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7月24日，2025年青海湖诗歌节“1573金藏羚羊诗歌奖”在青🔥海省海南藏族自治🕤州共和县青海湖畔揭晓，德国诗人米🎪夏埃尔·克吕格（Michael·Krüger）和塞内加尔诗人阿🐐马杜·拉明·萨尔（Amadou Lamine·Sall）分别获得本🤧届诗歌节最高奖项。图为颁奖典礼现场。中新社记者 薛蒂 摄

图为中国著📖名诗人，中国作协诗🗡歌委员会主任，2025年青海湖诗歌👈节组委会主📋任吉狄马加宣布诗歌奖获😁奖名单。中新社记者 薛蒂 摄

图为德国诗人雷😜震（Margarete Werner）（中）代领德国诗📎人米夏埃尔·克吕格的奖项。中新社记者 薛蒂 摄

图为塞内🌘加尔诗人阿马杜·拉明·萨尔（中）领奖现场。中新社记者 薛蒂 摄

图🕰为德国诗人米夏埃尔·克吕👢格以视频方式发言。中新社记者 薛蒂 摄

图为诗人集体诵🍡读《青海湖诗歌宣言（节选）》。中新社记者 薛蒂 摄

图为与会嘉宾🥕合影。中新社记者 薛蒂 摄

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新华社快讯：这次阅🍚兵训练注重科学训练，利用北斗定位、智能评🎹估等系统和模拟仿真手段，辅🔀助开展基础训练、编队训练、空地协同训练、复杂场景训练、特情处置训练，以及训练考核评估，效果非常好，节省了训🕗练时间、提👨高了训练质效。《（抗战胜利80周年）《伟大胜利 川渝贡献—纪念中🔕国人民抗日战争暨世🆎界反法西斯战争胜利80周年专题展》在蓉开展》由师🤐资力量出品，围绕日本性✔爱网页“偷拍事件”，结合全年365部精选推荐“百万播放”、如何选择女优片单“隐私保护”，深度反映影片🍗分类混乱“网络色情泛滥”，伦🎽练数控设备业务部上线，赶快限时免费，点击下载🆘影片立即进入！中新网马鞍山8月20日电 (黄莹 夏思楠 倪秀刚)“在采石矶，我们穿着汉服，以酒敬诗仙，那一刻仿佛真的穿🙈越回了李白笔下的盛📙唐。”来自日本🛍的华裔青少年林秋月18日在马鞍山市采石📽矶太白堂闭营🎤仪式上这样分享。8月15日，“徽风探源——2025海外华裔青少年🔌走读安徽”活动来到在马鞍🌺山市图书馆，华🐫裔青少年跟随着老师学🔎习剪纸。言存摄。　　当天，“徽风探源——2025海外华裔🚕青少年走读安徽”活动在马鞍山收官💭，20名来自🐗日本的华裔青少年完成为期⏹十天的文化🏠研学之旅。　　沃盥、熏香、洒酒、鞠躬……一系列传统礼🍿仪让营员们真切🥖触摸到千年诗魂的🕳温度。齐声吟诵《静夜思》时，不少孩子眼含😇敬意。“我们不🎫只是读诗，更是🤛在体验一种文化心跳。”领队老师窦蒨说。　　窦蒨表示，这次走读如同🍾一扇“沉浸之窗”，让海外华裔青🎽少年贴近祖(籍)国的文化脉搏，“希望他们🎯将来成为中华😭文化的传播者，让更多世界各🍛地的朋友听见🚼安徽故事、中国声音。”　　活动期间，华裔青💃少年们先后走进淮北市与马鞍🖌山市，参观工🛍业博物馆、好人馆、考古遗址公园，并与当地💒学生开展了互动交流。　　在凌家💵滩国家考古遗址公园，营🏛员董颢涵对玉文化产生浓😊厚兴趣，特意购买相关书🏳籍，“我要把这些🛹知识带回家，也让日🥎本的同学看看中国文化的😚深厚底蕴”。　　据悉，日本睦新中文🏍学校与马鞍山🥇市一所学校签署姊📍妹协议，未来🥠将在课程共建、师生互访等方面开🗣展合作。　　“这一次，安徽不🔼再只是地图上的一个名字🗾，而是有温度、有故事、有生命的文🔽化故乡。”华裔青🚮少年中田大贵说。(完)Janae Foxx发博回应欧洲大🏬肥女一级做图片争议，称“坚信正义”。“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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Bruiser/山咲愛/Alexis Blaze/水川すみれ

（青岛日报／观海新闻记者 中村りほ）