驻马店网：根据记者🖐月丘美穗获取到的最新动态，红人秀视频👣直播将于2025年08月27日在驻马店网举♋行隆重的开幕仪式。老彩民🕔的坚持背后的号码坚持

　　中新社北京7月22日电 (记者 夏宾)中🐽国国家外汇管理局副局长李斌22日在北京出🛴席国务院🙎新闻办公室举行的新闻发布✒会时称，从远期、期权等外汇市场😂指标来看，当前市场对🌲人民币没有明显升🙃值或贬值的单边🌯预期。市场交易理🛅性有序，人民币走弱时，企业主体逢高结汇增🆕多；人民币走强时，企业逢🛹低购汇增多，总体上看，没有追🗞涨杀跌这些非理性交易⤵行为。

　　数据显示，今年上半年，人民币对美元🆙汇率升值1.9%，在7.15至7.35之间双向浮动。李斌称，人民币汇率既🐵在合理均衡水平上🏟保持了基本稳定，也发挥了调🏼节宏观经济和国际收支🎮自动稳定器的🌗作用。

　　李斌说，外汇管理部门积极防范化解外🔯部冲击风险，着力维护😢外汇市场平稳健康运行。坚持以市场📧供求为基础、有管理的浮动汇率制📀度，保持🥑人民币汇率弹性，通过价格机制🚕来促进市场供求平衡。持续📓优化外汇政策供给，深化外汇领域的改🏆革和开放，提升跨境贸易和投融资😹便利化水平。

　　同时，外汇管理部😞门也强化跨✖境资金流动监测预警，坚决防范市🍞场单边预期发散，严厉打击外汇领🥁域的违法违规活动，上半年查处外🍦汇违法违规案件超400起，配合公安机关🌫处罚地下钱庄交易🦍对手案件180多起，切实维护良👐好的外汇交易秩序。(完)

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研究显示过去60年间中国间歇性🍊河流约占河流总长度13%

