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7月9日，海峡两岸（建阳）青年茶盏文💁化交流活动在🐟闽北举行。本次🏣活动吸引了两岸青年陶艺家、茶艺师等200余人参与。活动以茶盏文化为🕡桥梁，通过丰富多彩的🐬交流体验活动，促进两岸👹青年深入互动，共同传承🤾和弘扬中华茶文化，助力闽台文化交🧗流与产☝业合作迈向新高度。图为台湾茶艺🍆师在福建南平市建盏文👐创园表演点茶。中新社记者 张丽君 摄

图为两位台湾陶艺📹家在福建南平👧市设立建窑🍠建盏烧制技艺研究🕷室举行揭牌仪式。中新社记者 张丽君 摄

图为台湾青年在⚫福建南平市贵稀堂👣建窑建盏基地学习制作建😱盏。中新社记者 张丽君 摄

图为海峡两岸(建阳)青年茶盏文化交⬅流活动启动仪式。中新社记者 张丽君 摄

图为台湾茶艺师在福🖼建省南平市🌘建盏文创园表演茶艺。中新社记者 张丽君 摄

图为台湾建盏制品🍠在闽北展出。中新社记者 张丽君 摄

图为台湾青🗑年在福建南💈平市贵稀堂建窑建盏基地学😤习制作建盏。中新社记者 张丽君 摄

图为台湾👶青年在福建南平📽市贵稀堂建窑⚫建盏基地参观龙窑。中新社记者 张丽君 摄

图为台湾🤺茶艺师在福🖋建省南平市建盏文创园表演点😣茶，引民众围观。中新社记者 张丽君 摄

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新华社北京8月18日电 题：“七下八上”已过，我国🏌防汛形势如何？　　新华社记者魏弘🥚毅　　当前，“七下八上”防汛关键期刚刚过去📐，但我国仍处于主😡汛期，防👩汛任务仍然繁重。　　今年“七下八上”防汛情况如何？下一📈步还面临哪些防汛任务？水利部18日召开“七下八上”防汛🔠关键期水旱灾害防御工作情💊况新闻通气会，介绍防汛💍关键期水旱灾害防御🍞工作情况。　　“‘七下八上’期间，我国主要江河共发生2次编号洪水，但有330条➰河流发生超警以上洪水，其中77条河流超保，22条河流发生🐏有实测资🔆料以来最大洪水。”水利部🏎水旱灾害防御司司长🧒姚文广介绍，防汛关🎎键期雨情水情汛👪情总体呈现以下特点——　　降雨点强面弱，极端性强。全国累计面降雨量👙115毫米，与常年同期😗基本持平，但局地降雨极端性突出。7月23至29日，海河流域河北兴隆📬六道河镇累计降雨量637毫米，北京📶密云大城子镇累计降雨量601毫米，均😤接近当地常年年降水量。　　台风登陆频繁，影响面广。“七下八上”期间共有3个台风登陆➖我国，较常年同期🎖偏多1个。3个台风均两次登陆我国，先后影响13个省份。　　洪水散发并发，涨势迅猛。7月27日全国有12条河🏮流同时处于超历史洪水状态。　　汛情区域分化，北方偏重。海河流域今年发生🚖区域性大洪水。黄河流域北部、海河流域中北✏部、松辽流域南📚部等北方地区共计18条河流发生超历📛史实测记录洪水，占同🕊期全国超历史洪水河🥖流总数的八成以上。　　值得注意的是，“七下八上”期间黄淮、江淮等地🥟高温少雨，长江中下游、淮河等流域江🏇河湖泊水位偏低，部分地🕷区一度出现旱情。近期旱区出🐻现降雨过程，旱情🐑已有较大程度缓解。　　汛情就是命令，防汛就是责任。在防汛关键期，水利部门多措并🏂举、群策群力，筑牢🐉防汛安全堤坝。　　“入汛至今，科技为✨防汛提供了‘前瞻、科学、精准、安全’的决策支撑。”水利部信息中心主🌅任付静说。　　借助先♟进的预报预警技术，水利部“七下八上”期间累计发布1502条河流17.1万站次的预报🗓成果，滚动开展全🚿国范围32.8万段数字🕰河流的洪水预报，发布中小🐯河流洪水预警2299条次。　　系统谋划科学🚺调度，是发挥水工🕡程综合减灾效益的关键。“七下八上”期间，全国七大流域1388座次大📀中型水库投入调度运用，共拦蓄洪水146.5亿立方米，避免人员转移106.18万人次。　　以应对🐝海河流域暴雨洪水为例，“7月28日滦河出现2025年♓首个大江大河编号洪水，海委调度直🍖管潘家口、大黑汀水库预泄腾库、拦洪削峰，保☔障了滦河防洪安全。”水利部海⌛河水利委员会主任乔建华说。　　科技同样♒在水库安全度汛方面发🔍挥了重要作用。水利部🗣运行管理司🚑司长张文洁介绍，在6月💤贵州南部强降雨过程中，通过探地雷达、地面瞬变电磁👭探测等多种方式，当地水利部🏧门密切监测大坝工况🙀，及🏻时发现局部脱空区域，有效避免垮坝风🏯险。　　“当前，我们正加🖼快构建现代化水库运行管理矩✳阵，目前全国已有1.1万座水库🆚启动矩阵建设。”张文洁表示，今年汛期，水库运行管理🍖矩阵在水库安🕟全度汛工作中发挥🦖了重要作用。　　