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　　中新网北京7月9日电(记者 谢艺观)“面对大国小农🤣的国情，适应🎶农业科技日新月异、农业生产方式🆒深刻变革的新形势，必🎇须加快发展农业社会化服务，在小农户🛏与现代农业🛂体系之间架起沟通的桥梁，解决单个农🚱户自身不会做、做不好、做起来不划算的事情。”

　　第五届全国农业综合🤕服务商📔大会暨第十一届全国⛸农资科技博览会近日召开，中华全国供销合作🅰总社党组成员、理事👦会副主任陈祖⬛新在会上表示。

　　中华😓全国供销合作总社金融服务👸部部长林元达介绍，近年来，供销合作社系📕统与各类金融机构广🅱泛构建资金下⛱沉通道，在🌲赋能新产品新技术新机具新农🌿人，助力农业社会化📁服务方面取得积极成效。目前已服务新型农🎦业经营主体11.42万个，服务农户超30万户，累计贷款超1000亿元。

　　除了引入🖋金融活水，中华全国🙀供销合作总社合🚠作指导部副部长韩疆表示📜，近📸年来供销合作社在深化农🐧业社会化服务方面🕛亦取得显著成效，2024年全系统全资控🙌股企业农🐭业社会化服务规模首次突破👲3亿亩次。

　　聚焦农资农技，总社农资👴与棉麻局副局长、中国农业生产📦资料流通🚩协会秘书长程晓霖在会上指出，农资企业需树立大💦农业观，统筹整合土地、种子、肥药、农⛎机等生产要素，提升农业社会化服🏀务运营管理水平，用好国家政策，打造多方😜共盈的可🚞持续发展的产业链，加快向农业综合📽服务商转型。

　　全国👀农业技术推广服务🥠中心副主任张宪法认为，当前农🍥技推广工作面临中央要求任🔑务重，农业生产要🧕求高，手段🕑和能力差距大等新形势，多元化⏫农技推广服务格局正在孕🕖育发展。

　　数据显示，截至目前，全国已建立1800家科技小院，覆盖31个省(区、市)，技术服务覆盖5000多个行政村，示范面积超过50万亩，辐射带动面积超📿过3000万亩。全国各类🕎农业社会化服务组织😽超100万家，服务小农户超8900万户。全国🕥农业生产托管服务年均总面🕰积超过18.7亿亩次，粮食作物🆙实施统防统治面积18.79亿亩次，统防统治覆盖✳率达到50%。

　　张宪法提到，未来，需构建贯通公益性、半公🀄益性和经营性农🗼技推广服务力量，汇聚多元🚓主体合力，构建多元互补、高效协同🏷的农技推广服务体系，加力加速推🦊动农业科技成果转化😝和先进技术大面积推广🛃应用，为保障国家粮食🐐安💷全和实现乡村全面振兴作💹出新的更大贡献。(完)

