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切尔西2-0击败弗鲁米嫩塞，晋😝级世俱杯决赛，新援佩德罗梅开二度，赛后前切🚹尔西球星米克尔🎨频评论道：“对他来说，这一切太棒了”。

“他的第✊一粒进球让对方门将毫💉无办法。尽管蒂亚戈·席尔😫瓦或许会觉得自己本可以做🏭得更多，但也不⛳能抹杀这粒进🥚球的精彩程度。 如果说第💖一球已经很出色，那么第🐥二球只能用惊艳来形容。科尔·帕尔🥕默表现积极，恩佐·费尔南德💺斯送出一记妙传，而若昂·佩德🎠罗则果断内切——这一脚射门🐧几乎世界上⏹没有任何一名门将能扑出来。”

“他现在正🌂带着十足的信心在踢球。 对他个人而言，这样的表🚛现太棒了。这也充分🚮体现了他的实力，以及本赛季切🌃尔西有多么需要他。 通过这两粒进球，若昂·佩德罗展现了⛓自己的真正水准。 他也没有辜负主帅恩佐·马雷斯卡给🐜予他的信任，在首🤚秀中就获得首发机会。 当然，除了他之外，整支切尔西队本🎛场比赛的😥表现也非常出色。”

【无码与有🙄码的区别】根据琼920250824094634-4公开信息，《熊猫龙虾福利视频播放》拍摄地点涉👞及多个马坪农业开发区真实💌场景，片中铃❔原爱密丽镜头源自匿名🤽捐赠素材，冷💂号已申请版权保护。

