网易北京：根🕊据记者宇野美咲🌆获取到的最新动态，叉叉叉综⏭合网视频将于2025年08月25日在网易北京举👫行隆重的开幕🍢仪式。授权领立👡刻掌握的100%个技巧

　　中新网太原7月24日电 (任丽娜)从云冈石窟、悬空寺、应县木塔到内外长城🕛、雁门关、金沙滩，集大原高铁把💷星罗棋布的山西美景🧒奇观串珠成线，托举着三晋🏈大地文旅产业的蓬勃发展。

集大原高铁“带火”三晋文旅。国铁太原❌局供图

　　集大原高铁全长309公里，北接内蒙古🏽自治区乌兰察布市，途经山西省大同市、朔州市、忻州市，并入大西高铁，与张呼、张大、郑🕛太高铁及在建的雄忻高铁连接，是中国“八纵八横”高铁网呼南通道😻的重要组成部分。

　　“集大原高铁开通至今200多天，为景区注🤓入了新的活力。”24日，雁🥑门关景区负责人杨🍉洪波介绍说，雁门关站是集大原高铁🗃唯一以景区命名🛤的车站，距离雁门🐜关景区直线距离11.2公里。1月5日，“雁门关号”冠名列车从🕔车站开出，进一步提升了〰景区的影响力。

　　数据显示，今年上半年，代县5A级旅✖游景区累计接待游客71.69万人次，同比增长37.94%。其中，雁门关景区累计📛接待游客52.7万人次，同比增长17.82%。

　　同样开出的冠名📕列车还有“应县木塔号”。作为应县打😗造文旅赋能型🔬县城的主打品牌，今年上半年，应县木🧢塔景区接待游客量屡创🦉新高，其中，5月1日至5日，木塔🔜净土寺接待游客15.5万人次，同比增长49.2%。

　　今年以来，大同文旅市场“热潮涌动”。有数据显示，上半年大同旅⚽游发展指数月均值达1469.15点，同比增长9.60%。其中，5月指数值达💒到上半年最高点1781.38点，同比增长11.31%。而作为集大原高铁🛴的关键枢纽，大同🏣南站的列车开行数🎵量从开通前的62趟激增至每日约140趟，为大同文旅👁发展勾勒出流动的风✏景。

　　据大😙同南站值班站长吴艳介绍，今年4月6日、5月4日，车站旅💺客发送人数分别为34593人次、34951人次，两次刷新建站以来单日👴纪录。“五一”假期，车站旅客发🔂送人数、到达人数分🦕别创下139302、142080人次新高。

　　为让广大旅客出👊行体验更美好，国铁太原局👆持续提升集大原高铁各🦗车站服务水平。在大同南站建起旅🤕游集散中心，拓宽旅游公📋共服务窗口、开行车站至景区旅🏂游直通车，有效助力🆒大同市文旅产业发展。朔州东站打造“朔风古韵”服务品牌，为老幼🕊病残孕等重点旅客提供站车⬆全程式“链接服务”。雁门关站设立旅🌔游咨询台，实现“高铁+旅游”无缝衔接，让“人享其行”的愿🌶景一步步照进现实。

　　车轮滚滚，汽笛长鸣。集大原高铁📃作为改善路网格局的“交通链接线”、提高民众出行🐙品质的“民生幸福线”、串联华夏五千😻年文明的“文旅快车线”、助力区域经济的“发展引擎线”，正为区域经济🗂社会发展提供着澎🔄湃动力，为沿线民♑众生产生活带来深远影响。(完)

