今日渤海网：根💐据记者南想获取到的最新动态，半岛影视将于2025年08月25日在今日渤海网举🥤行隆重的开幕仪式。今晚必开🎖开奖在即，错过将再等3胆天

　　中新网北京7月22日电(记者 李京泽)“溢起守护”——养老康⏳护人才薪火计划👚公益行动22日在北京启动。

　　此次行动计划在2025年年底前，挖掘100名优秀🚮养老服务从业者，涵👡盖养老机构管理者、养老照护者、老年社会🥫工作者、老年人能力评估师、养老顾问等多个岗位。通过文字传播、群像及个体融媒🖊宣传等方式，展现☕他们的辛勤付出和奉📛献精神，提升其社会知名📹度和美誉度，增强☔行业吸引力，推动养老😹服务事业健康可持续发🐮展。

“溢起守护”——养老康护人才🗜薪火计划公益行动启动。主办方供图

　　该行动由中❤国社会报社、民政部社🔇会福利中🔱心联合北京泰康溢彩公益基金🖇会共同开展。

　　启动仪式上，民政部社会福利中🍊心党委书记、主任甄炳亮指出，福利中心🥢将积极配🏔合做好相关工作，提升🚓养老服务从业人员职业荣誉感👇，呼吁大众关心😊关注🚂养老服务行业，为推进🍑养老服务人才队伍建设、促进养🕍老服务高质量发展贡献🌴力量。

　　北京泰康🧝溢彩公益基金会理事🕰长应惟伟表示，基⛩金会将为优秀从业者提🌉供专业技能培训和实训机会，并为其所在的机🥍构提供支持，赋能养🎮老人才和机构高质🏳量发展。

　　中国社会报社🥠党委书记、社长文国🔲锋表示，报社将充🏻分发挥民政新闻宣🧡传主渠道主阵地主力军作用，用专业笔触🏫和生动镜头讲好养老服务人才故事，塑造行业标💾杆形象，营造全社会尊崇养老职业、关爱养老服✈务者的氛围。

　　据介绍，首届“溢起守护”公益行动于2022年启动。今年的公♏益行动全新升级，顺应养老服务新⛽职业、新岗🌌位不断涌现形势，挖掘人数更多，公益赋能范围更广🛑、岗位更细化。(完)

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国家残疾预防行🕯动计划部分任⌛务指标已实现2025年目标值

中新网北京8月19日电 (记者 郭超凯)中国外交🐫部发言人毛宁8月19日主持例行记🤒者会。外交部发🙆言人毛宁。摄影：薛伟　　有记者问：缅甸联⏫邦选举委员会周一表示将😑于12月举行大选。中方对此有何评论？　　毛宁：大选是缅甸的内👁政。在缅甸问题上，中方始终主张🎤缅甸各党各派从国家和民🔬族的长远利益出发，在宪法🕘和法律的框🗡架下对话和解，尽早恢复国家社会🔹稳定，推进💟政治转型进程。(完)【在线看片法律风险🕐】窗薪生态⌚科技业务部最新上线《中方👕敦促新西兰有关部门停止🈶散布谎言制造矛盾》，聚焦半岛影视“直播色情”，结合1秒直达片源“百万观看”、黄金码“真相揭秘”，深度剖析会员💹价格虚高“青少年保护”，神咲花参与⤴制作，每日🥧送看片币免费观看，注册解锁内容🧜点击进入！中新网8月19日电 据韩联社报道，当地时间19日9时30分，韩国前总🔤理韩德洙被负责调查📬内乱叛国案的特检😖组以嫌疑人身份传讯，主要将对其在2024年12月实施紧🔥急戒严的过程、戒严前后🕊下达的指示🤹等进行调查。资料图：韩国🎯总理韩德洙。 中新社记者 刘旭 摄　　韩德🙏洙被指控曾在前总🍒统尹锡悦实施戒严时参与🏅其中，或对尹锡悦提供✅协助。　　特检组认为，由于总📟理职务涉及😋戒严前后的所有决策与行为，应将韩🏧德洙视为内乱“核心共犯”。他🏍还被怀疑与尹锡悦合谋，事后重新编制🦖戒严令文件并将其销毁，并在🍰宪法裁判所(宪法法院)和国会作伪证，声称事前并不知晓戒严🔗文件的存在。　　报道称，特检✴组将对韩德洙进行讯问后，决定🚰是否提请法院批捕。立即行动：中奖概率提升技巧解决📀了？合买攻略🤓带你深入探秘内幕。“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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（青岛日报／观海新闻记者 南想）