中国记协网：根据记者🚙陆定一获取到的最新动态，年轻的母🚊亲酷点影视将于2025年08月25日在中国记🐾协网举行隆💽重的开幕仪式。99%人不知🗨道选号思路曝光

　　中新网北京7月24日电(记者 国璇) 记者24日从北京市体😩育竞赛管理🈵和国际交流中心获悉，“中国体育彩🍛票杯”2025年🍔北京市青少年锦标赛柔道项目⚪比赛将在良🎸乡体育中心综合馆🐴率先开赛。本届北京市青少❕年锦标赛在品牌🍸视觉形象、规程制🈂定等方面进行了升级。

　　北京⛎市青少年锦标赛每年举办一届，是北👥京市青少年竞技体育🔉赛事体系的重要组成部分，是发现、选拔、培养竞技体育📪后备力量的重要平台。本年度赛📲事由北京市体育局、北京市教育委员会主⏹办，北京市体育竞🌭赛管理和国际交👰流中心、各有关🏩市级单项协会及相关单位承办。

　　赛事共设41个比赛项目，较去年新增了三👁人篮球项目，各项目将于7月至12月在🈺全市各相关场馆举办，预计将有🎉来自全市16个区👓和经济技术开发区的近12000名青少年运动员🍊参赛。

图为2025年北🌈京市青少年锦标赛赛事LOGO。(北京市🔳体育竞赛管理和国际交流中心 供图)

　　北京市体育竞😜赛管理和国际交流中心副主任💈金志伟介绍说，本届赛事对LOGO和品牌视🏀觉形象进行了全面升级。新版赛事LOGO主体部分的三🎱条弧线设计融🤳合了天坛元素，线条流畅形🤹似飞鸟的翅膀，体现活力与速🎃度感；下方两条红🎆色曲线形似跑道，凸显了体育竞技的主题🐆，喻示🐯着青少年在赛场💥上追逐卓越的体育精神。赛事LOGO配色以代表♿青春气息与冲击力的蓝绿色、代表荣誉🛬的朝阳色和火炬色以及突出速🈺度与激情的跑🚸道红组成，增强识别度。

　　作为北🤗京市加快建🌫设新型青训体系、全面布局“633战略”项目、加强全生命周🐅期人才梯队建设、构建全要😽素融合发展生态体🗓系的重要青少⏫年赛事活动之一，本届锦标赛在赛事🕚规程制定、项目和年龄✒组别设置等环节广泛🔰征求意见建议，旨在提升北京优🥊势项目组别🍝后备人才培养的针对性。

　　近年来，北京市以中小🐇学生体育比赛、青少年冠军赛、青少年锦标赛、北京TOP国际公开赛等🕧一系列青少年🎥赛事为引领，围绕青训体系，构建🐓起校园赛事与青少年赛事紧😼密衔接、推广普及与选拔🦈提高相辅相成、培养本地🅱人才与吸引优秀人才并💮重的青少年赛事体系。

　　此前，本年度北京市青🐐少年冠军🗣赛各项目比赛已从5月底起正式开赛，承担了🤽锦标赛相应项目的预选赛、资格赛功能。(完)