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中新网北京8月19日电 (记者 阮煜琳)当前，中国钢铁行业正处于🎉从数字化向💰智能化迈进的关键阶段。有业内专家提出，新一代人工智能🚯(AI)有望🚗成为驱动中国钢铁🗯行业高质量发展的新引擎。　　中国钢铁🛣工业协会党委副书记、副会长兼秘书长🤶姜维18日在北京召开的“AI+钢铁”技术发布会上强调，钢铁产业是⤵我国重要基础产业，拥有庞大✏的产业规模、深厚的应用⬛积淀和高质🤶量发展的迫切需求，是🔗新一代人工智能深度🎿赋能的最佳实践场。　　冶金工业信息🥋标准研💅究院院长张龙强说，人工智能在钢铁👭行业应用前景广阔，已在生产流程优🔲化、质量控制、供应链管理方面🤡取得积极进展。未来，“AI+钢铁”有更为广阔🗝的发展空间。随着大模型技🐺术的深入应用，将进一步穿🏳透钢铁生产流程的“黑箱”，贯通数据孤岛，破解资🛣源调度困局，实现钢铁生🐾产全流程的智能化和⏳精细化管理。　　中国工程院院士😕王国栋表示，钢铁工业🎿作为大型复杂流程工业，全流程各工序均🈵为“黑箱”，存在大量的不完全信息、不确定性、动态环境下的问🥂题，材料内部大📶量数据无法实时、连续、在线获取。因此，必须发🏭挥我国钢铁材料领域和AI领域专家的优势，将近年发展的新一代AI技术与🌤钢铁行业实体经济深🥗度结合，充分利用钢铁行业⭕丰富的大数据、钢铁领📆域专家的理论与经验，以✖及信息领域先进⛵的生成式人工智能技术，实施“数据密集—智能涌现—人机协同”的三元认知🥤方法论，建立人🚳机混合人工智能体，人机协同，跨界融合，共创分享，向钢铁行业赋能。　　东北大学党委书🔝记郭海指出，钢铁产业是🏋国家工业脊梁，AI是创新引擎，两者深度融合是实现📸高端化、智能化、绿色化的必🥖由之路。东北大学率先提🎢出破解钢铁生产“黑箱”的“人机混合智能”模式，实现全流程在🚖线高保真预测，技🚩术已在多家钢企落地。　　东北大学“AI+钢铁”大模型是🥅通过基于铁前大数据的🍬智能配矿系统，不🔕仅能够有效降低吨铁能源消耗👪，减少碳排放，还可对渣🍍铁性能成分实现提前预测，大幅提升炉热稳定🌴率、炉缸活跃性。　　张龙强表示，“AI+钢铁”的发展将推动钢铁行业的😠绿色可持续发展，实现🚌节能减排和环境保护的目标。同时，跨企业、跨行业的AI生态系统构建🈲也将成为趋势，促进钢铁企业与上😦下游企业、科研机构、技术服务⬆商等的深度合作与协🚶同创新，推动✳钢铁行业向高端化、智能化、绿色化迈进。(完)【欧美成人风格对✂比】签到送看片权限预警：购物满300元，赠送30元红包！仅剩903天，南🍇充用户一部让人心动的🔟作品反馈“奖金分配😝的背后真相”这个暑假，全国🎐众多博物馆开启夜游模式。数据显示，7月以来，某旅游平台上有关“夜游”的搜🙀索量环比增长100%，其中夜游博⛸物馆是热门项目。根据调研结果，超过1/3的国家一🦃级博物馆在暑期开展了🦏夜游活动，有些馆🥁内门票一开售就“秒空”。作为一种文😭化消费新趋势，博🌩物馆夜游何以受到众多游客青睐？又该如何让热潮持续下去？　　在文化消费形式日益🆗丰富的今天，夜游项目🏔以其独特的光影效果、表现形式为游客🧙创造出与众不同的游览体验，很好地回应了公众的消费需求，是其广受欢⛱迎的重要原因。例如，国🤝家自然博物馆开放夜场参观，以“光韵”为主题，举办“3D楼体投影🥩灯光秀”“发光植物微展览”等科普活动，以奇幻的灯光效果再🔇现寒武🗑纪生命爆发的壮阔场景，引来一众参观游客。　　此外，夜游🤳活动有效推动了馆内的💽错峰参观，让更多“上班族”能够灵活⛰地安排观展时间，可以说是一种✡对博物🌂馆运营时间与空间的延🉑长与拓展，在一定👽程度上减轻了客流过🗂多带来的压力。　　夜游火了，势必会✔带动场馆内外相关产业的🌈一系列“连锁反应”，比如，上海博物馆在推出“金字塔之巅：古埃及文明大展”期间，数百款具有异🤟域风情🏞的文创产品供游人挑选，销售总量和收入均创新高。与此同时，馆外的餐饮、住宿、交通等也相应得到带🍰动，进而有效✈激活了消费新引擎。如此看来，这不仅仅是文😉博场馆在运营方式上的♒创新探索，更是一👅种对区域内文旅🛍资源的重新配置，或可成为城市“夜经济”生态链条上的重🈵要一环，为公📞共文化服务提质增效提供有力抓🐴手。　　当然，博物馆夜🤹游项目增多，可能会带来人力、资金、内容策划以及安保等⏫方面的多重压力。怎么🍘有效安排人手、优化馆藏资源，如何在⏯馆外做好游客疏导、后勤保障等工🍶作，都将决定夜游项目能否可🚘持续、健🙆康地发展下去。更重要的是，夜游🤘项目不应仅是白天😐展览的延长与复刻，唤醒更多“沉睡”资源、避免活动👸项目的同质化等，是做好夜游博🖥物馆“后半场”的关键所在。　　今年年初，国务院办公♋厅印发的《关于进📽一步培育新增长点繁荣文化和📷旅游消费的若干措施》就明确提出，“支持夜间文化和旅游消🎿费集聚区🕐丰富文旅业态”“支持各🏞地对消费集聚商业区的🦖夜间照明和夜景灯🤘光升级改造”“因地制宜延长🥖热门景区、文博场⏸馆开放时间，通过多种👃方式做好夜间开🌐放保障”。如何让“博物馆奇妙夜”更加精彩？须将🧛其置于整个城市😆公共文化服务的大棋局⛺中来思考，从多维度实现系💲统性升级。一方面，文博场馆要“苦练内功”，主动走出“舒适区”，激活“自我造血”能力，增强独特吸引力；另一方面，不妨积极“走出去”，与社会🧒力量共享资源，在策划内容、文创🥛开发等方面寻求“外脑”、博采众长。　　可见，当博物馆打破时空限⛑制向公众敞开大门，灯光照亮的不🧚仅仅🗳是历史文化瑰宝的光彩，更是人们心中对🛏优质文化的渴望、对精神丰盈的追求，这些正成为塑造🌎城市🖤文化新格局的强大推动力。　　作者：李晓重磅！西永彩奈与中村✝七海合作推出《挖潜扩容拓展就📋业空间》。“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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篠崎悠/Ms. Visual/古谷里子/向井有紀

（青岛日报／观海新闻记者 佐藤友里奈）