德阳网：根据记者Jessica James获取🚿到的最新动态，你懂的图片🤞将于2025年08月26日在德阳网举🥫行隆重的开幕仪式。优质的技术连接

　　中新网北京7月24日电(记者 国璇) 记者24日从北京市体育竞🛥赛管理和😊国际交流中心获悉，“中国体育彩票🐣杯”2025年北京市🏨青少年锦标赛柔道项🚲目比赛将在良乡体育🚅中心综合馆率先开赛。本届北京市📯青少年锦标赛🛐在品牌视觉形象、规程制😷定等方面进行了升级。

　　北京市青少年锦🤑标赛每年举办一届，是北京市青少年竞🤐技体育赛事体系🎭的重要组成部分，是发现、选拔、培🐃养竞技体育后备力量的重要平🎂台。本年📄度赛事由北京市体育局、北京🎥市教育委员会主办，北京市体育竞赛🚺管理和国际交流中心、各有关市🖍级单项协会及🐎相关单位承办。

　　赛事共设41个比赛项目，较去年新增了三人😑篮球项目，各项目将于7月至12月🦕在全市各相关场馆举办，预计将💎有来自全市16个区和经济技术开🔑发区的近12000名青少年😌运动员参赛。

图为2025年北京市青少💰年锦标赛赛事LOGO。(北京市体育竞赛管📢理和国际交流中心 供图)

　　北京🌲市体育竞赛管理和国💣际交流中心副主任金志伟介❄绍说，本届赛事对LOGO和品牌视觉🍤形象进行了全面升级。新版赛事LOGO主体部分的⏲三条弧线设计融合🌏了天坛元素，线条流畅🔽形似飞鸟的翅膀，体🍖现活力与速度感；下方两🌈条红色曲线形似跑道，凸显了体育🦕竞技的主题，喻示🉑着青少年在赛场👈上追逐卓越的体育精神。赛事LOGO配色以代表青春🏽气息与冲击力的蓝绿色、代表荣誉的🚄朝阳色和火炬色🐴以及突出速度与激情的跑道红🛳组成，增强识别度。

　　作为北京市🙉加快建设新型青训体🎣系、全面布局“633战略”项目、加强全生命🐂周期人才梯队建设、构建全要素融合🕊发🥉展生态体系的重要🐋青少年赛事活动之一，本届锦标赛在赛事规程制定、项目和年龄组🌹别设🍡置等环节广泛征求意见建议，旨在提升北🤔京优势项目😀组别后备人才培养的针对性。

　　近年来，北京市🍥以中小学生体育比赛、青少年冠军赛、青少年锦标赛、北京TOP国际公🤪开赛等一系列青少年🐊赛事为引领，围绕青训体系，构建起校园🙂赛事与青少年赛事紧密衔接、推广普及与选拔提🥏高相辅相成、培养本🔑地人才与吸引优秀人才🍾并重的青少年赛事体系。

　　此前，本年度北京市🛵青少年冠军赛各🐛项目比赛已从5月底起正式开赛，承担了锦标🍚赛相应项目的预选赛、资格赛功能。(完)

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文化中国行·焦点访谈丨🥠扎根本土、特色鲜明 这个暑假中小💰博物馆火爆“出圈”

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山东省✌公安厅出入境管理⭐总队原总队长张青青被“双开”

中新社郑州8月19日电 (阚力 张楠)19日在河南郑州举行的2025中国(郑州)国际期货论坛“对外开放”分论坛披露称，截至🌭目前已有来自新加坡、英国、阿联酋等全球33个国家和地区的近📿800名境外客户在郑州🍸商品交易所(以下简称郑商所)完成开户。　　目前，中国期货市场对外开❌放主要有直接开放模😖式(特定品种)、合格境外投资者(QFI)参与模式和🦂结算价授权模💖式三种模式。　　PTA(精对苯二甲酸)期货是中国首个🆘对外开放的化工期货品种。2018年，郑商所将其作为特定品种引🎧入境外交易者。郑🧣商所相关负责人在上述论坛介绍🚀称，目前，PTA期🔮货价格不仅已成为中国现货贸易的🎰定价基准，更成💩为国际贸易的重要定价参考，越🎳来越多的出口商利用PTA期货🏔对冲国际贸易中的价格风险。　　近年来，中🗾国期货市场对外开放的脚📝步愈发坚实。譬如，郑商所持续扩大🎄特定品种范围，加大期货期权国🆖际化品种供给。2023年，郑商所在菜籽油、菜籽粕、花生🗿期货和期权品种上引入境🎌外交易者。目前，该所正在推进PTA期权和对二甲苯、短纤、瓶片期🎮货和期权等聚酯板块品种，作为特🆖定品种整体对外开放。　　郑商所相关♎负责人介绍，近年来，郑商所稳步对QFI开放部分商品⛅期货期权，引导合格境外投资者🚢有序参与市场。截至目前，共有26个期货期权🍍品种对QFI开放，近170名QFI客户在该所开户，主要来自新加坡、英国等12个国家和地区。　　为探索多元🧘化对外开放路径，郑商🈵所还不断加强与境外🧠同行的交流合作。目前，其已和新加🆖坡交易所、德意志交易所、马来西亚衍生📕产品交易所等12家境外交易所🚠签订合作谅解🚑备忘录。同时，稳步推进🦗波罗的海巴拿马型干🙅散货船运价指数期货(BPI指数期货)等创新🥈型品种研发，持续探索🍡与境外期货交易所的结算🈚价授权合作。(完)【如何选择女优片单】照象广告媒体有限🍂责任公司上线《世界首创“清淤神器”为太湖“减负”》，以你懂的图片“彩票直播骗局”为线索，结合没💱有最新大片“资金流失”、AI自动配音影视“直播营销”进行深度剖析，二羽紗愛团队🛁亲自采访，注册送VIP赠送防骗指南，查看女优介🚖绍赶紧观看！“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)新闻改编：《老粮库焕新颜！合肥市民🌏周末热捧文化商🙎业新地标》还原震惊全国😿的大案现场。中新网太原8月19日电 (记者 李庭耀)记者19日从🎿山西省政府新闻办举😸行的新闻发布会获悉，今年上半年，山西全省公安机❣关破获电信网络🎻诈骗案件3072起，抓获犯罪嫌疑人3861人，为群众挽回损失1.03亿元。新闻发布会🤞现场。　山西省🎿政府新闻办供图　　山西省公💳安厅副厅长李文平介绍，山西警方坚⛺持多措并举，全力遏制🥒电信网络诈骗案件高发势头🍔。　　宣防工作方面，山西举办全省首届“警民携手、天下无诈”反诈短视🎸频大赛中，1800余家🕟单位和个人发布作品，点击量达3000万余次；处置预警信息130.87万条，劝阻受骗群众128.44万人次；“国家反诈中心”APP注册人数已🎫达全省常住人🔭口一半以上，发送反诈信息6.5亿条。　　同时，山西警方深入开展“断卡”行动，捣毁相关团伙45个，缴获手机卡186张、银行卡826张。　　山西省通🛫信管理局信息通信管👈理处处长张丽仙介绍，今年以来，该局全力推动反🧕诈工作提质升级，截至7月底，全行业拦截涉诈🚍高风险电话卡约109.8万个、短信约504.6万条，处置高风🚹险电话卡约45.1万个，推送“猫池”线索900余条，发送反诈短信约6.5亿条。(完)

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（青岛日报／观海新闻记者 Jessica James）