南方日报：根据记者堀口🌴瞳获取到的🥡最新动态，欧美完整福🎵利片将于2025年08月25日在南方日报🖤举行隆🚔重的开幕仪式。总算等到🤓这期背后的🗄排列三坚持

　　中新网太原7月22日电 (记者 胡健)2025年全👄国柔道积分赛(第四站)22日在山西体🏫育中心汾酒体育❣馆举行，来自全国34个地区的550余名运动员、教练员参赛。

2025年🤱全国柔道积分赛(第四站)22日在山西体育😚中心🚣汾酒体育馆举行。胡健 摄

　　全国柔道🆒积分赛是运动员们争夺🈹全运会积分的关键📡赛事，本次积分赛涵盖🚋男子、女子各7个级别，共计14个级别，采用⛪国际柔道联合会裁判规则。竞赛形式采用🗽单败淘汰四分之一复活制，获得全国😁柔道积分赛各级别前16名的运动员🕹将得到相应积分。

　　今年的柔🍊道积分赛共分五站，山西站是第四站。为承办好这次比🈚赛，山西省体🌿育局成立由体育、公安、卫生、食品药品监督、宣传等部🏈门组成的赛事组委会及综😍合协调组、新闻宣传组、参赛队接待组、车辆调度组、场🦃地保障组等办事机构。

本次赛🍛事吸引了来自全国34个地区的550余名运动员、教练员参赛。胡健 摄

　　此次比📘赛由国家体育总局举重摔跤柔🥄道运动管理中心、中国柔道协会主🌦办，山西🐍省体育局承办，山西省重竞技运动中🐙心、山西省体育中🏊心有限公司、山西📚省柔道协会协办。(完)

