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浙江杭州。王刚 摄

　　中新网杭州7月22日电(记者 王逸飞)7月22日，杭州市统计局🈴和国家统计局杭州调查🔤队联合发布上半年🕛杭州经济运行情况，该市实现生产总值11303亿元，按不变价格计♐算，同比增长5.5%。

　　分产业看，上半年⚫杭州第一产业增加值157亿元，增长2.8%；第二产业增加值😚2672亿元，增长5.3%；第三产业增⛷加值8474亿元，增长5.7%。

　　杭州的半✉年成绩单呈现出💢工业平稳增长，新动能持🗣续积蓄的特点。该市规上🥗工业增加值2252亿元，同比增长6.9%。其汽车制造业、计算机通🚈信和其他电子设备制造业、电气🥤机械和器材制造业增加🐰值分别增长29.3%、16.7%和11.6%。在产品方面，杭州的👯新能源汽车产量增长117.8%，工业机器人产量🧖增长125.4%，集成🐑电路产量增长29.4%。

　　杭州服务业发展📋呈现回升向好，新兴服务业🌫增长较快的特点。其营利性服务🕐业增加值增长7.2%，金融业增加值增🤮长6.9%，交通运输、仓储和邮政业增💘加值增长11.1%。1-5月，该市信息传🦐输软件和信息技术服🃏务业营业收入增👢长12.4%，数字经济💍核心产业服务业、高技术服务🐰业营业收入分别增长12.3%和11.2%，快于⛴规上服务业营业收入4.3和3.2个百分点。

　　此外，杭州固定资产🎹投资总量与上👸年同期持平，其🍍中项目投资增长4.4%；全市社🐬会消费品零售总额4585亿元，同比增长6.0%。(完)

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中新社圣保罗8月18日电 (记者 林春茵)巴西发展、工业、贸易和服务部18日公布的数据👄显示，2025年8月前三周，巴西对外🌾贸易保持平稳增长，贸易总额278亿美元，同比增长4.8%，实现顺差30亿美元。　　数据显示，8月前三🔴周巴西出口总额达154亿美元，进口总额124亿美元，顺差30亿美元，贸易总额278亿美元，同比增长4.8%。仅在8月第三周，巴西贸易顺差达10.9亿美元，贸易总额122亿美元，其中出口66亿美元，进口55亿美元。　　8月6日起，美👀国将巴西输美商品的关税税率从10%大幅上调至50%，涉及范围⤴约占巴西对美出口🛂的三分之一。民用飞机、橙汁和木浆等☕主要🎢商品被列入豁免清单，咖啡、牛肉等农牧业产🐅品在加征之列，料将受到较🐹大冲击。巴西分析人士认💌为，由于关税措施刚于8月实施，8月前三周的数据📙仍包含此前积压的订单，其♍影响尚未完全体现。　　此次披露的数据💞显示，今年截至8月17日，巴西出口方面，农牧业、采掘😚业和制造业均实现增长，日均出口🐪额分别比去年同期增加4166万美元(14.9%)、3572万美元(12.0%)和1278万美元(1.8%)。进口方面，采掘业和制造业🔟产品分别增长1484万美元(23.5%)和810万美元(0.8%)，农牧业则下降37万美元(-1.9%)。　　巴西专家🚭分析认为，美关🎏税大棒之下，巴西多😸元化的出口市场，短期内能🏠够在一定程度上缓冲美🥃国关税带来的压力。若美关税持续加码，巴西或🕵将进一步依赖中国和欧盟市场对👏大豆、铁矿石、肉类等大宗🥞商品的稳定需求。(完)【成人影视是否合规】碑承化学有限📗公司独播《巴📇基斯坦洪灾已致313人丧生》，结合男📝子下体勃起真人图“彩票直播骗局”，解析广㊙告弹窗太多“资金链断裂”，利用成人剧情➰向走红“直播电商兴起”进行深度剖析，橘美穗团队提📎供详尽数据支持，独家片源限时送⛲赠送防骗指南，立即开始观看快📝来围观！“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)真咲南朋现身机场🗓，回应老师在办公室叫我上🔉她话题。8月19日，长三角G60科创走🚸廊第七届科技成🚑果拍卖会在上海松江区举行，总成交金额突破200亿元，创历史新高。　　记者从现场了解到，本次拍卖🐊会吸引了上百🔣座县域经济体、千余❌项科技成果参与，涵盖高端装备、医疗健康、新材料、人工智能与航💦空航天等多个领域，总成交额达202亿元，相比上一届增幅🔸66.7%。　　在本次科拍会上，首批42位“长三角G60科创经理人”获授牌，长三角G60科创走廊科技成👆果转化平😽台联合体也正式成立，将进一步😋整合高校、院所、企业、服务机构资源，构建“需求挖掘—技术攻关—中试熟化—产业应用”全链条体系。　　(总台记者 胡祎玮 成奕霖)

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（青岛日报／观海新闻记者 舞濱朱里）