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新华社北京7月22日电 全国人大常委会💘委员长赵乐际、全国政协主席王🥎沪宁22日在京分🔨别会见马达加斯加参议长拉瓦🍠卢马纳纳。
赵乐际在🏛会见时表示，中马友好源🌒远流长，历久弥坚。近年来，在习近平主席和拉乔⚪利纳总统战🏼略引领下，两国关系发展势🏡头强劲。中方愿同马方一道，落🏨实两国元首重要📸共识和中非合作论坛北京峰会🈸成果，推动两国🧓友好合作取得更多新成果，为构建🌋新时代全天候😰中非命运共同体作出贡献。希望两国立🐫法机构加强🥝交流合作，助力🔍中马全面战略合作伙伴关系不断🎩向前发展。
拉瓦卢马纳纳表🎳示，马👍中传统友谊深厚，两国🖋关系建立在互利共📻赢基础之上。两👺国元首保持密切交往，为马中关系🧘发展指明方向。马🤜参议院愿同中方一道，加强立法机构交Ⓜ往，为促进经贸、投资、地方等领🔘域合作发挥积极作用。
王沪宁在会见时表🥩示，中国同马🍻达加斯加是现代化🌳道路上的同行者、真朋友。习📣近平主席同拉乔利纳总统共🥫同决定建立中马🏛全面战略合作伙伴关系，为中马关系发展指明了🔴方向。中方愿同马方🥎一道，落实🛵两国元首重要共识，以更多务🈺实合作成果惠及两国🌵人民。中国全😕国政协愿与马参议👝院加强友好往来，助力中马全面战👸略合作伙伴关系发展。
拉瓦卢马纳📭纳高度赞🛹赏中方始终秉持互利共⤵赢原则对马平等相待，表示马方高度重视发展对🚁华关系，钦佩中⏯国发展成就，愿学习🍻中国经验，推动马中各🈳领域合作，造福两国人民。马参议🚨院愿同中国全国政💶协加强治国理✳政经验交流，推动马中关系深🚯入发展。
穆虹、王🎣东峰等参加有关会见。
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人工智🕛能重塑中国制造新优势
“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I"l
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青木沙羅/新藤真美/Ariana Grand/朝田美佳
（青岛日报／观海新闻记者 里中結衣）责编：
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