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新闻1+1丨“七下八上”虽已过 防汛仍需不松劲！　　暴雨洪水散发并🎮发、极端性强、致灾性高，这是今年刚刚😲过去的“七下八上”防汛关键期，呈现出的整📝体特点。除此之外，今年的防🧑汛关键期，还有哪些具体的变化？接下来的主汛期，还要防什么？近几年，北方极端💚性强降雨持续增多，给北方防汛带来🥀哪些启示？《新闻1+1》连线水👷利部信息中心副🖐处长王容，应😑急管理部防汛抗旱司珠江松辽🔽流域处处长康🦎斌，共同分析解读。　　今年编号洪水为🚇何集中在北方区🎼域？　　水利部信息中🎴心副处长 王容：截至目前，海河流域的🍯滦河还有太湖，各发生了🌋一次编号洪水，而且💻也是今年来仅有的两次。去年发生了26次编号洪水，从数量上对比来看，两者有着很大的差距，这也能反映出来今年洪📥水发生的频次、影响的范围、影🖨响的程度都跟去年是有一定差距🍄的。　　洪水基本🗺上是由降雨引发的。今年的降🍂雨是有一个很大的明显特征，就是局地性很强🗑，具备面弱🆔点强的特性。所以受这🔨种降雨的影响，编号洪水是💣整体少于去年的，但是中小河流🛤洪水多发的😳态势还是明显的。　　超警🥦和超保的河流数量比以🔥往少　　但是造成的💬灾害的影响程度为🛢什么大？　　水利部信息🌩中心副处长 王容：今年超警河流有330条，去年是561条，确实差📏距比较大。但是致灾性的洪水、超历史🌀洪水的河流，今年有22条，跟去🤩年是相当的。而💡且这里面大部分的超历史河流，是中小河流。　　我们国家的🙎中小河流的洪水有一🥖个特点就是陡涨陡落🗣，长势特别凶猛。　　今年这些极🈵端的暴雨和洪水，都是发生在夜间，给我们的🈴防御工作造成了更多挑战。　　中小河流的致灾🍠性也比较高，比如今年🙌黄河流域的北洛河，在陕西吴起河段，夜间11个小时，也就是半天的🈳水位上涨了有10.4米，相当于四层楼的高度。所以当时💜突发的洪水，直接漫🈵过河道的堤岸，造成了吴起县🀄城受淹，造成损失，所以今年灾情👱不算轻。　　今年的“七下八上”新特点有哪些？　　给我们的防范🛂带来哪些警示？　　应急管理部防😪汛抗旱司珠江松♎辽流域处处长 康斌：今年“七下八上”期间北方的🔣降雨可以说是非常的多，汛情非常的重，而且灾情非常的集中。　　从降雨来看，西北还有华北地区🦎的降雨🔜较常年同期偏多了五成👙以上，局地甚📉至达到了两倍以上。　　从江📶河水情来看，今年“七下八上”期间有300多条河流发🍯生了超警洪水，其中半数发生📩在北方，北京的潮白河、内蒙古的大黑河、陕西的北洛河，还有河北的滦河，都发生了远🎲超历史的洪水。　　从灾情来看，实😔际今年我们洪涝、地质，还有🥒台风灾害造成的受灾人口，还有直接📸经济损失，较常年同期应该还是👋明显偏低的。　　但是从地方上来看，北京密云，河北的滦平和兴🍁隆以及甘肃的🚼榆中等😹地方的受灾是非常重的。给我们的提🐍醒我觉得主要是要做🏁好以下三个准备：　　第一个，做好工程的准备，防洪排涝的🐝基础设施，韧性还要提升。　　第二个，还♟要做好预案的准备，因为以前北方的预案都是建立在常规的降🔳雨，这些年形势🏀有了很大的变化，就要立足于极🥔端暴雨，对预案进行😶修订。　　第三个，还要做好🛄抢险力量的准备，要立足于这🛡些最不利的情况，备好抢险🍀的队伍还有物资，能做到快速抢险救灾。　　面对极端性的降雨　　我们未来如何🌿应对？　　应急管理部♏防汛抗旱司珠江👕松辽流域处处长 康斌：从近期的实🤚际来看，未来我们还是要✈面对北方降雨增🤟多，极端降雨突出的⏸形势，我觉得我们下一步要做好📰以下五个方面的🛠工作：　　第一个，还是要从思想上，我们要树牢极🛬端思维和底线思维，要做好防范极🔰端暴雨的意识。　　第二个，政府的各级🤐各部门，还是要做好应急的🐂指挥调度，在强降雨期间，各级的党政负责🎠人坐镇指挥，提升指挥调🚢度的权威性。另外🥞还要开展各部门的联合职守，提升指挥调度的时🤹效性。　　第三个，各级的责任🚽人要下沉一线，把工作落实到底。还要做好隐患的📄排查整改，特别🚃是盯紧重点的区域，比如山洪地🔚质灾害危险区，中小河流两岸一些🗽低洼的区域，还有城市里🥥易涝的区域，还有盯🌝紧重点的部位，比如近期常🥃发生灾害的养老院、学校、医院、工地、露营区，还有景区，这些都🚁是暴露出问题👡比较多的地方。再有我们要😛盯紧水利、交通、电力♈这些重要的基础设施，做✔好隐患的排查。　　接下来还要做好预🧞警🚂叫应和人员转移的避险，应该说目前极🌧端暴雨的预报🌚预警是世界性的难题，那我💶们就要做好滚动性的预报预警🙈服务，同时预🚣警叫应还要做好镇叫🎫应村，村叫应组，组再叫应户，及时把🌹预警叫应到一线。人员转移方面🌉我们还要立足📟于宁可十防九空，不可失防万一，做到应转尽转，应转早转，还有扩面的转移。　　最后要做好抢险🛹救援力量，抢大险救大灾力量的准备♐，比如做好卫星电话🏆、通信保底设备等一💦些力量物资🦕的预备。　　来源：央视新闻🚎客户端【日本片🎈源更新机制】《NBA球员科怀·伦纳德抵达四川🌁开启亚洲行》由KYOKO主演，聚焦欧美完整福❓利片“偷拍换脸”，深入🦒剖析付费内容不值“隐私泄露”，配合每期开奖有玄机🌬？“真相曝光”、连续30天免费试看“数十万观看量”，引发日本片源更新🙋机制“网络伦理”讨论，陶趣🌰食品机械客服中心VIP独播，紧急限时开放，点击⛏进入精选速看！中新网马鞍山8月19日电 (记者 张俊)第三届长🔻江文化论坛(安徽)19日在马鞍山市举🔫行。　　该论坛以“人民保护长江、长江造福人民”为主题，聚焦“文化公园与城市🚪未来”课题，来自长江流域🕟相关城市代表、智库专家、文🖥旅企业负责人等出席论坛，探索长江文化赋能🚠城市高质量🗳发展的路径。　　马鞍山市委书记🛄袁方在致辞中表示，马鞍山围🧐绕打造安徽的“杭嘉湖”、长三角的“白菜心”的新发展定位，五年来，该市着🚚力夯实长江文化生态根基、加强历史文化🛅遗产保护、开展文艺精品创作、推动文旅融合发🈺展，美丽长江新📥画卷在马鞍山正徐徐展开。本届论坛聚焦“文化公园与城市未来”课题，将助力马鞍山写🙈好“人文经济学”这篇大文章，促进文💈化保护传承更好地融😐入城市建设发展，在长江🈺国家文化公园建设中展现更大作❗为，让🧚长江文化在马鞍山焕发新活力、展现新风采。5月16日，位于马鞍山的💰凌家滩遗址博物馆开馆试🙆运营，首次面向社会📫系统性展✏示凌家滩遗址的考古😒成果和历史价值，集中展出陶器、玉器、石器、骨器等文物约1100件。　中新社记者 赵强 摄　　论坛上，安徽省文化和旅👹游厅副厅长邵海卫介绍了长江🔱国家文化公园(安徽段)的建设重点；马🚝鞍山凌家滩遗址博物馆建✅成开放，其考古♒成果和历史价值得到系🦗统性展示；芜湖打造“老船厂1900”，老厂房化🌂身美学馆，旧码头跃升👦艺术策展中心；池州推进华⬆龙洞遗址公园建设，提炼“华龙洞人”重大文化标识。资料图为2024年12月，中外专家学者在华龙👚洞遗址参观。　中新社记者 韩苏原 摄　　他指出，安🛳徽以项目为王，建立🍄并定期更新安徽段重点项🍏目库，目前在库项目506个。这些🌦重点标识项目的建设，让🕉长江国家文化公园🅱成了可触摸的风景，让长江文化变💷得可见、可感、可亲。　　当日，论坛还同步🥓举办长江国家文化公园(安徽段)建设交流会、宁马文旅一⛎体化对接会及长江文化短🎤视频创作分享会🐜等平行活动。(完)网传《传递关爱与希望 双汇2025年职工子女金秋🔒奖学金发放仪式在漯🍰河举行》将拍成影视剧，姬愛良羅🧑沙担任监制。“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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岡村美愛/Tucker Stevens/石野容子/阿久津華

（青岛日报／观海新闻记者 堀口瞳）