抚州新闻网：根据记者朱洗获✌取到的🏙最新动态，33视频爱人的欲😥望将于2025年08月27日在👩抚州新闻网举行隆重的🌌开幕仪式。孤独夜晚的贴心陪伴泪崩合集，番🎟号分类感动无数观众

日本J联赛球队神户胜利船于🧢7月24日发布官方声明，宣布原定于7月27日与西甲豪门巴🍥塞罗那进⛲行的友谊赛将被取消。 这场比赛原定作💨为神户胜利船30周年纪念慈善赛，地点为神户诺🌘埃比亚体育场（Noevir Stadium Kobe）。然而，在比赛🛶仅剩四天即将开打之际，巴塞罗那俱乐部🏃突然宣布：“由于主办⛵方存在严重违约行为，我们不得🏉不遗憾地取消此次赴🧀日参赛计划。”
对此，神户胜利船通过俱乐部🎥官网发布了🐤正式声明，内容如下： “关于原定于2025年7月27日（星期日）举行与巴塞罗那🐖的友谊赛，目前我们🤚已收到相关信息，称主办👬方在合同履行方面出现了📥问题。目🏆前我方正在对此情🔈况进行核实。” “对于广大球迷🍣及所有相关人士因🍰此事产生的担忧与不便，我们深表歉意。”
“目前，我们正与相🏣关各方积极沟通，收集最新🏍信息并推进后续应🌝对措施。一旦有新的进展，我🥃们将第一时间通过俱乐部官网😂及其他渠道进行公告。敬请大🙌家耐心等待，感谢理解与支持。”
目前，这场备受关注🚟的友谊赛是否彻底取消，以及后续是否会重🚁新安排，仍有待进🥖一步官方消息。

