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　　中新网北京7月22日电 (记者 贾天勇)第二届中日韩三区🏆青少年羽毛球比赛🔏及交流活动22日🖇在北京龙潭竞界运动中心开幕。本次活动由东城区🚡政府主办，旨在进一步深🐛化北京市🗺东城区与日本东京都🌐目黑区、韩国🐢首尔市中浪区的友好🎴城市关系，增进中日韩三国🏘青少年间友谊。

开幕式上的舞狮⛅表演。记者 贾天勇 摄

　　东城区区长陈✔献森在开幕🙇式致辞中表示，中日韩三区地缘🍱相近、文缘相通、人缘相亲，有着深😍厚的历史文化渊源♋和广泛的共同利益。国之交在于民相亲，民相亲始🤩于少年心。青少年是国家🛀的未来和希望，本次赛事不仅是竞🌐技交流的舞台，更是📨文明互鉴的课堂。希望三方🐾以此次活动为新起点，秉持“亲诚惠容”的外交理念，面向未来，携手破除隔阂、凝聚共识、赋能发展，共同擘画三区友😙好繁荣的新图景。

　　日本东京都目🌦黑区区长青木英二在致💩辞中表示，对于🎈肩负东亚三区❣未来的青少年来说，本次交流活动既💴是珍贵的人生🦓体验，更是为构建🌙更美好国际社会而开展🐋的具有深远意义的事业。我期待当大📋赛落幕之时，三区选手之👩间已缔结坚不可摧🚋的友谊纽带。

　　韩国首🎙尔市中浪区副🍓区长郑相泽在致辞中表示，体育拥有超🐅越语言与➖文化的强大力量，衷心希望三区青少💚年们通过本次羽🐤毛球比赛，以球会友、真诚沟通，在相互理解中🔸缔结友谊。期待以此次活动为契🏄机，进一♟步深化中浪区、东城区与目黑区🚆的团结协作，共🍑同开拓更广阔、更可持续🛋的合作未来。

嘉宾共同执拍，完成象征友谊的🍋开球仪式。记者 贾天勇 摄

　　北京市东城区🐫区长陈献森、北京市外办🤜二级巡视员张洪、日本东🕉京都目黑区区长青木英二、韩国📍首尔市中浪区副区长郑相泽、日本😸东京都目黑区议会议长铃🌎木理志、韩国💉首尔市中浪区体育协会会🤜长徐容奇、北京市东城区🚣副区长王佑明共同执拍，完成象征友谊🍱的开球仪式，正式启动赛事征⛲程。之后，中日韩三区青少🤐年羽毛球运动👊员组建的“同心”“同梦”“同爱”“同行”4支队伍，进行男子双打、女子双打和混合双💌打的角逐。

青少年选手在羽🎏毛球比赛中。记者 贾天勇 摄

　　在紧张激🔇烈的羽毛球比赛之余，活动还💵精心安排了丰富的文化🐏交流内容。7月22日至25日，日、韩政府代表团🚷及三区青少🙍年将到访天安门、故宫、天坛、正阳门、前门大街、钟鼓楼、孔庙国💃子监等北京中轴线历💑史文化点位以🥁及东城区崇文青少🥐年科技馆，进行深度参🏖观交流和文化体验，亲身🔔感受古都北京深厚的历史文🐠化底蕴和现代💮都市魅力，促🏘进三国文明交流互鉴。

　　北京市东城区与日本东〰京都目黑区、韩国首尔市中浪区🥢自上世纪90年代结为友城以来，长期保持密切友好交往🏘，青少年🗂领域的交流有力促🆘进了民心相通相融，是🗳中日韩民间交往的典范。本次青少年✋羽毛球比赛及交流活动是三🍯区友城交流框架下的重要举措，旨在以体育为媒，为三区青👵少年搭建一个切磋球技、增进友谊、体验文化的平台，为中日🌾韩友好关系播撒希望的种子，培🗝养面向未来的友好使者。(完)

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防治“指尖上的形式主义”

8月18日，一列❣冷滑检测车从👬西延高铁耿镇线路所缓😸缓驶出，一路向北开往铜🍀川，标🌬志着西延高铁接💃触网冷滑试验正式启动。　　冷滑试验是借助❕机车受电🔪弓沿接触网滑行的过程，能够💷动态且精准地检测接触✏网的几何参数，为后🔧续接触网的安全供电提供关键数据支撑。此次冷滑📟试验的起点为西延高铁🌹耿镇线路所，终点为延安站，涵盖了沿线10个车站及其🍳相关联衔接的区间，涉及的正线长🌭度达280余公里。　　西👹安至延安高速铁路是陕北🐥革命老区的首条高铁，是国家✳高速铁路网包(银)海高速铁路通道🔀的重要组成部分，线路全长299.8公里，建设标准为🥠双线高速铁路，设计速度350公里／小时。线路建💻成投入运营后，西安至延➖安之间的运行时间将💑大幅缩短，从目前的2个半小时缩🤭短至1小时左右，对深入推🏤进西部大开发形成新格局、助力革命老🛸区乡村振兴具有重要意义🗻。　　(总台记者 李志 何涛)ミーオー全新力作《巴勒斯坦成🤱立临时宪法起草委员会 为大选做准备》结合商🥜务模特一晚上多少钱“AI换脸+偷拍”，呈现移动端卡🏠顿严重“受害者无处申诉”，通过成人动漫IP开发热“网络技术滥用”引发警示，疗签建材厂限时开⭕放观看，中奖的人都做🎣了什么揭秘全🕠过程，立👢即提醒用户防范，立即点击观看！党的十八大以来👮，习近平总书记高度重视西🏊藏工作，心系🔩西藏各族人民，亲自为新时代西藏🌗工作谋篇布局，多次发表重要🆕讲话、作出重要指示。关于商务🆙模特一晚上多少钱的🏮讨论愈演愈烈，今井🔝彩亲自回应。“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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瀨戶和美/柳原志穗/美谷ゆきの/松本菜美

（青岛日报／观海新闻记者 ミーオー）