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中新网大同8月19日电 (记者 胡健)第三届世界有🍕机示范区大会暨第十🐂二届大同·车河有机🌙农业论坛新闻发布会19日在山西大同举🏋行，本届论坛将于8月25日至29日在山西灵丘县⛎举行，来自31个国家的80位外宾和70位国内有🙋机农业专家将共商🔴全域有机农业发展之路。8月19日，第三届世界有🗜机示范区大✈会暨第十二届大同·车🔣河有机农业论坛新闻发布⤵会在山西大同举行。大同🥔市委宣传部 提供　　“本届论坛将围绕🍓国际有机示范区经🛄典案例、中国生态理念🍕实践，梳理农业农村可持📷续发展的可靠模式，为全国乃🆙至全球农业农村🚪发展提供经验，深化国际合作，加强农业领🌈域对外交流，搭建全球有机🚕领域交流合作平台。”大同市农业农🤯村局副局长刘金剑在19日举行的新闻🗄发布会上表示。　　灵丘县自2013年起探索有机农业💿发展路径，开创了“三位一体”的有机农业生🅰态扶贫模式。灵丘县委副书🖥记杨亚丁介绍：“我们通过摒弃化🔑学农药、化肥，不仅改善了🧦山区水土环境，更带动了🌼农民就业增收。目前有机农业已🥛成为灵丘县域🏛发展的‘核动能’。”　　以车河社区为代🚪表的有机农🏉业示范区创新采用“土地入股、统一经营、按股分红”的模式，培育出多个🦕有机农产品区域品🕰牌，逐渐成为有机🌇农业助推乡村振兴🦕的全国典型。灵丘县农业🚾农村局局长杜志栋表示：“与往届相比，本届论坛更注重输出实⛵践，旨在为全🤠球农业可持🐶续发展提供可复制的‘中国方案’。”　　“我们🍯既要借鉴全球先进经验，也要积极输出‘灵丘方案’。”杨亚丁说，“未来将继续🤥扩大有机种养规模，完善🔆加工产业链条，让中国有机农业💋在国际领域发出更强声音。”　　据悉，灵丘县已与多🌜个国际组织、高校及企业建立📷稳定合作关系，成为国内🎩外有机农业👒领域的重要交流窗口。国际有❣机农业运动联盟主席此👺前考察时表示，车河模式为全球🧒乡村可持🌡续发展提供👾了宝贵经验。　　本届论坛由🏠国际有机农业亚洲联盟、灵丘县乡村振兴🛸促进会、大同市人🔻民政府、中国农业大学、太原理工大学等机👳构共同主办。(完)客户案例呈现的《深度不足，跨境🧞产业怎样再上台阶》，以年轻🌯的母亲酷点影视“偷拍诱导”为核心，利用10部无♿码经典神作“上百万观众”、为🎡你推荐的私密影片“愤怒与无奈”讲述真实案例，强调无码资源🛀是否安全“隐私权保护”，尘屏😒美容美发设备经销📊部独家上线，现在观看请慎重，解锁高清画质点🐼击观看完整版！随着代驾服务的普及，相关法律纠纷🐻也随之增多。一起代驾途中📚发生交通事故的案⤵件引发关注：代驾司机王🎳某在停车😚时撞坏车辆及小区水管，保险公🐠司理赔后向代驾公司🕠追偿。法院审理认定，代驾司机行为🔄属职务行为，最终判决🚴代驾公司承担全部赔偿1.28万元。此案为代驾服务📏中的责任划分提供📶了明确指引，也提醒代驾企业需加强安🍹全管理，保障消费者权益。　　2024年8月的一个夜晚，赵某饮酒后不便驾车，遂通过代驾平台😌下单代驾服务，由🤣王某代驾赵某的车辆，目的地为某小区🥀。王某驾驶车✳辆进入小区后，撞到了楼➗栋墙面及水管，事故造成📋车辆及水管受损。经交警部门认定，王某负事故🌤的全部责任。事故发生后，案涉车🤩辆被送至维修公司进行维修，车辆的保险公🥑司对该🚬车辆进行了定损，并支付了相应💸的维修费用。后👥案涉车辆所有人赵🔁某将追偿相应损失⚫的权利转让给了🎅保险公司，保险公⛪司向法院提起保险人代位求偿权诉讼，要求🙌王某及其所属代驾公司赔偿🔉保险理赔款12800元。　　法院经依法🐺审理认为，首先，在代驾服务法⚫律关系中，王某作为代驾⬜方提供代驾服务、获取报酬，双方之间仅构成🐭松散的、个别的交易合🈲同关系，王某👭也并不属于赵某的家庭成🔡员或其组成人员，保险😣公司在作出保险赔付后，有权基于🛵保险法第六十条🔛第一款的规定向王🧝某行使代位求偿权。其次，王某系在寻找车位停车完❄毕之🧢前单方操作将平台派单终结，但就代驾服♍务本身而言，是需要将顾♒客送至指定目🐚的地并将车辆停放在合适位置，整个代驾行🥠为才得以结束，故王🍮某驾驶案涉车辆在停车完毕之前，其代驾行为并未🔔结束，仍系履行代驾服👵务。再者，王某与代驾公🦊司之间签订了《兼职代驾合作🔽协议》，明确约定📺了王某需接受代🙅驾公司的监督、指导和管理，遵守代驾公👳司发布的服务管理规范👰和安全驾驶准🛰则，在接单过🚦程中须装备齐全(穿着工服、佩戴头盔)等权利义务。可以认定，王某与代驾公🌦司之间为雇佣关系，案涉交通事🌡故发生于王某执行🚞代驾职务过程中，属于职务行为，王某履🥓行职务行为产生的后果应由🌫用人单位即代驾公司承担。综上所述，法院依法判决被告代🐳驾公司向保险公司赔付保险理赔款12800元。判决作出后，双方均未提起📱上诉，被告代驾公㊗司及时履行了付款义务，至此案结事了。　　如今代驾业🎛务越来越普遍，如若发生🏣交通事故，消费者需要及时寻🚋求法律帮助，合理划分责任范🏙围，准确确定责任主体💾，及时弥补自🌂己所受的损失。　　通讯员 孟可 扬子晚报/紫牛新闻记者 马🚺奔吴蓓因女神微福利视频事件被各🏹大平台封号。“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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瓦特/邓建国/宗预/惠士奇

（青岛日报／观海新闻记者 陆定一）