通网：根据记者ソンユーチュアン获取到的最新动态，啊惠交换人妻🕷激情将于2025年08月28日在通🚔网举行隆重的开幕仪式。查号避开5期大陷阱

　　中新网7月9日电 国务院台办发言人🕞陈斌华9日答记者问。有记者问：台军7月9日开始“汉光41号演习”，此次演习🌄时间延长一倍、参演人😗数创历年之最，并首次将所谓“大陆2027攻台”作为想定，且与“城镇防卫韧性演习”相结合，还新增“灰色地带袭扰”、“认知作战”等演练内容。对此有何评论？

　　陈斌华表示，民进党当局❔顽固坚持“台独”分裂立场，为煽动两岸对立🐙对抗，一再浪费🌅民脂民膏，大搞“全民皆兵”，不惜将台📡湾民众绑上“台独”战车，不🕹断升高台海紧张局势，妄图“以武谋独”、“备战谋独”，只会进🥁一步破坏台海和平稳定，葬送台湾💿民众安全福祉。

　　他强调，“台独”是绝路，统一挡不住。不管💈民进党当局如何装腔作势、穷兵黩武，都是不堪一击的“花架子”。无论民进党当🈁局搞多少“演练”，都改变不了“台独”必然失📣败的下场，更🍤阻挡不了祖国必🚘然统一的历史大势。

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中方回应印🎄度官员涉台言论：希望印⛑方切实恪守一个中国原则

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“一条线·两个人” 詹忠效金城🦂联展走进广州天河

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“水泥灰”变身“环保绿” 新材料🍀与特种水泥引领行业转型

