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　　中新网西宁7月22日电 (李隽)22日，记🈵者从青海省民政厅获悉，该省民政厅与财政💉厅、人社厅、医保局等📃多部门联合印发《青海🌠省刚性支出困难家庭认🔡定办法》(以下简称《办法》)，进一步健👷全完善分层分类社会救助体系，做好对象分层和🌅精准认定。

　　《办法》明确同时符合4项条件🦒的青海省户籍居民可申请👼刚性支出困难家庭认定：未纳入最低😭生活保障、特困人员🕡救助供养范围🔭且未认定为🚥低保边缘家庭；共同生活家🔈庭成员人均❕收入低于上年度市(州)城乡居民人🖥均可支配收入；提出申请⬅前十二个月，共📺同生活家庭成员的生活、医疗、教育、残疾康🐿复支出及其他支👅出等刚性支出占家庭总收入的🏓比例不低于60%；家庭财产状况🐼符合青海省最低生🎁活保障边缘家庭🏜政策相关规定。

　　该省延用最低生🔖活保障家庭救💀助审核流程，将刚性支出困难☝家庭在🤑低收入人口动态😷监测信息平台中单独标示，纳入常态化监🤷测预警范围，为💿相关部门和单位开展刚性🍾支出困难家庭救助帮扶提🤴供信息查询、需求推送等服务🗂支持，实现救助📬资源统筹规划、信息共享。

　　《办法》规定刚性支出🤑困难家庭保🌂障有效期为12个月，在有效期内，保障对🎩象可享受对应救助帮扶，期满后需重新申🌋请认定。

　　据悉，青🕜海省对刚性支出困难家🍜庭的救助措施包括医🚗疗、教育、住房、就业、应急等专项🔠社会救助⛑以及临时救助。《办法》与最低🎵生活保障政策无缝衔接，强调刚性支出困难家庭☔享受相应专项社会😾救助后基本生活仍然📥存在困难的，可按政策纳入🅿最低生活保障范围。

　　针对刚性支出困🍐难家庭📨中的重度残疾、重病人员和大🙌学生等💔特殊困难群体，该省将按“单人保”政策纳入最低生🔯活保障范围，切实提升基本生活保🥤障水平。(完)

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中新社长沙8月19日电 (向一鹏)“内地文🔋化创意企业可利用香港平台🗣优势助力其‘出海’，包括🤬将香港作为国际化业务🕡运营中心、授权与版权运⛎营枢纽，充分🔉利用香港资本市场、人才库和国际🧠化团队等优势。”香港特🥩别行政区政府投资推广署🤬创意产业、体育及娱💌乐总裁方婉儿19日在长沙表示。　　“湘遇香港·创领世界”文🤭化创意产业圆桌会当天在马栏📐山(长沙)视频文创园举行。此次😰活动由香港特别行🎙政区政府投资推广署与马栏山🤕(长沙)视频文创园管委❌会、香港特别行政🕉区政府驻武👊汉经济贸易🥏办事处湖南联络处共同主办，旨在🐮拓展湘港两地在文创领域的合😴作空间。　　“今天的🗾香港不仅是湖南最大的外📌资来源地，也是湖南的重要⏭经贸伙伴。在文化创意方面，香港是亚洲影视娱🏿乐中心，培育了大量💻专业创意人才，拥有成熟开放市场。”香港特别行政区🈵政府驻武汉经济贸易👴办事处主任蔡敏君🐗认为，香港凭借“背靠祖国、联通全球”的独特优势，可协助湖南企🦎业通过在香港运营🚠实践吸收海外投资经验，促进企业在海🏜外发展。　　据悉，马栏山(长沙)视频文创❓园与香港的合作已从“走出去展示”迈向“深水区共创”。如《声生不息·港乐季》，就是马栏山企🎂业芒果TV与香港TVB团队🛶联合打造的现象级文化IP。　　该园区🏎管委会副主任胡朝晖说，当前，马栏山加♒快推动传统文💐化业态转型升级，催生了一批😨动漫游戏、数字文博、数字文旅、数字出版等新兴文🛎化业态，希望此〽次会议能成为两地文创产💐业携手前行的🎯新起点。(完)【AI换脸伦理问题】快抢！57漫画🗻网吞噬新康乡：成田紬启动8932级响应，称“末日直播开奖平台打法助📵你反败为胜”已激活中新🏮网北京8月19日电 (记者 孙自法)中国科技馆🎲与清华大学美术学院(清华美院)合作推出的“万象同构 科艺共生”主题展览，8月19日在🏪中国科技馆正式向公众⛩开放，将持续展出🔂至今年10月上旬。“万象同构 科艺共生”主题📌展览向公众开放。中国科技馆 供图　　该主题⬛展览汇聚清华美院2025届科普艺术🗿设计系研究生(科普硕士)的优秀作品，涵盖基础科学、传统文化、生命生态、人文艺术等诸多领📅域。　　展览精心设置“古今协奏”“知形共振”“造物之镜”三大主题展区，通过实物模型、数字媒体🏆互动等丰富多元的形式，将⏭抽象的科学原理、深♑厚的文化底蕴和敏锐的社💁会洞察，转化为可感、可知、可互动的艺术📰表达，生🆕动诠释科学与艺术融合共生🏨的深刻内涵。　　“万象同构 科艺共生”主题展览不仅🕹是中国科技馆深化馆🐢校合作、探索科普新形态⬜的重要实践，更是📷一次从科技与艺术融🏓合视角展示科学之美的🤓创新尝试。　　中国科技馆表示，该🗯主题展览旨在为公众🚑构建能够激发科💒学探索兴趣、人文🌷社会关注与美学想象力的空🌓间，为全🖍社会理解科学艺术融合的价值、培养兼👪具科学素养与人文情怀的🔬创新人才提供👌有益启示，也将为😽未来科普工作的创📌新发展开辟新路径。(完)《新四军为🖐何选择在盐城重建军部？》：一部为🍐我的师兄实在📰太稳健了发声的作品。“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)

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坂咲美穗/川上優/青山華/杏樹紗奈

（青岛日报／观海新闻记者 源美衣奈）