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今天(7月9日)下午，神舟🍽十九号航天员乘组蔡旭哲、宋令东、王浩泽从太空返回60余天后，在北🧟京航天城首次面向媒体与公众正👼式公开亮相。
据介绍，神舟⛓十九号乘组返回后🚕相继完成隔离恢复、疗养恢复阶段各项工作🐘，已全面转入恢复🆚观察阶段。目前，在中国航天🍕员科研训练中心科研保障🍭团队的精心守😺护和照料下，神舟十九号🚑乘组身心状态良好，各项🤓医学检查结果正常，肌肉力量、耐💑力和运动心肺功能基本恢🌮复到飞行前水平。待完成恢📈复期各项工作并进行健康评估后，3名航🥕天员将转入正常训练。神舟十九号航🚝天员乘组在现场📽分享了驻留空间🍬站阶段的经历和体会。
蔡旭哲：神舟十九号是工作十分➿饱满、意义十分特别🔧的一次飞行任务
航天员 蔡旭哲：神舟🔇十九号飞行任务，是中国空⬜间站进入应🆖用与发展阶段以来的第四🚠次飞行任务。我们在轨🥛完成了三次出舱任务，还完成了多个领🏂域的实试验🗯研究项目，其中很多项目是空间站🉐进入应用🧟与发展阶段以来首次实施的。可⚓以说我们神舟十九号是工🕒作十分饱满、意义十🤪分特别的一次飞行任务。任务期间，我们乘组团结🍯一心、紧密协作，面对一些计划🆚外的工作调整和🎦意外情况，我们乘组👷都能做到沉着冷静应对，密切协同处置。载人航天是“万人一杆枪”的伟大事业，因为🚴共同的信念、共同的目标、共同的理想、共同的责任，让我们凝聚在一📻起，托举着我们实💝现飞天的梦想，也推动着我国载人🔦航天事业不断发💤展进步。
宋令东：越来越多年轻人📰投身航天事业，承担起我们👫这代人的使命
航天员 宋令东：随着载人航天事🚪业的蓬勃发展，越来越多年轻人，越来越多90后投身到这份事业，也逐渐承🏠担起我们这代人的🏼使命。我和指令🤸长在出舱期间，力争每一个操📀作都分毫不差。我在舱壁上攀爬了100多个扶手，配合指令✴长停靠多个点位，经过9个多小时的出舱👏活动，圆满完成了空➰间站碎片防护装置的安装，以及舱🥙外设备的巡检处置等任务。回到舱里以后，我们非常自豪，非常有成就感，完全忘记了🚦出舱时的疲惫。梦想🃏要靠奋斗来实现，为了执行出舱任务，我们进💗行了科学严谨的训练和🐏准备，日复一日👙方能百炼成钢。所以我觉得打🙍开舱门的那一刻，也是我的圆梦时🆕刻。
王浩泽：作为一名🏽飞行工程师，切身体会到科🕐学研究的来之不易
航天员 王浩泽：造船为建站，建站为应用。我们共参与实施🎱了88项空🎐间科学试实验任务，6次载荷👔进出舱任务，其中大约有一🥜半实验都是空间站✔首次开展的新实验。目前这些项目都🈷取得了阶〽段性成果。我还记得在天🗃地同心的共同守护下，果蝇家族在太♈空中实现了“三世同堂”。在轨期间🏪我们还和智慧助手“小航”进行了亲密互动。此外我们还对空🔲间管🛬道机器人进行了测试和验证，作🚵为一名飞行工程师，能够切身体会到科学研究的⏮来之不易，因此对每一🔐项实验都格外珍惜。我也相信在一代又一🤱代航天人的努⛱力下，我们的⬜空间科学技术一定会不断🙇突破，取得更多硕果。
神舟十九号😯载人飞船于2024年10月30日从酒泉卫📬星发射中心发射升空，3名航天员在轨驻留183天，期间进行了3次出舱活动，创造了航天员单🚐次出舱活动时长世界♟纪录，完成空🛤间站空间碎片防护装置安装、多次货物出舱任务。同时，还在地🌾面科研人员密切配合下，完成了涉及微重力基础物理、空间材料科学、空间生命科学、航天医学、航天技术等🍨领域的大量空间科学🏆实验和试验。于2025年4月30日安全返回。
(总台央视记者 刘洁 占康 马非非)
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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)【哪个平台片源➡最全】励咨餐饮管理🎇经销部在2025年08月独家上线新⛸闻公告系列新作《wwwjizz动漫》，由孙德谦编剧，结合操主播av、偷窥、直播🔲pt" src="//www.dzwww.com/tpl/v2022/erjiye/js/erjiye.js" >