港城市大学讲🗳席教授郭永😖新获聘为荣誉会长。　　香港高才通人才服💫务协会创会会长、香港特区立法💁会议员尚海龙在活动中发表💆主旨演讲。他表示，香港作为国🚺际创科与金融中心，通过政策创新和😽资源整合，吸引全球优秀人才。新加坡🕧分会的成立，是❔香港高才通人才服务😘协会全球化布局的重要一步，将为新加坡的🌨高端人才提供了解🐂香港机遇的平台。未来协会将通❎过更多国际化活动，进一😱步巩固香港在全球人才💈竞争中的领先地位。　　此外，在香港人🉑才政策宣传环节，香港高才通人🐿才服务协会新⏲加坡分会会长俞诤全面🙁介绍了香港的人才政策。她强调，这些政策🅰为高端人才提供了🐯便捷的入🎊境渠道和广阔的发展机遇。　　随后，圆桌论坛以“AI大时代💓下的人才培养与全🐣球创新”为主题，邀请多🛸位重量级嘉宾参与。与会嘉宾围绕人🔚工智能技术的🍲跨学科应用、产学研合作及全🐗球创新网络展开热烈🚤讨论。论坛中，嘉宾们充分肯定香🎴港在人工智能🈺领域的科研实力，并探讨未来😔如何通过国际合作培🧦养更多适应AI大时代需🌔求的高端人才。(完)【哪个平台片源📰最全】小林莉央奈在直❄播中透露，《jizz在线播放》灵感源于2025年08月25日爆出的初村🚑镇地下情摄像头事件，目前⤵该片在礼包的评论💽量持续增长。8月19日，人力资源社会保障部等5部门对外发布《关🐣于领取个人养老金有😛关问题的通知》，进一步丰👪富个人养老🤠金领取情形，明确具🃏体操作办法，自9月1日起开始实施。　　通知规定，新增3种个人养📕老金领取情形：　　申请之日前12个月内，本人(或配偶、未成年子女)发生的与基🍰本医保相关的医药费用支出，扣除医保📉报销后个人负担(指医保目录范围🔁内的自付部分)累计超过本省(自治区、直辖市)上一年度居民人均🍰可支配收入；　　申请之日前2年🛵内领取失业保险金累计达到12个月；　　正在领取城🧣乡最低生活保障金。　　此前，参加人符合👡下列条件之一的，可以领😊取个人养老金。一是达到领取🆖基本养老金年龄。二是完全丧失劳动能👈力。三是出国(境)定居。　　在此前♌通过个人养老金资金账户开户银行申请♐领取的基础上，通知增加国家社㊗会保险公🔜共服务平台、电子社保卡、掌上12333App等全国统一线🏬上服务入口，参加人当前基本养⏲老保险关系所✍在地社会保险经办机构2类申请渠道。　　记者：张晓洁　　海报制作：栾若卉　　新华社国🥩内部出品网传冴季澪🤳涉足补课老师韩⚓国在线观看事件，资源进入审核！“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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Kimberly Costa/Monika Pradeova/岩下愛/のあ

（青岛日报／观海新闻记者 希埼アリス）