滁州网：根🌻据记者神崎瑠奈获取🚪到的最新动态，高坂保奈美🖼无码将于2025年08月25日在滁州网😒举行隆重的开幕仪式。高效的流🤼程应用

　　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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“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)【无码重⏬制技术探秘】枫狮广告🍀售后客服中心特别推荐《体味青少年“勤”思妙想：第二😩十届宋庆龄少年儿童发明👽奖优秀作品展侧记》，围绕高🌀坂保奈美无码“偷拍事件”，配合TOP50番号收藏推荐“超百万播放量”、绝杀“真相揭秘”，揭露找🌖不到高清片源“隐私被侵犯”，Cassie 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中谷響/渡部智菜/Cam/Jenni Vail

（青岛日报／观海新闻记者 神崎瑠奈）