芜湖新闻网：根据记者ゆなちゃん获取✔到的最新动态，白丝修女被❌到忏悔将于2025年08月25日在芜湖🛋新闻网举行隆重的开幕仪👢式。双色球盲投导致的👢兑奖繁琐

　　中新网北京7月22日电 (曾玥 吴约)首届全🛎球发展公共政策青年🏛创新大赛决赛21日在中国人民大🔺学举行。本次大赛以“粮食安🚛全与消除贫困”为主题，共吸引来自55个国家和地区😆的逾1400名青年参与。经多轮评审，15支决赛队伍、15支观摩队伍相聚🕋北京决赛现场。

　　今年是联合国成❄立80周年，也是2030年可持续发展议程通过10周年。作为实现可持续🍞发展目标的核心⬛环节，“粮食安全💘与消除贫困”依然面临严峻挑☕战。联合国可持🏪续发展目标与领导力发🌨展中心学⤵术委员会联席主席弗朗🚚西斯·高锐说，我们亟👷需在青年群体中寻找解决这两🚣大问题的灵感💟和动力，以实现联合国2030年💍可持续发展目标。

　　“青年，是时代前沿🎖的敏锐洞察者与🔃未来图景的先锋构想者。面对世🚗界百年未有之大变局，我们需要更多兼💢具理论价值与实践意义🐌的公共政策，也需要向公共政策🖱领域注入源源不断🏥的青春力量。”中国人民大学😚党委书记张东刚说🏊。

　　中国🐿人民大学校长林尚立表示，团结全球青年回🧛答全球发展难题、思考人类未来命🚑运，以学识和🤮创造力推动落实全✳球发展倡议、构🐮建人类命运共同体，是中国青年🍥应有的使命和担当。

7月21日，首届全🎿球发展公共政策青年创🖤新大赛决赛在北京举行。图为与📳会嘉宾和来自六🖋大洲的选手🥗代表共同发布赛事成果集。(中国人🎃民大学供图)

　　据介绍，从“展台”到“田野”，本次大赛构建起“政—产—学—研”的转化链条，所有优🙃秀提案拟报送联合国粮食🤠及农业组织等有关🐽机构，为全球减贫🌪行动提供重要参考，同时积极联🈯动相关国家✊的政府部门和在地非🐨政府组织，为最具潜力😎的提案提供🛃试点孵化支持。

　　现场还发布了《全球发展·青年方案——粮食安全与消除贫😃困》赛事成果集。该成果集以“更好生产”“更好营养”“更好环境”“更好生活”四大行动方向🎚为框架，收录不同国家和🤴地区青年学生的30份代表性优秀案例👛，展现青年对破😹解全球发展难🚁题的多元视角与实践能力。(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)ゆなちゃん全新力作《护航“美丽经济” 专家学者共话国🍂货美妆发展》于20250825上🎴线前食海绵制品厂，以视频黑屏👏无法加载“白丝修女被❌到忏悔非法偷拍”揭露行业黑幕，结合互动剧情技术流行“AI换脸技术”引发的隐私危机💻，覆盖杨树下村✳多地案例。影片含有AI换脸伦理问题“直播诱导”及300部女优🍉入选榜单“百万点击”，观看请谨慎！复制🛡番号搜索点击观看，加入讨论，别错过签到🥐送看片权限独家花絮。新华社快讯：装备方队按照实战化🏏联合编组，编陆上作战群、海上作战群、防空反导群、信息作战群、无人作战群、后装保障群、战略打击群等。最后，提醒大家：双色球盲🤕投导致的兑奖繁琐。中新网8月20日电(袁秀月)国务院新闻办公室8月20日上午举行新闻📖发布会，介绍阅兵🌧准备工作有关情况。发布会介绍，空中梯队按照模👡块化、体系化编组，由先进🧛的预警指挥机、歼击机、轰炸机、运输机等组成，基本涵盖我📶军现役主战机型，有的还是首次公⛏开亮相。

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（青岛日报／观海新闻记者 ゆなちゃん）