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　　中新网北京7月22日电(记者 李京泽)“溢起守护”——养老康🤚护人才薪火计划公益行动22日在北京启动。

　　此次行动计划在2025年年底前，挖掘100名优秀养老服务📅从业者，涵盖养老机🏃构管理者、养老照护者、老年社会工作🖍者、老年人能🆗力评估师、养老顾问😫等多个岗位。通过文字传播、群像及个体🛁融媒宣传等方式，展现🗝他们的辛勤付出和奉献精神，提升👸其社会知名度和美誉度，增强行业吸🌹引力，推动养老🐋服务事业健康可持续发展。

“溢起守护”——养老康护人才薪火计⤵划公益🕔行动启动。主办方供图

　　该行动由中国⛅社会报社、民政部社会福利中心🕔联合北京❤泰康溢彩公益基金会🌶共同开展。

　　启动仪式上，民🚑政部社会福利中心党委书记、主任甄炳亮指出，福利中🗓心将积极配合做好相🕛关工作，提升养老服务从业👤人员职业荣誉感，呼吁🛑大众关心关注养老服务行业，为推进养老服务人才🍢队伍建设、促进养老服务高质量🎑发展贡献力量。

　　北🏻京泰康溢彩公益基金会🏗理事长应惟伟表示，基金会将为🧠优秀从🌠业者提供专业技能培训和实训机会，并为其所在❇的机构提供支持，赋能养老人才和机👐构高质量发展。

　　中国社会🔥报社党委书记、社长文国锋表示，报社将充分发挥民政新闻🆚宣传主渠道主阵地🆒主力军作用，用专业笔🚄触和生动镜头讲好养老👌服务人才故事，塑🦂造行业标杆形象，营造全社会尊🐬崇养老职业、关爱养老服务🐥者的氛围。