中新网衢州8月19日电 (张斌 章是一)作为浙📧西对外开放重要节点，浙江🍪衢州近年来持续🎊推动中韩经贸合作走深🚏走实，成为📸韩资企业在浙江投资兴业的重要🚝选择。　　位于💒当地的浙江中韩(衢州)产业合作园，是韩资企业集聚的优🥑质平台，目前已有10余家韩资企业入驻，总投资额超过200亿元人民币，形成涵盖多📲个领域的产业🐱合作生态。　　近日，携手⤵浙商行天下暨第三届“华商衢道”互促发展活🔏动在浙江省衢州市柯🎸城区举行。来自韩🚞国企业界、商会及产业研💽究领域的三十多🈴位代表参加活动，与当地企业🖋界及商会人士共谋合作。韩方一行🚕还走访浙江中韩(衢州)产业合作园、衢州综合保税区、柯城区生态工业📜园等地。8月14日，走访🔳衢州一家化妆品企业时，两位韩方女♉士了解相关产品。张斌 摄　　商会力量🥖在其中发挥纽带作用。此前，21世纪中韩交流🥖协会、社团法人哈伊首尔⛵企业协会、韩国女性风投企💁业协会与衢州市🖥柯城区⛲府山商会通过密切沟通，为两地😄企业搭建了有效交流平台。　　“我计划🍛好好考察衢州市场，寻找合作商机。”从事外贸行业的韩商🤮闵德泓表示，此前，在府🌲山商会的帮助下，他仅花了3小时就办下了🍢营业执照，感受到了难以置信🍈的“中国速度”。　　在近日举办的衢州🕵国际商务合作大会暨中😒韩企业投资🔀贸易交流活动中，32家韩国企业与46家衢州本地企业实现精准对接。　　其间，浙江某户外用🕐品企业韩😓国区负责人徐珊表示，韩日企业是其❕重要客户，“我们能在家🤲门口交流，真是难得的机会🤖。”　　衢州企业带😉来户外用品、高端氟材料、高💰纯石英制品等特色产品🌫及老字号产品；韩国企业则展🎸现了医疗器械、化妆品、电力AI服务等🏃优势产业的合作意向，双方通过产品展示、技术交流深入探😽讨合作可能。　　社团法人Hi seoul企业协会会长🦄朴美京受访时说，浙江在制造业、数字经济等🆒方面具有优势，特别是在🎠创业公司培育🐈上有许多经验。“希望😢和浙江企业多多交流，牵手合作，共同开拓各自市🎎场。”　　据了解，衢州市正争🌄取在韩国设立商务代表处，不断拓😨展合作的广度与深度。　　衢州市商务局🏻党组副书记、副局➰长廖敏超表示，当地计🙅划以服务促合作，从活动组织、政策指导、平台配套、市场拓展、权益保🐲障等几大方面赋能，依托衢州💔综合保税区、跨境电商综试区➿等平台，开展更多的行业🐳专场洽谈会、产业对接沙龙，邀请韩企来衢🤠考察，为企业扬帆出海🌵打通渠道。(完)【成人短剧🎨走红原因】近期登上uantek.com热搜榜的《bt之家弹窗》，由😹春野彩爆料并剪辑完成，据称🎿原素材来源于衢州一🦒场真实偷拍事件，引起法🛄律界与网民群体的广泛争议。前不久，中办、国办向社会公🤤开发布《整治🚆形式主义为基层减负若干规定》(以下简称《若干规定》)全文，为深化拓展整治🐋形🏻式主义为基层减负🚦工作特别是破解基层治理“小马拉大车”问题提供了😿重要制度遵循。　　基层🍸是国家治理的“神经末梢”，是联👵系服务群众的“最先一公里”，也是抓落实的“最后一公里”。新时代以来，以习近平同志为核🥑心的党中央⛪始终高度重视整治👣形式主义🍛为基层减负，采取一系列有力措施，激励广大基层干部轻装👭上阵、奋发作为。比如确定“基层减负年”、中央层面建立🐧整治形式主义为☕基层减负专项工作机制、印发通知要求持🥗续解决困扰基层的形式🙋主义问题、通报曝光形式主🧡义典型案例等，不断把整治👵形式主义🚈为基层减负工作引向深入。　　但也要清醒地🐨认识到，形式主义之🏳弊非一日之寒，一些地方仍存💫在形式主义的现象。会议层层套开、文件叠床架屋、检查考核名目繁多、政务APP打卡泛滥，更有甚者将内部✅工作PPT外包制作、强制报送视频材🔒料等，让不少🚩基层干部陷入文山会海、迎来送往、过😉度留痕等无谓事务的泥沼，更🏯滋长虚浮不实之风。　　《若干规定》着眼于进一步体🚷现改革精神和😆从严要求，作出7个方面21条具体规定，聚焦“小切口”设定“硬约束”，对形式主义这一顽疾进🧚行系统施治。切实精简文件、严格精简会议、统筹规范督查检查考核、规范借调干部、规范政务移动🍀互联网应用程序管理🚶、规范明晰基层📀权责、规🤓范创建示范和达标活动，每一项都直击痛🥧点，推动📻为基层减负工作⤵向治本深化。当前，全国3.8万个乡镇(街道)履职事项清单已全部👔编制完成，将该干什么、配合什么、收回什么“三张清单”清晰厘定，为基层🔸明确权责边界，有利于基层从“负重爬坡”转向“轻装快跑”，让“小马”不再强拉“大车”。　　为基层减负，本质上⌛是一场治理理念的革新——从重痕迹🔡转向重实绩。为此，需要继续将😮整治形式主义为基层减负工作🌫抓深抓实，持续推动《若干规定》落地生根、开花结果，切实为基层松绑，让广大基层🤖干部心无旁骛、放🔢开手脚干事创业，把🎡更多时间和精力放到服🔽务群众上，在新⏮时代的赶考路上🐅跑出基层治理“加速度”。网传《人这一辈子，一定要去一趟西🐌藏！》将拍成影视剧，春菜担任监制。“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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菊池玲子/櫻井百合/朝日花梨/上羽绚

（青岛日报／观海新闻记者 ソンユーチュアン）