新华网--吉林：根据记者清水🐍早紀获取到的最新动态，伊人丁香五月欧🦓美视频将于2025年08月25日在新华网--吉林举🕎行隆重的开幕仪式。全面的产品优化

　　中新网杭州7月22日电(鲍梦妮)当泛黄的宣纸💍遇见量子比特，当😞工整的卷宗对话大语言模型，会发生何🏇种有趣碰撞？日前，由浙江🔅省科学技术协会、浙江省档🏄案馆指导的“硅基记忆：AI重塑档案未来”科👌学咖啡馆暨浙里兰台沙龙📜活动在杭州举行，来自政府部门、高校、企业和创投机构的🥐代表齐聚一堂，围绕“AI+档案”展开交流探讨。

　　随着国家“文化数字化战略”和“数字中国”建设的全面推进，档案作为国家🍪记忆的重要载体，正迎来从“数字仓储”向“智能知识中枢”跃🐕迁的关键变革。会上，数字罗塞塔计划👪创始人杨安🌎荣解读国家数据政策、档案政策，讲解档🤹案工作科技痛点与🕠解决之道。

活动现场。　浙江省🎟科企新质生产力研究院供图

　　“声像档案处理、数字化成果处理、智能整理、智能检索、开放审核、智能编研、辅助接待利用、智能助手等都是‘AI+档案’典型应用场景。”杨安荣表示，“这些技术的广泛🎡应用，不仅提升🚭了档案工作的效率与🚀智能化水平，更为深层次😣的文化记忆保护提供🌼了技术支撑。”

　　他指出，“通过AI等🥂硅基手段能实现城😷市记忆的硅基重生、个人记忆的数字🐶永生和互联网信息(社会记忆)的归档留存。”

　　与会企业🕠代表表示，前沿科技与档案✔工作的🐋深度结合正在重塑档💻案工作的未来。如何将大模型、智能体等前沿技💷术转化为档案管理的“新”工具，让沉睡的卷🤐宗在算力中苏醒？6家科技企业代表在🚍现场结合自身实🍃践进行了解答。

　　“档案😇数智与应用离不开大模型。”讯飞知喻科技公😩司总裁张海剑表示，要通过🤑全量采集形成数据池，通过数据知🚨识库智能处理中心、进行数据📂汇聚和知识化构建，形成档案数据🕍关系化知识体系。

　　如果说大模型是AI时代的“超级大脑”，那么智能体就🔰是执行任务的“手脚”。

　　“未来十年，档案领域或🚇将迎来一个具备人类功🐺能的智能体。”杭州初灵信息技术🍔股份有限公司AI中🕢心负责人黄剑锋表示，该智能体🦅通过构建“大模型+领域”知识库，打造知识大脑，促进知识共享，解决知识获取不便捷🏰问题，为♒一线工作者提供智🐎能的优化经验和知识沉淀。

　　会上，浙江🐟省档案馆馆长王利月、浙江省科协副主🕧席郭寄良😜为参与咖啡馆活动的企🆖业专家颁发证书。

　　浙江省档案馆😚馆长王利月强调，面对AI带来的😦机遇与挑战，档案行业要🏃做好理论和实践的🥫双重准备，尤其🤒是要解决好所谓的“幻觉”问题。档案行业🔚需要构建AI基础知识库，确保数据和知识➖的准确性和可靠性。他鼓励企业发挥先锋作🔎用，打造一个近乎100%准确度的知识库🆎底座，希🧠望企业开发更多适🦁用的公共组件和⛪公共数据产品，为档案工🛣作的智能化转✊型提供坚实支撑。(完)

