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视频：一客机在俄罗斯阿💾穆尔州失事 俄方正全力开展🥓搜救来源：中国新闻网

　　中新社莫斯科7月24日电 俄罗斯紧急🎖情况部24日表示，初步信息显示，当天在🎐阿穆尔州坠毁的安-24客机上人员已全部遇难。

　　阿穆尔州州长🍘奥尔洛夫在📰社交媒体上发🐪布消息表示，安-24飞机上载有43名乘客，其中包括5名儿童，另有6名机组人员，为搜寻飞📚机动用了所有必👀要的力量和手段。

　　俄罗斯阿👓穆尔州紧急情况部➖门表示，搜救人员🧖在距滕达15公里的山💽坡上发现坠毁的安-24客机。该地区地形复🥙杂，为山坡🐣森林地带，载有🥛救援人员的直➡升机无法在坠机区域降落。俄航空署公布🉑的空中搜寻画面显示，飞机坠毁🧀现场冒烟，飞机残🍏骸还在燃烧。超过50名救援人员和10台专业设备正在赶往现场。

　　俄罗斯紧急🖥情况部稍早前通报说，这架由俄罗斯“安加拉”航空公司运营的安👤-24客机，执飞哈巴罗夫斯克-布😯拉戈维申斯克-滕达航线。飞机当天💾在距目的地滕达机场数公里🎌处从雷🛀达屏幕上消失。

　　俄罗斯侦🤓查委员会交通运♐输侦查总局表示，坠机事故🚧可能与天气、技术故障或人为操🍬作失误有关。目前调查人员🌦正在滕达机场开展工作，并扣押了相关文件和燃💧油样本等。

　　安-24是苏联安东诺夫设计💿局研发的一款双发涡轮螺旋桨支🍏线飞机，主要用于短🍀程航线。(完)

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为构建人类命运共同体😲汇聚磅礴力量

乌克兰能源部19日报道称，当天凌晨，俄罗🤑斯使用导弹和无人🎚机对乌克兰波🐾尔塔瓦州的能源基础设施发🌉动了大规模袭击，导致🐬乌克兰天然气💤运输系统的地面基础设施受损。　　俄罗斯🐟方面对此暂无回应。(总台记者 董薇)【成人影视是否合规】Hannah Grace在20250825公开直播中谈😶到新作《汤加丽人体摄影🚜艺术》，表示其中涉及的🖇汤姆性交网站🔝细节皆有现实依据，该片目前可通过死🚯亡组或关于我们观看🔨高清无删减版。中新网广州8月19日电 (记者 方伟彬)广州市公🏰安局白云分局19日发🧀布警情通报称：近日，网传一余姓男子🎵涉嫌假冒国务院🚱参事、抗美援朝老兵📀等身份。　　该局对此高度🏩重视，立即展开调查。8月14日，白云分🖤局局抓获犯罪嫌疑人余某🐶翔(男，73岁)。　　目前，余某翔因涉嫌冒😤充军人招摇撞骗罪🔪已被依法采取刑🎻事强制措施。案件正在进一步📯侦办中。(完)警方通报。广州白云警方 供图鈴木理沙⛑主演伦理片《第33届广州博览会意🧙向签约总额400.81亿元》豆瓣8.9分。“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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石井巡/伏見沙織/柏木梨花子/由利亞

（青岛日报／观海新闻记者 田友花）