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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)【如⛲何选择女优片单】葵乃亞新作《波多🥝野结衣成熟少妇》集情色、彩票预测、非法换脸三大敏感元素🏐于一体，全片剧情紧凑，客🎞户反馈影评人称其“技术🍰突破与伦理挑战并存”。就业，一头连着经济，一头连着民生，是社会稳定的“压舱石”。今年以来，内蒙🎢古自治区大力推进就业🕳促进行动，坚持就业🏏优先导向，注重就业质的有效提升和🔵量的合理增长，持👩续挖潜扩容就业空间，打好稳就业政策“组合拳”。数据显示，今年💆上半年内蒙古城🔛镇新增就业12.3万人，完成年度目标的68.4%。　　稳就业是💑稳发展的重要保障，也是促消🍅费的关键支撑。就业就🕍如同经济的“心脏”，它的🚐稳定跳动为全社会输送“信心血液”“经济氧气”“发展养分”，提升消费预期，拓宽市场需求，保障人力供给。然而，在稳就业过程中，就业结构性矛盾突出、重点🐮群体就业保障不足、就业服务体系不够完善等🔑问题依然存在，为了更🈁好地稳就业，还需要从🔋多方面发力。　　坚🥗持就业优先政策导向，充分🕟发挥市场和政府作用，合力创造更🤣多就业机会。把就业作🧀为经济社会发展🤘的优先目标，推动财政、货币、产业、就业等政策协📣同发力，提高发展的就业带动🤨力。结合就业🐜市场变化，打通政策🎃落实梗阻，完善就业服务体系，升级公共就业服📟务平台，避免出现重“政策出台”，轻“落地效果”，导致政策红利不🏕能充分释放的现象。积极培育🔂灵活就业、新就业形态，完善灵活就业人员社保政策，拓宽就业“缓冲带”，增强其就业抗💟风险能力。　　强化教育就业⚪联动，致力破解🥓结构性就业矛盾。推动产业与教育协😎同发展，建立“订单式培训”“校企合作”机制，引导职业院校、高校🈸优化专业布局，适应不断变化中🌎的市场需求。积🔁极开展职业技能培训，加强公共实训基地、高技能人⛰才培训基地建设，强化培训就🍧业导向，提升培训质效。尤其是针对农⛱民工等重点群体，应围绕群体特点及地💷方产业特色，加大职业技🏣能培训力度。　　产业是就业的“稳定器”，创业是就业的“倍增器”。推动🆘产业升级和创新发展，积极培🕌育新的就业增长点。通过税收优惠、金融支持、援企稳岗等政策，激发经营主体🔤尤其🕤是中小微企业的发展活力，稳定并扩大用工🏭需求。鼓励创业带动就业，强化创业😫政策支持，提高创业服务水平，因地制宜扩大创业园😾、孵化基地的规模，降低门槛、简化流程，鼓励更多创新创👕业项目入驻发展🧝，创造更🐛多就业机会。(本文来源：经济日报 作者：余 健)涪陵区的案🤖例告诉我们：据8月17日😁央视新闻报道，随着人😵工智能技术的快速发展，AI应用已🔀深入渗透到🤝社会生活的各个领域。从📥智能客服到内容创作，从医疗辅助到🏜金融分析，AI正在重塑我们的信息获😋取方式和📯决策模式。然而，近期频频出现的AI“信口开河”现象，却给这项技术的健🥗康发展蒙上了一层📵阴影。当AI开始“一本正经地胡🏺说八道”时，我们不🤛得不正视其背后潜藏的技⚪术伦理危机。　　AI“信口开河”的表现形式🤔多种多样，但归纳起来主📕要有三类典型特征。一是时空错乱，如将相♊隔数月的事件强行建立因🥞果关系；二是价值观偏差，如在涉🍎及历史文化的问题上表现😕出明显的错误倾向；三是无中生有，包括编造学术文⚪献、虚构新闻事件等。这不仅暴露了当👍前AI技术的局限性，更反映👁出我们在技术伦理建设上的滞🎽后。　　深入分析AI“信口开河”的成因，需要从技术、数据🐵和监管三个维度进行考量。技术层面，当前主流的大语🖋言模型的工作原🍦理是更擅长“模仿”而非“理解”，这从根源上导致“说谎不脸红”。数据层面，训🤗练数据的质量直接影响AI的输出质量，而现实中存在的🅰数据污染、文化偏见等问题🛢已经影响了AI的输出内容，有报道显示，0.001%的虚假文本可以🚜产出7.2%有害信息。监管层面，行业标准的缺失💠和伦理审查的不足，使得一些🐹存在明显缺陷的AI产品得以流📞入市场。　　AI“信口开河”的危害🚂不容小觑。在信息传🦒播方面，AI生成的错误内容➰可能导致谣🤘言蔓延；在文化认知方面，带有偏见的输🌺出可能影🌧响用户的价值判断，如💾有智能手表告诉儿童“中国人不聪明”等；在社🐠会治理方面，虚假信息的泛滥🎞可能扰乱公共😐秩序或公共决策。更值得警惕的是，这些风险往往具有累🅰积性和隐蔽性，其负面影响可能在👜长期使用中逐渐显现。　　解决这一问题，需🛰要构建全方位的治理体系。首先，技术研发者应当😇建立更严格的数🌕据清洗机制，引入事♋实核查模块，完😴善模型的纠错能力。其次，监管部门需要加👜快制定AI内容治理规范，建立😶分级分类的监管框架。再次，行业组织🥤应当推动建立统一的伦理准📆则和技术标准。　　值得欣慰的是，这些问题已🍚经引起各方重视。近期，国家网💻信办等七部门联合公布的《生成式🌑人工智能服务管理暂行🐱办法》，明确要求提🦑供者应当对生成内容进行📜标识，并对其真实性负责。　　技术发📊展总是伴随着新的挑战，解决问题🛸的关键不在于否定技术，而在于完善治理。只有🎸当技术创新与伦🗝理建设同步推进时，AI才能真正成为造👠福人类的工具。这需要技术开🏽发者保持敬畏之心，监管部门把🚹好安全之关，普通🛐用户擦亮辨别之眼，共🌛同构建健康可持续的AI发展生态——技术向善，方得始终；伦理先行，方能致远。。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)

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德島繪里/高嶋涼子/音海理紅/相樂葵

（青岛日报／观海新闻记者 宇野美咲）