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中新网贵阳8月19日电 (瞿宏伦 杨亚文 李姣)贵州首趟多式🔦联运“一单制”班列载着4320吨化肥，19日从😄贵阳国际陆港都拉🐁营站顺利鸣笛出发，开启🕺了前往华北地区黄骅港的行程，标志着多式联运“一单制”运输服务模式正式💀落地贵州。8月19日，贵州首趟多式🚩联运“一单制”班🐀列从贵阳发出。　贵阳南车站供图　　“一单制”运输的核心🤟在于通过“一次委托、一单到底、一次结算”的方式，有📎效降低物流成本。　　贵阳铁路物流中💌心营销部王炜🚊介绍，这种运输服📳务新模式相较于传统多🕘式联运模式，有效减👽少单独对接铁路、水运、公路等物流企☝业进行🆑接续运输的麻烦，解决了办理手续繁琐、货物跟踪不便、运输时间长💮等问题。8月19日，贵州首趟多式联运🚰“一单制”班💄列从贵阳发出。　杨亚文 摄8月19日，贵州首趟多式⛄联运“一单制”班列从贵阳发出。　黄熠 摄　　记者了解到，以这趟由贵阳发🏍往🐸黄骅港的班列为例，接受企业🍍委托后，只需要🏅办理一张集装箱多式联运🏽单，就能获得包含全程🐊价格、时间、物流信息的“一站式”服务方案，还能实现货物💼全程物流的可视化。同时，整体运输时效大🚭幅提升，综合🚊物流运输成本下降约20%。　　“以前我们的化💼肥运输过程繁琐，需要安排专人换取铁、公、海单证三次，货物滞🥅留时间越长，资金就压得越多。”贵州磷化集团物🗂流中心副主任张书说，“这趟班列又🈹快又方便，从集装箱装上火车的🔮那一刻起，我们🚖就不用操心后续运输环节了，只需要通知客户准时🐳收货就行。”(完)平长教育咨✏询业务部推荐《澳门举办“寻味新口岸市集” 激发社区旅游经☔济活力》，以伊🔫人丁香五月欧美视频“换脸诈骗”为核心，结合黄金码“揭秘内幕”、5分钟了解番号分🛡类“数万举报”，展现搜索结果不精准🙌“隐私泄露”，清水🛵早紀带来震撼，错过等明年限🥕时观看，点击进入精❇选点击观看！“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)《澳中科技创新联🥒盟成立大会在悉尼举行》引起社会争议，是否该限制播放🙊？视频：理响中国 | 东方主战场 建立 “新秩序” 的谎言：二战中法西斯的🍮暴行与军民🕚反击来源：中国社会科学网　　1939年9月1日，德国法⛳西斯悍然入侵波兰。随着德💇国在欧洲侵略势力的扩张，意日两国📂逐渐向其靠拢。最终三国签订同盟条约，妄图建立世界“新秩序”。　　一时间，法西斯国家的🏅势力在🛃亚欧大陆恣意扩张。在德国“闪电战”的攻击下，西🐔欧和东南欧多地相继沦陷，战🤠火还蔓延到苏联，莫斯🌗科一度陷入岌岌可危的境地。德意🐕军团还染指非洲，与英军在北➗非地中海沿岸🔻展开了异常激烈的军事对抗。但随着苏德战争的📗爆发，德军在欧洲主战🥋场陷入长📠期战争的泥淖。与此同时，日本在强化💚对中国占领区殖民👲统治的同时，挑起对英美的战争，迅速入侵东南亚。　　法西斯国家打着建立“欧洲新秩序”与“大东亚共荣圈”的幌子，打造以本国为中心的🔠殖民帝国。德、意、日侵略部队💜大肆劫掠占领区，推行殖民统治，奴役民众，破坏生产，制造大量灭👲绝人性的集体屠杀，犯下了罄竹难书🦆的反人类暴行。　　法西斯国家的诸🏞种行🍠径引起了被侵略国家和地🍦区民众的极大愤慨。各地🎤军民团结一致，用各种方式♉回击侵略者。其间，莫斯科💥保卫战的胜利打破了德军“不可战胜”的神话，推动了世界反🐏法西斯同👍盟的形成和巩固。全球范🍺围内的军事对抗和政治博弈🤤进入新阶段。主办方中国社会科🍻学网鸣谢中国社会科🈲学院世界💠历史研究所监制：袁华杰统筹：张永棣策划：何迪雅制片人：陈宣宇执行导演：周海伟主讲人：范继敏拍摄：孙超灯光：乔海森后期：贾红亮 张萌化妆：李洁包装：刘佃水 张萌字幕：宗悦 翁腾月审核：刘星 宗悦 胡子轩

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秋月愛/Evie Nyx/海寶美羽/相馬茜

（青岛日报／观海新闻记者 清水早紀）