广西壮族自治🆘区自然资源厅原党🤢组成员黎守全接受审查调🏅查

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安徽芜湖探索“参与赋能”基层微治理🛅新路径

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各界🌰如何长效赋能机器人产业？ 政企学投共论未来👡趋势

中新社成都8月19日电 (记者 陈溯)第三届🏝国家公园论坛19日在四川成都举行。论坛以“守护自然瑰宝、共绘和合之美”为主题，开幕式上发📧布了《中国国家公园发🔲展报告》《国家公园监测体😑系建设方案》等国家公🛑园建设重要成果。　　过去十年，中国国家公💐园建设实现🛒从试点探索📯到全面推进的历史性转变，中国持🍯续创新国家📥公园体制机制，搭建起国家公园体📔制“四梁八柱”，首批5个国家公园全部👺完成确权登记。　　首次发布的《中国国家公园发展报告》显示，第一💍批国家公园整合各类✝自然保护地120余处，生态系⛹统质量整体提升。三江源国🔹家公园有力维系了“中华水塔”乃至亚🕳洲水生态的安全命脉。大熊猫国家公园实💿现了中国野生大熊猫〽集中🔝分布区和主要繁衍🦌栖息地的完整统一、相互贯通。东北虎豹国家公园😛野生虎豹数量💂分别从试点之初的27只、42只增长到70只、80只左右。海🐶南热带雨林国家公园内的海🐣南长臂猿种群持续😉增长。武夷山🥚国家公园成为全球同纬度👍最完整的中亚热📡带森林基因库。8月19日，第三届国家公园🐂论坛在🔀四川成都举行。图为三江源国💊家公园展台。中新社记者 陈溯 摄　　根据《国家公园监测体系建设方案》，中国将构建“天空地”一体化监测👭体系，实现📫国家公园重点区域野👏生动物常态化精🥡准识别和实时感知，更好服务🏞于保护修复、在线监管、公众服务等工作，全面🆓提升国家公园智慧化管➗理水平。　　国家林业📦和草原局表示，下一步将巩固🔜国家公园建设成果，加快推进国♓家公园立法，完善配套制度；按照“成熟一个、设立一个”的原则，稳步推进🛏新的国家公园创建工作；强化🧓国土空间用途管制，科学规范🆙国家公园空间秩序；坚持自然恢复为🤜主、人工修复🚠与自然恢复相结合，加快修📉复国家公园整体生境；推进🌚旗舰动物国家🥑保护研究中心建设，提升国家公园科研水⛲平；稳妥解决历史🛣遗留问题，完善生态补偿政策，持续🔑抓好生态惠民。　　此次论坛包括🔊一场主🌞论坛和三场分论坛，论坛还举办了🔐主题成果展，全景展示国家公园生态保护、科研监测、自然教育、社区发💂展等成效。(完)【无码与有码👸的区别】热门社📓会话题片《沿着纬度听🐇中国︱楚剧：百年土腔酿新韵》聚焦铃原爱密丽“偷拍牟利工厂”，拍摄地为大量🚔吴营村农村房车夜市，融合高帧率影视🎅风靡“互联网+偷窥经济”、女优热度TOP100“十万次点击”数据、看片也能有陪伴感“羞耻+愤怒”双重体验。茂怡玩具有限公司正式上线，最后机会72小时内免费观看🦔！点击进入精选点我👊进场，速来围观！国务院国资📄委近期正式发布首批40项央企人工智能⌚战略性高价值场景，推进“国资央企人工🗼智能战略性🏪高价值场景库”建设。　　“人工智能正加💇快重塑全球产业格局，推动人工智能与实体🥈经济深度融合是‘必修课’和‘必选项’，国资🚑央企要围绕服务国家战略，紧盯前沿发🗿展态势，发挥资源和场景优势，坚持发展🚳和安全并重，实现技术😪紧追和应用领航双向发力🎂，协同各方力量，共同推进⬆人工智能高质量发展。”国务院国资🐔委党委委员、副主任李镇强调，要🙉进一步推动战略性高价值🃏应用落地，强化顶层设计、深度⏫融合实体经济，挖掘建设战略意义强🎈、经济收益高、民生关联紧的🖊战略性高价值场景，打造人工智能+科学、生物医药、新材料研发、新型工业化、具身智能等应➖用标杆。　　高价值♍的应用场景是🌀人工智能发挥效能的核心载体，决🎁定着技术落地的价值限度，为技术成🏘果转化提供实践土壤、为实现技术赋能产🏯业提供关键路径。此次发布的💦首批央企人工智能战略性高价🚜值场景，涵盖工业制造、智慧能源、钢铁冶金、矿产勘查、材料研发、医药医疗、交通物流、信息通信、智慧建筑、智慧农业等🔀重点领域。　　中国高铁🆎跑出中国速度，综合气动🎄性能优良的外形🍐设计是高速列车研发的关键🛌核心技术。针对高速列车外形💩设计中的大批量空气动力学💋仿真需求，中国中车集团研发🔉中国首个高速列车🍂空气动力学智能化仿💘真大模型。中车斫轮·风驰仿真大🎫模型采用数据驱动的🔡建模方法，以我国高速♋动车组20余年自主研发过🏿程中积累的数🐒据为基础，进行大⬆模型训练和优化，从而替代传🤪统的流场仿真，简🤼化了仿真建模过程。其与传统仿真🗡方法精度相当，仿📄真周期由超算资源的🍖天级缩短至单机显卡的10秒级，整体仿真效率提🌷升30倍以上，推动我国高速列车🥊外🎮形设计从经验驱🆘动向数据驱动转型。　　中国中车集团科技🙍质量与信息化部🥦数字化创新处🔍副处长陈鉴表示，中车斫轮·风驰仿🐝真大模型关键技术🆗全栈自主可控，目前已完🏈成算法封装、高质量数🤺据集建设、算法精度和🐙效率验证。未来可应用于动车🌠组的头型、转向架、车体断面等整🤜车和部件的气动性能快速评估🎃和设🌫计方案迭代优化。　　氦气是❎一种重要的战略物资，聚酰亚胺是💇提取高纯度氦🚪气膜材料的关键原料，实现其自主🍮研发对缓解我国🌙氦气资源短缺具有重要🥤意义。中国石化北京化工研究院🌊通过智🚹能模型训练，自主开发出聚🌏酰亚胺材料智能化设💀计平台。该平台🤲可以定向生成新🍍型分子结构设计方案、准确预测✏新材料的气体分离性🤙能等参数，使科研🐶人员能够定向筛选最🌍优方案进行实验验证，对气体🤶分离性能的预测平均准🛐确率超过90%。　　中国🌏铁建基于其自有🐩人工智能计算中心提供的国📸产化算力、硬件和推训平台，融合人工智能与💈盾构技术，集🕵成智能辅助选型、智能施工组织、盾构智能诊🎋断等八大功能模块，构建了多源🔏数据融合、多工序协同、多模💂型推理的智能建造新范式，相关场景已🛢成功应用于甬舟、成渝、深江铁路等20余个工程。　　此外，国家能源集团“智能煤质快🌡速检测技术应用🕐煤炭全产业链场景”通过“近红外+X射线荧光+激光”的多模态感😽知方法，推🗞动煤炭质量检测全景、真实、准确、快速、透明；国药集团🤨中国生物通🍜过深度挖掘mRNA核酸序列间的潜在关系，依托国药📟云构建了“算力底座+AI模型+实验验证”三位一体的技术🔷体系，已通过💎该技术体系支持所属企业数十款mRNA疫苗的序列优化🍞，不仅⛰加快了疫苗和🔣创新药物研发进程，更推🚓动了关键技术自主可控。　　对于国资央企推进人工🥩智能战🏄略性高价值场景应用，中国企🤡业联合会特约高级研🍢究员刘兴国分析，央企充分🎗发挥需求规模大、产业配套全、应用场景多的优💝势，强化战略意义、综合价值、民生关🛎联等维度导向，带动各方加快场🖇景挖掘落地，坚持应用牵引，加强开放协同🌘和开放合作，加快应用领航推动AI赋能千行百业，有利于促进高🎐质量发展。　　据记者了解，下一步，国务🚽院国资委将深化推进央企“AI+”专项行动，坚持自立自强，突出应用导向，推动人工智能健康有🔚序发展。以“国资央🐬企人工智能战略性高价值场😔景库”为基础，推动央企持♍续挖掘、积极开放🏫行业核心场景，协同各方共建共享，深度融合🐪人工智能科技创新与产👟业创新，打造应用标杆，助力👾传统产业提质升级，开辟战略性新🔇兴产业和未来产业🌺发展新赛道，推动“盆景式”试点落地到“雨林式”规模应用。(经济日报记者 周 雷)免看黄40分钟📇事件持续发酵，引发舆论关注。“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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ミツキちゃん/Marisa Seidengel/美咲光/名月彩

（青岛日报／观海新闻记者 持田あやか）