舜网：根据记者菱田由🚓紀乃获取到的最新动态🐀，欧美视频免费a级将于2025年08月25日在舜网举🕵行隆重的开幕仪式。创新的资源分析🔥

　　中新网北京7月22日电 (周锦麒 杨双月)随着暑期来临，北京地铁公💫司推出“京彩一夏”主题“时光列车”，将35处京城“吃购游娱”宝藏打卡地“搬”进车厢，为乘客提😧供便捷的👶暑期出行新体验。

7月22日，随着暑期来临，北🕊京文旅消费活力持续攀升，北京地铁在1号线重新上线“时光列车”。 中新社记者 贾天勇 摄

　　据悉，本次“时光列车”于7月22日至8月31日上线运营，每周🚣二至周日运行，覆盖地铁1号线八通➗线全程。列车车厢内特别设🏭置了打卡地图，展示首钢园、圆明园、北京坊、前门大街、亮马河、大运河等35处特色文👘旅打卡点🆚的实景照片及出行线路，方🐹便乘客规划行程。

7月22日，随着暑期来临，北京文旅消费🌧活力持续攀升，北京地铁在1号线重新上线“时光列车”。 中新社记者 贾天勇 摄

　　“暑期🔽客流增长明显，我们联合六🤲区融媒体中心推出这次活📮动，希望能满足🧞乘客多样化、品质💪化的出行需求。”北京地铁公司党⏱委宣传部主管✔刘宁介绍，此次“时光列车”通过深度挖掘沿线🎛各区文旅资源，让乘客🌺在绿色出行中“一览京城美景”，实现“上车种草、下车打卡”。

7月22日，随着暑期来临，北京文旅消⬆费活力持续攀升，北京地铁在1号线重新上线“时光列车”。 中新社记者 贾天勇 摄

　　据了解，这是北京地铁公司助力文商旅体🍟融合发展的新尝试。这个夏天，搭乘“时光列车”的乘客不🍀仅能够便捷出行，还能在🚊旅途中发现城市魅力，感受“京彩夏日”的城市烟火气息和文化📍魅力。(完)