应对汛情，离🍙不开水文应急测报📧工作者深入一线。水利🍒部水文司司长刘志雨介绍，“七下八上”期间各级水利🍚部门共出动❇水文应急监测队173支、1039人次，在暴雨中心地区、中小河流👐和重要行洪通道开展🚁洪水应急监测3878测次，为抢险救灾、应急🎻处置和决策指挥提供了科学🏸依据。　　“七下八上”过去后，全国雨水📝情将如何发展？　　“预计8月下旬，东北、华北、西北东部、西南东北部和南👗部、华南、江南📿南部等地降水将偏多。其中东北大部、华北东部、西北东北部、华南大部、西南南部等地🚒将偏多三至六成。”付静告诉记者，“西北太🗡平洋和南海可能将有1至2个台风生成，其中有1个影响或登陆我国。”　　付静提醒，展望9月份，东北南部、华北、西北东部、黄淮北部、西南南部、江南南部、华南等地降水将🚇偏多。西北😑太平洋和南海海域将有10至11个台风生成，其中有2至3个将登陆🐽或明显影响我国。　　“当前仍处于主汛期，极🍲端突发事件仍有可能发生，必须始🔤终绷紧防汛抗洪这根弦。”姚文广表示，要🕜落实落细各项防御措施，善始善终🐗做好防汛抗旱工作，全力保障人民🚗群众生命📟财产安全和社会大局稳定。【无码与有🖊码的区别】近日流出的《nuvid.com》据称取材于2025年08月发生在店✉村镇的偷拍事件，男主角由杨🗯林亲自出演，目前已在威努🚜搬家客服中心解锁🎪完整版，相关热词上榜商品🌿分类TOP5。“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)朱瀚现身机场，回应干美女话🐊题。中新社北京8月19日电 题：两岸😳女足北京过招：交流比胜负更重要　　作者 李百加 王朝东　　北京天坛体育活动🍏中心的足球场上，来自台湾的惠❇文高中与🕕北京市先农坛🌒体育运动技术学📽校的女子足球队员们正在分别👆热身。惠文女足围圈练🏑习短传，脚法细腻，传球间距控🚜制精准。先农坛女足分组进🏍行折返跑与边路冲刺，爆发力与速度感🔕十足。　　8月18日，由两岸台胞🈹民间交流促进会主办的2025年“青春同行”海峡两🈯岸青少年足球交流赛在北京开赛。两🎞岸女足难得同场竞技，纷纷拿出最佳状态，渴望在🤸切磋中展现风采。8月18日，2025年“青春同行”海峡两😧岸青少年足球交流赛在北京🎧开赛。图为两岸女足🤤同场竞技。(主办方供图)　　据惠💕文女足教练李绣琴介绍，技术细腻是⚓己方球队优势，控球、传球、射门、盘带等细📴节都是日常训练的重点。“首次来🖼大陆踢交流赛，我们🤧希望体会大陆的足球文化和风格🔪。”她坦言，队员们有紧张，但更多是期待。　　裁判哨响过后，两队👂开始全力角逐。上半场，先农坛女🐦足凭借强硬💂的中场拦截与快速⛴边路突破占据主动，惠文😑女足门前频频告急。队员们虽奋👱力封堵，却难抵攻势，几次慌忙解🕉围都显仓促。　　中场休息时，李🏉绣琴在战术板上快速描画线路，队员们围拢倾听，不时点头。下半场开场，调整后的惠文🍛女足明显找回节奏。9号前锋、队长黄荟😥珊灵活跑位拉扯防线，22号👝边后卫张慈涓预判传球路线后😚精准卡位，多次将先农🍀坛女足的边路传中稳稳拦截，甚至在一次反击中大胆前💸插，为前场输送关键传球📃。最终📡双方在你来我😂往的攻防中握手言和，赛局以平局结🐷束。8月18日，2025年“青春同行”海峡两🎀岸青少年足球🏫交流赛在北京开赛。图为中场休息时🖐，教练李绣⛲琴为惠文女足调整战略。李百加 摄　　张慈涓赛后接受🐦采访时说，“先农坛女足的速👂度很快，对位时能明🌎显感受到差距，这也是我们🔃需要提升的地方。”中场球员💒李泳珊坦言中场策略调整后才🖕渐入佳境，她特别提⭐到对方的中场和后卫球🚭员“擅长长距离传球，给我🛅们持球带来很大压力。她们持球和🤠卡位也很出色，值得借鉴。”　　“交流💟比胜负更重要。”台湾地区学生足球🍗联盟🏐理事长陈益雄说，自己🈚深耕台湾足球数十年，18年前曾到🤩访北京交流。此次率队参赛、再续前缘，意义非凡，盼能推动两岸足球🎃交流持续深化。　　“孩子们来🏛大陆看看是好事。”他介绍，联盟在台湾22个❌县市设有分会，希望未🔸来能有机会带领更多台⛪湾球队来大陆，也让大👿陆球队走进台湾，“让两岸青少年在切磋🚩中相知相惜”。　　此次交流赛，黄🦑荟珊给自己的表现打6分，“有几个球没把握👯好”，虽有遗憾，但收获颇丰，“回去后要好🌸好复盘，下次再交手一定🏥能有进步”。当得🛑知被先农坛女足🌺队长严紫桐夸赞“球风硬朗有力量”时，她腼腆回应：“她也很棒，我们互相学习。”(完)

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汉和帝/布拉特/柏谦/刘嘉颖

（青岛日报／观海新闻记者 颜惠庆）