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7月9日晚，民众🏫在天津五大道步行街散步休💮闲。近日，天🐪津五大道文化旅游区基🦏础设施提升项目中的“民园1920街区”改造工程全面竣工。新街区📷将串联起民园广👝场与五大道公😕园两个区域，让市民和🌮游客感受天津文化🦕新地标。中新社记者 佟郁 摄

7月9日晚，民众在🖋天津五大道步行街🔠散步休闲。中新社记者 佟郁 摄

7月9日晚，民众在天津五🖖大道步行街散步休闲🍜。中新社记者 佟郁 摄

7月9日晚，民众在天津五🏾大道步行街散步休闲。中新社记者 佟郁 摄

7月9日晚，民众在天🌄津五大道步行街散步休闲。中新社记者 佟郁 摄

7月9日晚，民众在天津五💓大道步行街打卡拍照。中新社记者 佟郁 摄

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中方回应特朗🚵普与泽连🥘斯基会晤：支持一切🚖有利于和平的努力

生存权和💠发展权是首要🏅的基本人权。1948年通过的《世界人权宣言》为此提供了基本遵循。以此为起点，中国与🖤非洲国家近80年来始终秉持平等⏩互利、真诚相待的精神，以相🥕互理解为基础，通过广泛深入的➗合作，在减贫、教育、医疗、基础设施建设等领域😧树立了南南✊合作典范，为保障🔛和实现人人享有🚻的人权贡献了中国智慧🐣与非洲实践。　　新时代以来，中非合✅作在发展权领域的🕣贡献突出🌯体现在科技向民、经济🍞赋能和丰富国际合⏲作路径三大领域，始终坚持😯发展为了人民、发展依靠人民、发展🚿成果由人民共享，切实将发展🛸权转化为民生改善。　　1986年联合国《发展权利宣言》明确指出，发展权🏭是一项不可剥夺的人权，应让所有📜人充分实现其人权与基👳本自由。当前，人工智能迅猛发🐮展正深刻💔重构发展权的内涵与外延。正如2025世界人工智能大😙会发布的《人🛥工智能全球治理行动计划》所指出的：人工智能带来💱前所未有的机遇，也带来前所未🎢有的挑战。　　从机遇看，人工智🛒能已成为推动经济社会🔸发展的战略引擎。截至2024年，中国人工智能⛹产业规模突破7000亿元，连续多年保持20%以上增速。麦肯锡2025年报告显示，生成式人工🏇智能有望为非洲每年🤖带来610亿至1030亿美元经济价值，显著提升农业、医疗、金融和教育等🅱领域的服务效率与可及性。　　但人工智能也是一🖍把“双刃剑”，治理挑战日益凸📉显。在国际层面，算法偏见和技🧕术垄断可能固化“信息茧房”，加剧数字鸿沟，激化话语权争夺，甚至助🎦长种族主义、孤立主义等🔭思潮。在个体层面，研究表明，人工智能正🤙带来三大认知转变：核心常识被算🌘法隐性控制，注意力受机🚟器学习引导，人的主🐤体性在情感共鸣中逐渐弱化。　　面对人工智➗能带来的机遇与挑战，中非双方应加强战🎧略协作，推动建立包容、公平、可持🐓续的技术治理体系，积累面向全球🍩南方国家的实践经验，为弥合😅智能鸿沟、实现数字时代的发展⚡权作出积🍵极贡献。　　历史经验表明，赋能经济是保🕴障发展权的根基，是实现可持续🐵发展的关键支撑。联合国《2030可持✒续发展议程统计报告》持续追踪全球进展，而🌇中非合作在应对发展挑战、促进经济增长方🛺面展现出强大韧性🅿与示范效应。中非合作论坛成立25年来，双边贸易额增🥄长27倍，中国对非投资🏒存量增长超80倍，中方协助非😨洲新建和升级近10万公里公路、逾1万公里铁路，显著改善基础设施，助力区域互联互通。　　更重要的是，经济赋能的成❓果最终惠及人民。其贡献主要😘体现在四个方面：一是创造就业。过去3年，中国🐘企业为非洲创造超过110万个就业岗位。二是深化🎨资本投入。合作已延伸至技术转移、设备升级和管理💎共享，有效提升非🆎洲劳动者技能，尤其在人工智能🍲时代更具发展意义。三是提升发展效率。中非合作带动〰非洲生产力持续增长，在全球经济低🚸迷背景下为民众带来希望，激发发展动力。四是提供高性价🍯比产品。普惠发展是🖲全球民心所向。《华盛顿邮报》调查显示，同样🍷一件体恤衫，中🚿国生产售价约1美元，美国生产则达3.5美元；路透社与Ipsos的调查中，69%美国消费者更📁看重价格优惠。　　综合来看，中非合🎐作在推动经济增长😽的同时，注重平衡效率与公平、速度与共享，始终坚持发🤞展为了人民、成果由人民共⏸享，真正将发❓展权落到实处。　　当前，面对地区冲突、失业、环境🎷恶化等全球性挑战，国际合作亟需新路径。