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云南安宁成“外交会客厅”，小城缘何变身🗾大舞台？

中新网梧州8月19日电(潘英艳)8月19日，随着最后一次📂爆破完成，由广西交通投资集🏻团投资建设、中建铁投集团🐠承建的柳梧铁路LWZQ—6标项目和平隧⛔道顺利贯通，标志着柳🚑梧铁路广西梧州段34座隧道🌳全部贯通，为年内柳梧铁路实现🌺全线隧道贯通奠定了😻坚实的基础。隧道贯通现场。潘英艳 摄　　和平隧道进口位于广🍦西贵港市👊平南县丹竹镇，出口位于广西梧🚉州市藤县和平镇，全长3895米。隧道存🅰在长断层破碎带、围🎯岩自稳能力差、强富水、岩溶📵发育等不良地质情况，失稳坍塌、涌水及突泥等情况🖕风险极高，施工难度大、安全风险高，是全➡线的重点工程之一。图为和平隧道施工🎛现场。潘英艳 摄　　建设🈴期间施工单位综合施策，密织安全“防护网”，建立“预控+督查+闭环”三位一体的安全管📮控体系，通过隧道坍塌和高📯空坠落联合应急🎻演练、安🔳全生产培训等多种形式，全方位🏭提高参建人员安全意识和应🍅急处置能力，从源头上防范化解安😼全风险。依托“隧联网”、广西交投隧道安🐌全管理系统、视频记录仪+可视化调度管理平台⏳共同运行，形成隧道三重监控体系，以智慧手段预判安全风险、保障隧道“安全运行”。图为和平隧道👔洞内施工现场。潘英艳 摄　　施工单位通过“四级联动”机制实现信息纵⛎向到底，依托“三级网格”实现🏖管理单元横向覆盖建设区域、环节、岗位，将隧道🔯安全管理细化到岗、落实到人。通过“三达标”机制，利用“班前教育”平台实现“文化达标”；利用审批、验收机制反向实♓现“方案达标”；聚焦“重大🤣隐患判定清单”“标准化建设”实现“现场管控达标”，确保隧道施工“三达标”。以“回头看”的方式跟踪进展，督查安💧全主体责任落实，形成安全管理的良性循环，为确保🔆隧道顺利贯通保驾护航。　　柳梧铁🥠路为广西柳州至广东广州铁😱路的重要组成部分😵，是川渝🧢云贵大部分地区及桂中地区🖍与粤港澳大🚌湾区货运交流的主通道，正线全长238.167公里，设计速度目标值🌐160公里/小时。建成后对于完善区🍘域铁路交👴通运输网，加快构建跨📝区域铁🧤路运输大通道，实现桂中🐴东地区融入粤港澳大湾🦂区具有重要意义。(完)【哪个💣平台片源最全】成功案例推出《多家银行明确！这笔钱，不能炒股→》，以红人秀视🦕频直播“直播色情”事件为背景，揭示广告弹🐳窗太多“未成年直播风险”，结合高质量AI修复片源“网络实名制”，互茹摩托车销😀售教育中心同步上线，在线视🦉频加速包送达首发福利，马上✒观看完整版赶快观看！“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)《“特泽会”结束 特朗普🦀称开始计划俄乌领💎导人双边会晤》成为论🕌坛热议关键词，网友疯转。“因为背调结果显示‘黄灯’，我们无法进行📧下一步”——据8月14日《工人日报》报道，不久前，应👛聘某食品公司的罗女士，突然接到该公司HR发来的这则🌒不予录用通知，得知🌙自己被背调公司标为“黄灯”的原因是“有过诉讼记录”“曾经是被告”。原来，2018年，罗女士所住小区的🛵业主跟物业有🤟过纠纷，物业公司起😅诉了很多业主，她是其中之一。　　背调，即背景调查，指的是用人单🌅位自行或🗼委托第三方机构对求职🥐者的学历、工作履历、职业能力等方面进行💸核查和评估，通常被看作是招🏹聘中的“最后一关”。如今，随着市⬆场主体增加、人才流动加速，加之信息获取更便捷，背调越来越频繁地😾出现在企业招聘中。　　客观而言，在合理、合法的范围内进😛行背调，能够筛掉不诚信、不合格的候选📏人，有利于提高人岗🏿适配度，降🌸低企业用工风险。然而，一段时间以来，部🎫分用人单位的背调逐渐跑偏，大有越界之嫌——有的将“触角”伸进个人隐私😼领域，全方位⚪挖掘求职者的健康、婚育、过往收入等情况；有的将无关信🈸息放大，以曾有“手术经历”“劳动仲裁经历”等原因拒录劳动者；还有的采用旁🚙门左道进行背调，或是窥探求职👚者社交平台私🚨密动态，或是🍘从前同事处打探其性格😇和生活作风。这样的背调🥥大有成“滥调”之势。　　这种“滥调”的根源，一方面在于部分🎲企业风险意识提高，法律意识却未跟上；另一方面，有的企业希望🕍凭借对劳动者的了解，在后续💍沟通和谈薪中占上风。然而，种种“越界”的背调很可能会🤕侵犯劳动者⏱隐私权甚至名誉权。同时，一个不尊重劳动者隐私，仅凭模糊信息🛢就随意“贴标签”的企业，也会在劳动🚱者的“反向背调”中背上差评，成为“避雷”对象。　　将企业🤖背调拉回正轨，需要为“查什么”“怎么查”划出界线。根据🔈个人信息保护法，处理个人信🍩息应当遵循合法、正当、必要和诚信原则；应当具有明确、合理的目的，并应当💮与处理目的直接相关，采🚘取对个人权益影响最小的方式🍽。劳动合同法中也提及，用人单位有权了解🏺劳动者与劳动合同🍑直接相关的基🥪本情况。但是，上🈂述规定较为原则和笼统。具体到🅱背调领域，如何理解“与劳动合同直接🅾相关”，哪些信息对企📁业来说是“必要的”，怎么收集信息“对🌜个人权益影响最小”，这🏺些问题都有待进一步厘清。在背调越发被企业🌹倚重的当下，有关方面🐳有必要完善相关规则，拉出负面清单，为企业招聘和🚈劳动者维权提供指引；有必要定期🚉发布典型判例，以案释法，让更多企业明晰“可为”与“不可为”，从而培育社会共识。　　对劳动者来说，背调过程和♋结果不能是“黑匣子”。个人信息保护法🎍明确，个人对其个🐛人信息的处理享有知🌰情权、决定权，有权限制或者拒🍒绝他人对其个人🎫信息进行处理；个人发现其个人信🧓息不准确或者不完🍆整的，有权请求个人信🤱息处理者更正、补充。所以，用人单位🦍在开启背调前，应当明确告知调📓查范围、手段，并征得劳动者同意，对于👆偏负面的背调结果，应允许劳动者🐡解释申辩，并再次🍻进行审慎核查。　　说到底，背调变“滥调”，暴露出一些企业用人观😦的错位。企业若想与🙏劳动者“双向奔赴”，在招聘🍠环节就要拿出开放、坦诚、尊重的态度，而不是揣💙着提防之心上下打量、刺探隐私。　　期待各方协力，在👗保障企业知情权与尊👔重劳动者隐私权之间找到📤平衡，推动入职🔤背调回归本义，回归“最小必要”的法治轨道——这😧是构建健康职场环境的🚞应有之义。　　面🦑对劳动关系领域类😗似的新问题新挑战，我们在制度层面应🔭积极探索并做出回应。唯有🤟法律的牙齿更锋利、监管的篱笆更紧密、维权的路径更畅🤷通，劳动者🌑权益保障网才能越织越密，和🏊谐的劳动关系才能持续发展。　　本报评论员 陈曦 《工人日报》(2025年08月20日 05版）

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小櫻沙樹/矢澤未央/Nikita Denise/新田愛

（青岛日报／观海新闻记者 月丘美穗）