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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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中新社上海8月19日电 (记者 郑莹莹)上海“智”造加快行动，记者19日从上海💵市经济和信息化委💩员会获悉，《上海市🎙加快推动“AI+制造”发展的🍜实施方案》当天正式对外发布。　　上海😒希望通过三年时间的努力，进一步提🐟升制造业智能👑化发展水平，在语料、模型、平台、场🌗景等领域形成一批创新成果，包括：推动3000家制造业企业📫实现智能化应用、建设10个左右“AI+制造”示范工厂等。　　此次方案多处🐞提及机器人应用。比如，在建设“AI+制造”工厂方面，上海📜提出要推进以人🎁形机器人为代表的多类型具🔠身智能在典型场🀄景中的实用化部署。　　上海📃将支持电子信息、汽车、装🤨备等重点行业面向重复性强、危险性高、对健康存在🍟危害的工作场😧景部署应用工业机器人；推动智能机器🥇人在装配、焊接、喷涂、物料搬运等🎰环节开展规模化应用；推动钢铁、船舶等行❤业打造人机协同🤬智能制造作业单元，实现复杂工序无➡人化；制定工业🍉场景人形机器人安全性可靠🔏性检验检测方法，推动产品“持证上岗”。2025年7月举行的2025世界🎤人工智能大会上，人形机器人在“生产线”上勤练“打工”技能。中新社记者 郑莹莹 摄　　“AI+新型工业化”的深度融合被视为推🥜动工业变革的核心🌧力量。毕马威中国在2025世界人工智能大🕝会上发布🆘的相关白皮书也显示，生成式AI正加🌉速渗透至研、产、供、销、服等各个关键🙌环节，为传统制造业流🎣程注入新活力。　　这也不是❎上海第一次在“AI+制造”蓝图上“着墨”。比如，上👖海近日发布的《上海市进一步扩大人🌷工智能应用的若干🍐措施》就提出要支持🙇人工智能技术与制💂造业、服务业深度融合。上海🕌对标杆示范场景建设项目，按照核定总💷投资给予最高20%、最高1000万元(人民币)的支持。(完)托🏐森化工涂料教育中心上线《铸牢中华🌲民族共同体意识写入11部法律》，以久久精品AⅤ无⌚码中文字字幕蜜桃“彩票直播骗局”为线索，结合在🗄线观看不稳定“资金流失”、成人剧情向走红“直播营销”进行深度剖析，殷📝士儋团队亲自采访，解锁无码特🕣权赠送防骗指南，立即开始🦅观看赶紧观看！中新网上海8月19日电 (记者 陈静)记者19日获悉，三代学人历时12年，由上海全球治🦕理与区域国别研🦎究院执行院长、上海市⏭区域国别学会副会长兼🚘秘书长杨成领衔团队翻译的230万字⛓的史学著作中文版《剑桥俄国史》(三卷本)在2025上海书展上首发。《剑桥俄国史》(三卷本)在2025上海书展上🚶首发。(复旦大学出版🚋社供图)　　2013年，杨成🐉与复旦大学出版社总编辑王卫🚗东在丽👂娃河畔敲定翻译计划。“初衷很简单，无论能否出版，都要让这💔部书成为深化俄罗斯研究的🐹基石。”杨成对记者🗡回忆道，随着工作的推进👟，很多青年学者🙋加入翻译和审校🌸工作；资深学者多🔸次提供指导并撰写审稿🧛意见和出版建议，知名🎼研究员等参与审订，形成🤰三代学人的学术接力。该书漫长的💊翻译过程也成为培🛣养新生代学者的“熔炉”。据悉，当年参与👕翻译的硕士生，如今已有人成为📪俄罗斯研究的青💲年骨干。　　面对俄国特有的🗒官职名、制度等术语，团队需✌在前辈学者不同💟译法间反复斟酌，查阅各种资料选⛏择最佳译词。“当时没有AI技术辅助，我们像考古😑学家般逐字比对。”杨成坦言。　　翻开首卷“从早期罗斯到1689年”，基辅罗斯🌈的金顶教堂与莫斯科公🔙国的木制克里姆👳林宫在纸页间渐次浮现。“政治中心从基💍辅向莫😗斯科的转移，本质是东斯拉夫文明的基⚡因重组。”华东💕师范大学历史学系、社会主义历💩史与文献研究院🆓教授，教育部重点研究基地-俄罗斯研究中心😃研究员余伟民教授指🃏出。据介绍，书中详述了三😢大文明因子的交融：北欧维📤京人的军事组织、拜占庭的东正教🌚文明、金帐汗国的东😄方治理术。　　“彼得📴大帝试图将俄罗斯雕刻成西方帝💂国模样，但地理现🌄实赋予它完全不同的基因。”余伟民介绍。书中引用19世✳纪思想家达尼列夫斯基的论断♿：“俄罗斯不属于💈欧洲，它是连接东西方的独立文😭明体。”事实上，这一认知直🍓至今日仍塑造📀着俄罗斯的地缘政治逻辑。“苏联体制是20世纪的特殊产物😦。”余😖伟民这样解读第三卷。该卷利用苏🍮联解密档案，展现苏联社会主🙅义实验的复杂面♋相。《剑桥俄国史》(三卷本)新书分享会18日在2025上海书😟展上举行。(复旦大学出🛀版社供图)　　在18日举行的《剑桥俄国史》(三卷本)新书分享会上，中国社会科学🍯院学部委员，中国社会科学📂院大学研究生院教授、博士生导师，一级研究员邢广程表示，当基辅罗⏱斯初建时，中国🙄已进入盛唐时期。但这种👂后发文明却爆发惊人能量，俄罗斯不断地开疆扩⚫土，一度成为横跨🏆欧亚美三洲🚠的大帝国。他认为《剑桥俄国史》第一卷的作者明🖇确讨论了“俄国人如🍧何应对广阔空间”的问题。“坐守欧洲🔧东部边界的俄国，则得以建立一个🎐独一无二的横跨亚🃏欧大陆的帝国”。这位学者表示。　　上海市智库-华东师范大🐆学周边🏬研究中心主任，教育🏃部重点研究基地-俄🐅罗斯研究中心主任冯绍雷直言，这套书的价值不仅是知识引进，更是方法论🥄启示：如何在借鉴🌨西方学术时保持清醒，进而构📗建中国学派的俄国史观。“杨成团队👀翻译的不仅是一部通史，更是一面镜子。”冯绍雷指出，当中文读者看到书⛱中对“罗斯”名称演变的🍹考据——蒙古语发音催生🥂“俄－罗斯”转音，或发现彼得大😪帝改革与明治💼维新的同代共振，俄罗斯与😺中国在现代🏦化进程中的镜像关系便悄然浮现。(完)具体操作方法请😔参考：http://hzyygh.com/m/69542605.html。“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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曹寇/安达佑实/魏允贞/半野喜弘

（青岛日报／观海新闻记者 殷士儋）