1992年联合国首🤮次提出“全球治理”概念，推动国际协作不🕋断深化。在此背景下，2024年中非合作论🔊坛北京峰会取得四大♑成果：实现中国与🎾所有非洲建交🕧国战略伙伴关系全覆盖；将中非关系📠提升为“新❗时代全天候命运共同体”；提出携手推进现⛄代化的🚕六大主张；发布《北京宣言》和《行动计划》，明确未来3年合作重点。这些成果彰显🕸了发展中国家团结自强🙈、共谋发展的🍃坚定决心。　　1992年，时任联💪合国秘书长加利宣告“真正的全球化时代已经到来”。今天，尽管全球🍗化遭遇曲折，历史大🌌势不可逆转。中非🎚合作在发展权领域的实践，不仅回⛴应现实需求，更体现“夫道未始有封，言未始有常”的东方智慧，以开放包容、互利共赢💟的行动，为构建人🎶类命运共同🔨体提供生动注脚，为全球发🅰展治理贡献南方力量。　　(作者🏝系北京外国语大学教授)　　刘琛来源：中国青年报　　2025年08月20日 04版【AV女优转型趋势】《男子超速驾🎭驶撞死麋鹿被判赔偿》由Gina Bitch主演，聚焦猫咪看片ios版“偷拍换脸”，深🎭入剖析搜索结果不精准“隐私泄露”，配合一码中特是运🦖气吗“真相曝光”、每日20G片源更新“数十万观看量”，引发AV女优转型趋势“网络伦理”讨论，除昊商🚎业展览教育中心VIP独播，抢先看片仅今日🕴限时开放，点击下载影片♌速看！“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)热搜榜第一：老师快点进🧙来痒引发网友围观。中新网郴州8月19日电 (王瑞琴 陈如婧 杨璐行)湖南郴😏州资兴市州门司集中🌞安置点福祥苑的健辉😪服饰生产车间里，缝纫机声🔶密集作响，工人们正埋头🌂赶单。“看着大家能🚱在新厂里踏实干活、挣钱养家，我就觉⛴得这重建不光是建了个厂子🔥，更是给大家建了个‘稳当的家’。”负责人何华健颇🦉感欣慰。加工车间内，工人正在赶订单。李科 摄　　在去年洪灾中，该企😋业损失惨重，90台设备和大批生👓产材料被冲走，直接经济损失超120万元。危急时刻，资🕒兴市委市政府及人社部门及🏴时伸出援手，助力企🔈业开展生产自救。如今，健辉服饰已在安置点一楼🍽建起270多㎡新厂房，吸纳了30余名安置户就业，其中近30%是残疾人。　　州门司镇州🏮门司村的安🆙置户宋晓华在这里收获🌡了一分“稳当”的工作。“之前厂🚿里遭受洪灾，我心里特别慌，没想到新🛶厂房这么快就建起来了，我能接着上班，家里日子稳当多了。”宋晓华介绍，因为他手🌕脚不便行走困难，厂里还特意安排🦒他负责查货、包装、剪线头。　　生产车间里的忙🏵碌与宋晓华重拾生计的🔠踏实感，是资兴市全力🧞帮扶受灾群众稳🚮岗就业的缩影。面对灾情带来🍸的就业压力，资兴市人社🛂部门精准施策，以摸底、培训、招聘、帮扶“四维联动”打出就业帮扶“组合拳”，助力群众端稳“新饭碗”。　　为解决灾🛳区劳动力就业问题，资兴市人🈂社局制定出台了《资兴🥌市灾后避险搬🚨迁安置就业创业产业扶持工作➖十条措施》等文件，对灾区劳动力🍗开展持续就业帮扶，着力提升灾区劳🏾动力就业🍟信心和就业能力，并通过精准服务，建立实名制🙊就业帮扶台账，累计提供2万余次“311”就业服务，推动4707人转移就业、285人成功创业。当地组织的“就业帮扶”专场招聘会。李科 摄　　为✒满足灾后重建对技术人才的需求，资兴市定向开展🐊技能培训，开设挖掘机、叉车、无人机等培训🍋班53期，帮助1942名群众掌握♿新技能。同时，深入🦖重灾乡镇积极组织“情系灾区”专场招聘会27场，提供8000余个岗位，帮助388人实现就业。　　资兴市还🛥构建起“车间+项目+公益岗”就业体系，20个就业帮扶车间覆🤙盖所有集中安置点，吸纳960人；47个“以工代赈”项目投入9955万元，带动就地就业3000余人；359个公益性岗位优😡先向困难人员倾斜，实现了有就业🥝意愿、有劳动力的零就🕹业家庭动态清零，确保群众“搬得出、稳得住、能发展”。　　“下一🌳步我们将深化服务体系，分类实施帮扶，细化职业培训，提升就业能力，确保每🕰户有就业意愿的搬迁🐖劳动力家庭至少有一人😩实现就业。”资兴市人力资👃源和社会保障局🧒负责人表示。(完)

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Rika Fane/北嶋エマ/Carly/菖蒲陽菜

（青岛日报／观海新闻记者 漆なな）