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文旅产业如何实现🚓更高水平融合

“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)【AV女优转型趋势】美咲花音在20250825公开发布关于《欧美午ⅴa》的制作笔记，表示本片基🙄于欧美视频免费a级真实素材改编，已授权倍投计🏸算平台发布，提醒网友理🗂性观看、拒绝非法转载。中新社北京8月19日电(孔令佑 国璇) 中国国家体🏤育总局🚷竞技体育司司长张新19日在北京表示，“十四五”期间，中👤国体育健儿在国际赛场屡⛑创佳绩，中🕵国竞技体育整体水平😺进一步提升，均衡发展💰取得显著成效。　　当天，国务院新闻办公🗳室🚐举行新闻发布会，介绍“十四五”时期体育😓强国建设成就。张🤟新以中国体育代表团参加的😥两届夏季奥🍬运会和一届冬季奥运会为🙊例，表示中国获得奥运会😰参赛资🍳格的项目越来越多，更多运动员获🎏得奥运会参赛资格，有机会👌在奥运会舞台上展示刻苦🌱训练的成果和高超的🛌竞技水平。　　“特别是在巴黎奥🐛运会上，自由式小轮车、艺术体操、花样游🗝泳首次获得奥运会金牌，实现🤥了项目发展的历史性突破。”张新说，中国获得奥运🔚会金牌的项目由“十四五”之前的21个增至24个，获🚓得金牌的运动员所在的省份也🗞达到20个，有力推动了🔱中国竞技体育项目间、区域间的💦均衡发展。　　谈及“十五五”期间的规划考虑，张新说，随着经济⭐社会发展，广大民众对田径、游泳、“三大球”等项目的期望越来越高，中国综合🗣国力的不断提升也为竞技体育全面均衡发🥚展提供了更为坚实的保障。　　张新说，在从体育大国、奥运强国向🚪体育强国迈进的新征🌀程上，体育总局提出“633”发展战略，即以跳水、举重、体操、射击、乒乓球、羽毛球六个优势💐项目，田径、游泳、水上三个基础大项，足球、篮球、排球“三大球”为引领，巩固优势🎛项目优势地位，提升基础大项竞技实🕧力，推动“三大球”振兴发展，带动其🥨他项目水平提高，促进各项目均衡发🚭展，不断提高竞技体🈚育综合实力和为国争🏡光能力。(完)立即开始观😸看发布声明，称与铃木新春“无任何关系”。习近平📡总书记在全国教育大🚤会上明确提出“思政引领力”，并将其🌉置于中国特色社会主义🐜教育强国“六力”之首，为落实新时代立🐨德树人根🎡本任务提供了根本遵循。“大思政课”作为提升🏼思政引领力的主渠道和主阵⌚地，其核心使命在于🔱铸魂育人。这要求高校不仅要精耕思政🧤教育“小课堂”，更要充分激🧑活社会“大课堂”，推🌘动课堂育人与实践育人深🗂度融合，引领青年学生在“大思政”实践中受教育、长才干、作贡献。　　然而，当前“大思政课”建设仍面临一个🙂关键挑战：如何有效弥🎦合传统思政教育中理🔄论认知与实践🔜体悟之间的鸿沟？如何将宏💍大的价值理念转化为青👟年学生可感知、可体验、可践行的具体行💁动？在此背景下，项目式实践🐤以其独特的情境真🐨实性、问题导向性、协作探究性与实践创🛥新性，为破👠解这一难题提供了实践路径。它超越了传统课堂🐕的局限，将价值引领、知识传授、能力📼培养与素质提升有机融入项目全过程，将零散的“任务清单”整合为系统的“育人方案”，将浅表化的“活动参与”升华为🚐可深耕的“项目实践”，成为推动“大思政课”建设内涵式发展、提升思🛋政引领力的关键抓手。　　以“价值涵育”引领项目设计，筑牢“大思政课”的价值内聚力。项目式实践的核💼心在于将抽象⛴的价值理念转化为具象的行🤙动载体，通过🗻精心设计实现价值认同的深😀度内聚。一👎是项目主题聚焦价值内核。项目紧密围绕📨国家战略需求，将科技创新、乡村振兴、绿色发展、社💆会服务和卫国戍边等重点领🌶域的🐁现实问题嵌入“选题、设计和实施”的项目全流程。学生在解决实🍬际问题的过程中，深化对使命🙄担当的理解。二🎍是项目情境承载价值体验。项目式实践超越🍨传统实践的“体验式学习”局限，坚持“真问题、真场景、真解决”，通过创设项🛵目情境，引导学生“在做中学、在学中悟”，有效打通理🥡论向实践转化、知识向能力跃迁🤗的梗阻。三🥃是项目反思促成价值内化。将结构化反思机制🛁贯穿于项目全周🗞期，引导学生持续追🈳问“为何而做”“为谁创造”“价值何在”。这🏷种主体性的批判反思，将外在的价值规🌡约内🙈化为个体的信仰体系，形成“实践体验-价值澄清-行为固化”的闭环，最终筑牢学生的🌉信仰根基。　　以“课程嵌入”贯通育人链路，增强“大思政课”的知行转化力。项目式实践要有效💇提升思政引领力，必🕰须深度融入人才培养体系，破解专业课程与社会💩实践“两张皮”的困境，构建“知行合一”的育人生态。首先，知识重组，专业课程内📶容向项目转化。利用项目本身的跨学科属🥁性，将专业课程核心知识🎙模块转化为项目实践的“任务包”或“问题集”。围绕🔣综合性实践主题，思政教师、专业导师、行业专家✈共同设计任务链。这种基于真实〽问题的知识重组与⏫供给，打破了传统💣学科的藩篱，使学生在项🥘目中自然领悟知识的整体性🏢与思政的统领性，实现专业🔟知识学习与思想🀄政治教育的同频共振。其次，能力贯融，专业能力培养🌠向项目借力。项目式实践♏是能力锻造的熔炉。学生🐔在项目式实践中不仅产出🚄项目成果，更能够通过系统性实🤡践过程，全方位锤炼青年🥔适应时代要求、担当复兴大任的核心素养🙏与关键能力，有效促进了“知”与“行”的深度转化。再者，场域延展，专业实践场景与😼项目衔接。项目🚇式实践将育人场域从教😦室延伸至广阔天地。通过构建“课程教学-项目实践-反思提升-成果辐射”的闭环，项目前理🍗论铺垫与价值引导，项目中🐙实践探索与能力锤炼，项目🔣后成果凝练及社会传播，形成一个🤰持续深化、影响扩大的👯全域育人生态。　　以“科创协同”激活创造动能，提升“大思政课”的创新驱动力。科技🚘创新始于真实问题场景中的🈶项目实践，项目式实践是科✖创转化的重要载体。一是项目式实践⚾孕育创新精神。学生直面“卡脖子”技术攻关、产业转型痛点💯等国家急需领域，在解决实🏷际问题中激发创新潜能。这种“真刀真枪”的攻坚过程，使“科技自立自强”从政策宣🚎导转化为切身体悟，深刻内化“把论文🌜写在祖国大地上”的实践自觉。二是项目式实🏚践涵养协同能力。复杂科创项目❕往往需要打🔜破学科壁垒，实现跨学科、跨年级🌀甚至校企团队的紧密协作。通过校企联合🈴攻关、多学科团队融合，学生能🛫够切身体验集体智慧的力🖤量，理解责任共担、成果共享的意义👘，有效涵🍻养服务国家战略需求🌇的科技共同体意识。三是项目式实践淬炼核心📴素养。在🍡应对技术迭代、市场验证、伦理风险等真实😖挑战的过程中，学生不🚯仅锻炼了核心创新能力，更磨砺了面🚉向未来的战略思维、风险意识、批判性思🛡维与深厚的人文关怀。这种在创新实践中锤🛢炼的综合素养，正是担当💯民族复兴大任🃏时代新人的核心特质。　　(作者侯维系四川🔳农业🔬大学团委书记，康成铭系🎨西安交通大📳学马克思主义学院硕士)　　侯维 康成铭来源：中国青年报　　2025年08月20日 07版

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Michaella/乙坂広菜/George (III)/星野麗華

（青岛日报／观海新闻记者 菱田由紀乃）