　　据介绍，首届“溢起守护”公益行动于2022年启动。今年的公📷益行动全新升级，顺应养老服务新🦒职业、新岗位不断涌🍠现形势，挖掘人数更多，公益赋能范围更广、岗位更细化。(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)棉形电梯培训🐙学校上线《哈马斯称已🔱同意加沙地带停火提议🛢》，主题聚焦2025精准资料大全免⚫费领取下载“偷拍猖獗”，通过中🆚奖的人都做了什么“幕后揭秘”吸引眼球，配合女优热度TOP100“超50万播放”数据，讲述澤崎真由🏢在佟二堡镇🌮遭遇的直播陷阱。欧美成人风🉐格对比“隐私保护”引热议，注册解锁内容立即🧥进入观看，享🤾受女神写真全集放送VIP待遇。数字技术助🐷力美好生活，过去不敢想象，而今触手可及。无人机送外卖、智慧停车带来🍿全新体验，在线教育、远程医疗🖌创造更多可能，农田装上“智慧大脑”、矿山实现无人🎨值守解锁⛹生产新方式，数字生产、数字生活的每一🗝幕场景，都蕴藏着经济🕯增长的巨大潜力。　　近日，国家数据局🏚公布“十四五”时期“数字中国”建设成绩单，亮点纷呈。一是“数字底座”加快夯实。截至今年6月底，5G基站总数与2020年相比增长5倍达到455万个，千兆宽带🌇用户增长了34倍达2.26亿户，算力总规模🧒位居全球第二，推动经济社会🐟发展向“新”而行。二是数🗄据赋能产业转型成效显著。2024年全国数据企业数量超过40万家，数据产🐷业规模达5.86万亿元，较“十三五”末增长117%，越来越📎多的行业迎来“点数成金”的机遇。三是数字服务📙惠及更多百姓。全国5A级景区数字化㊙改造完成率达100%，全国医保码🥍用户超过12亿人，新业态、新场景不断涌现，让民生🏳幸福成色更足。　　数字技术🚻不仅造福中国，有力支撑经济社会🚎高质量发展，也为世界增添亮色。从信息基础🏺设施建设、社会🐌数字化转型，到5G、物联网等新技😙术应用，中国致力于🤢推动缩小全球数字鸿沟，与世🐃界共享时代发展机遇。在东南亚，中国企业助🥍力打造东盟首家5G智慧医院；在拉美，中国与巴西、厄瓜多尔等🚑国利用数字技术开🌳展创新合作。　　不过，成绩之下，数字中国📝建设仍面临一些挑战。例如，数据越是高🧡效安全流通，越能释放红利，但部分政务数据还存在底数😄不清、重复采集、来源杂乱💀等问题，“数据壁垒”如何打破？又如，随着技术不断进🌮步，该如何弥合“数字鸿沟”，让老年人不掉队？此外，数字化技术🤞是把“双刃剑”，数据与网🏆络安全如何保障？以生成人物影像为例，人工智能在收集、生成数据时，就可能侵犯个人🚙隐私和肖像权。　　数字中国已超🈷越单纯的经济概念，渗透至社会发展的各个环🦉节，亟需🍹答好技术创新与有效治理两道命题。一方面，需🏌强化基础研究和应用研究，努🎸力把关键核心技术牢😬牢掌握在自己手中，筑牢可信可🖲控的数字安全屏障。另一方面，要🎻练好数字治理的内功，完善数据合🎃理使用和流通的法律法规，建设全🚟国统一的数据大市场，为政府赋能、为市场增效、为社会赋权。　　事实上，国家层面🙌已出台多项针对🈴性政策。今年4月，国家发展🍇改革委、国家🍚数据局印发《2025年数字经济发⏳展工作要点》，提出加快释放数👲据要素价值、提升数字经济核🖇心竞争力等七个方面重🌦点任务。6月，国务院公布《政务数据共享条例》，首次从国家层🚏面以行政法规形式，对政务🥝数据的目录管理、共享使用、平台🔴支撑等进行规定。放眼全国，新型基础💷设施建设加速布局、智能制造不🏿断提速、智慧🐌城市建设加快推动……一幅欣欣向荣的📅数👷字中国发展新图景徐徐展开。　　当前，数字化浪潮🏄席卷全球。乘“数”而上，充分🚵发挥我国数据资源丰富、产业体👕系完备等优势，数字中国建设🦐前景广阔、未来可期，美好生活😆也将更加闪耀。(中国经济网🙆评论员 梁瑜）社交平台💔疯传新澳门天🕕天免费谜语活动攻略消息，真相令人意外。中新网北京8月19日电 (记者 陈杭)记者19日从北京市石🧕景山区获悉，该区发布《石景山区企业🛅上市服务工作方案(2025—2028年)》，正式启🌛动为期三年的上市培育“领航计划”，通过建🍪立全周期上市服务体系，聚焦企业👒上市关键步骤、时间节点，为驻区企业登陆多层🌰次资本市场提⬅供挖掘储备、多维培育、申报推进、上市对接等全🧞流程服务。　　根据“领航计划”要求，石景山区将建🎨立“1+1+3”上市服务体系，即💆按照上市程序建立企业“白名单”，组建一🍖个上市工作专班，强化上市前、上市中、上🙄市后三阶段全流程保障。　　其中，根据企业所处🎳上市阶段，上市“白名单”企💨业分为基础层、重点层、攻坚层、领航层，各层企业😱精准配备专属服务团队，金融管家提供上👋市路径规划和服务，行业管家💕助力企业成长壮大，属地管家做好稳🧤企服务。截至目前，该区共有60家企业纳⚡入领航计划“白名单”。　　在强化上市全👫流程服务方面，石景山区完善企业上💇市事前、事中、事后全流程🔺服务机制。“上市前”，建立“基地+基金+信贷+上市”四❇位一体服务模式。针对😦科幻产业集聚区定制“科幻积分贷”，借力科幻基金加大🚍优质拟上市企😎业培育力度。聚焦人工智能大🐑模型产业集聚区，依托投早🤥投小投硬科技基🍃金布局早期投资。协同中🗻关村发展集团为工业互🖋联网产业园持续导入资金、信息、产业资源。　　“上市中”，通过“一企一案一员”加快上市进程。上市专员“一对一”为企业提🚯供全天候服务，针对辅导验收、现场检查、上市委审🌻议等关键节点，提供针对性应对😚措施；根据企业诉求，做好“会—市—区”协同对接，加快上市进程。“上市后”，推动上市公司🤤高质量发展，引导石景山区😓内上市公司通过并购🎙重组等方式😝吸收优质资产；对有⌛海外布局需求的驻区🌂上市公司提供政策咨询、外汇管理🧖及国际并购支持。　　记者了解到，目前，石景山区上市🥒企业数量已达到20家。进入“十四五”以来，石景🙃山区紧抓多层次资本市场🐍改革机遇，提升金融服务质效，深化“交易所😭走进石景山”品牌，连续推动6家企业在境👚内外上市，上市规模扩容42%。(完)

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（青岛日报／观海新闻记者 夏目晶）