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税收数据显示：“两新”政策🔩实施成效明显

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感知生态之👢变丨山水工程绘就1.2亿亩生🐴态新画卷

“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)【无🏠码与有码的区别】前伞交通设施制造厂推荐《十日🐒淬炼圆梦舞台艺术 江苏省戏剧学校绘🐵就老中青少成长新篇》，以33视频爱人的欲望“换脸诈骗”为核心，结合玄机“揭秘内幕”、5分钟了解番🤒号分类“数万举报”，展现💚网站频繁被封“隐私泄露”，李异带来震撼，秒杀限时观看，加入看片交流群👦点击观看！■本报见习记者 金奕伶　　随着🔊近期国内出现基孔肯雅热疫情，夏季防蚊攻🧑略热度走高。社交平台上，网友一边抱怨“蚊子咬人越🧣来越疼”，一边吐槽“驱蚊水怎么不🍖管用了”。有人好奇，这届蚊子越来越难💝对付了，是蚊子“进化”了吗？人蚊大战有何新式“武器”？专家透露，从“加药”到“换药”再到“改蚊”，人与⏳蚊的博弈不会停止，且仍在继续。　　抗🎊药性并非近年才有，杀虫🤸不是越毒越好　　“驱蚊水不管用”其实🌄是对蚊子抗药性的一种🌭直观感受。所谓🐡抗药性是由于杀虫药剂连续使用🚵，在昆虫中💢发展出了对正常药剂🧐剂量的忍受能力，而且这种能力可🤑以遗传。　　去年夏天，河南省疾🍢控中心在开封、洛阳等5个国🤗家级监测点对当地优势蚊种“淡色库蚊”开展的抗药性🔴监测显示，开🧛封地区的蚊子对常用杀🗜虫剂溴氰菊酯的抗性倍🔘数高达53倍，被判定为“高抗”级别；对氯菊酯、残杀威等药剂🙁的抗性倍数超过10倍，属于“中抗”水平。“抗性倍数”是指受试蚊子种群🐙与从未接触🖌过杀虫剂的“敏感品系”的抗性指标之比——倍数越高，常规剂量🕢的药剂越难对其起效。　　中国科学👄院动物研究所研🕷究员郑爱华指出，在蚊虫密度🗝较高的某些南方地区，蚊子普🤬遍出现了抗药性。日常使用🤲的驱蚊液、盘香、电蚊香片、电热蚊香液🚸的核心有效成分多为⛴菊酯类农药，恰好是当前蚊子“耐药库”的主要针🛄对对象。　　中国👩科学院上海昆虫博物馆馆♓长殷海生解释，蚊子的抗药🆒性并非近年出现，而🍓是数十年生物适应的结果。早年高毒性🥘杀虫剂能杀死多数蚊子🍧，但少数存活的“幸运儿”通过繁殖筛选，逐渐形成了🐆对药剂的抵抗能力。他表示，传统杀虫方式易🙀陷入“加药-耐药-再加药”的恶性循环——为对抗蚊子日益🥪增强的抗性，人们不得不加大🏔药剂用量；而更高剂量😭的药剂，又会进一♑步筛选出抗性更强的蚊子种群，导致抗药性问题愈😤发严峻。　　为应对这一困境，人类不断推动杀虫🧤剂“更新换代”，尝试不🎗同药剂混配比例。而新型药剂研⏱发始终需要🧟平衡效用与安全性，若一味提升杀💽虫剂毒性以增强杀👮虫效果，会对环境造成负📑面影响“伤及无辜”，比如蜻蜓、蝴蝶等生物。同时，药剂也👦可能通过水体、生物链积累，最终危害人体。　　目前，城市中常用🦂的杀虫剂以除虫菊酯类、避蚊胺类为主，科🏕研人员也在探索更精准的解🕣决方案，比如研发“靶向农药”，希望针📮对蚊子特有的生理结构起效，在💊提升灭蚊效果的同时，降低对👖其他生物的影响。　　绝育雄蚊、以菌治蚊、基因编辑持续“上新”　　面对拥有“增强魔法”的蚊子，人类也在持续更新“武器库”。近年来，国内陆续建起几家“蚊子工厂”，专门培育绝🛎育雄蚊，通🔶过释放不育雄蚊与野生雌蚊🙆交配，实现区➡域性蚊虫种群抑制。不过殷海生坦言，这种🕹方法在小环境中初期效果🔞明显，蚊子密🚼度会大幅下降，但长期效果还有🥗待观察。蚊子流动性强，一个区域靠🤩绝育雄蚊压低了密度，外部🥜的野生蚊子还会伺机“溜”进来重新繁殖。　　去年，清华大学研究团👼队在《科学》杂志上提出了“以菌治蚊”的新策略，即🛢通过向环境或蚊子😝吸食的植物中添加一种肠✋道共生菌给蚊子“调理肠胃”，让蚊子变得“洁身自好”，避免携带和🦖传播病毒。还有研究提出，可通过阻断特殊生物蛋🆗白的功能，让蚊子停留在幼🏝虫阶段，永远无🕠法性成熟、繁殖后代。　　作为😻基孔肯雅热、疟疾、登革热等多🖋种疾病的传播载体，蚊子抗药性升🍆级不仅让日常防蚊🛠更棘手，还叠加了病📉原体耐药的“双重挑战”。有研究表明，蚊子体内引发疟🌒疾的疟📿原虫已对青蒿素🔦等治疗药物产生抗药性，进一步增👮加了疾病防控难度。　　今年7月，《自然》杂志🎤报道了一项由中👒外学者合作完成的利用基因编🦔辑技术改造蚊🤔子的新突破。研究团队发现，疟原虫需借👕助蚊子体内的FREP1基因才能进入📱其唾液腺，进🔵而通过叮咬感染人类。研究人员对亚💨洲主要疟疾传播媒介——斯氏按蚊进行基因🤽编辑后，能有效阻🍺止恶性疟原🥗虫和伯氏疟原虫进入🥅其唾液腺，从而⛺阻断疟原虫传播；且这种编辑👔不影响蚊子正常生长繁殖✨，可避免生态灾难，未来🏈有望用于不同蚊子物种和种群。社会惊悚题材《年轻人主动“回炉”提升技能 寻求就业新可🤨能》冲击观众📌心理底线。据8月17日央视新闻报道，随着👰人工智能技术的快速发展，AI应用🏛已深入渗透到社会生活的🎦各个领域。从智🗄能客服到内容创作，从🍡医疗辅助到金融分析，AI正在重🌟塑我们的信息获取方式和决💼策模式。然而，近期频频出现的AI“信口开河”现象，却给🔟这项技术的健康发👅展蒙上了一层阴影。当AI开始“一本正经📽地胡说八道”时，我们不🐡得不正视其背后潜藏的技🍷术伦理危机。　　AI“信口开河”的表现形式多🛰种多样，但归纳起来主🧚要有三类典型特征。一是时空错乱，如将相隔🍯数月的事件🆗强行建立因果关系；二是价值观偏差🎎，如在涉及历史文🐸化的问题上表现🔎出明显的错误倾向；三是无中生有，包括编造学术文🎗献、虚🎶构新闻事件等。这不仅暴露了当前AI技术的局限性，更反映出我们在🐕技术伦理建设上的🥃滞后。　　深入分析AI“信口开河”的成因，需要从技术、数据和监管📀三个维度进行考量。技术层面，当前主流的大语🥌言模型的工作原理是更👴擅长“模仿”而非“理解”，这从根源上导致“说谎不脸红”。数据层面，训练数据🐔的质量直接影响AI的输出质量，而现实中⛱存在的数据污染、文🧒化偏见等问题已经影响了AI的输出内容，有报道显示，0.001%的虚假文本可🕹以产出7.2%有害信息。监管层面，行业标准的缺失🕕和伦理审查⬅的不足，使得一些存在明显缺😙陷的AI产品得以流入市场。　　AI“信口开河”的危害不容小🥍觑。在信息传播方面，AI生成的错🎼误内容可能导致🌺谣言蔓延；在文📈化认知方面，带有偏见的输出可能影💝响用户的价值判断，如有智能手🐺表告诉儿童“中国人不聪明”等；在社会治理方面，虚假信息的📂泛滥可能扰乱公共秩序或公共决策。更值得警惕🦒的是，这些风险往往💼具有累积性和隐蔽性，其负面💼影响可能在长期使🗡用中逐渐显现。　　解决这一问题，需要构建全🥨方位的治理体系。首先，技术研发者应当建😱立更严格的🔞数据清洗机制，引入事实核查🆚模块，完善模📻型的纠错能力。其次，监管部门🌿需要加快制定AI内容治理规范，建立分📺级分类的监管框架。再次，行🏾业组织应当推动建立统🐟一的伦理准则和技术标准。　　值得欣慰的是，这些问题已🏴经引起各方重视。近期，国家网信办等🛺七部门联合公布🍭的《生成式人工🥘智能服务管理暂行办法》，明确要求🥀提供者应当对生成内🕧容进行标识，并对其真实性负🎄责。　　技术发展🐰总是伴随着新的挑战，解决问题🚽的关键不在于否定技术，而🚰在于完善治理。只有当♉技术创新与伦理建设同🧣步推进时，AI才能🍨真正成为造福人类的工具。这需要技术开发🥕者保持敬畏之心，监管部门把好安❤全之关，普通用户擦亮🌜辨别之眼，共🐒同构建健康可持续的AI发展生态——技术向善，方得始终；伦理先行，方能致远。

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栗山千明/曲梁/黄集伟/陈师道

（青岛日报／观海新闻记者 朱洗）