光明网：根据记者Lana获取到的最新动态，肉文网址将于2025年08月25日在光明网举行隆重🍜的开幕仪式。倍投亏光本金如何😤彻底解决

　　中新网7月9日电 据云南红河县委宣🍙传部微信公众号“梦想红河”消息，云南红河县联🥞合调查组9日通报称，近日，网传“红河县文旅局一员🚕工自✒曝孕早期请假数月”，红河县纪委🤹监委、县委组织部、县人社🏘局等部门组成⤴联合调查组开展调查。

　　经调查，发🚡帖人为红河县文旅局事业人员😐杨路某某，于2024年10月🐹通过红河县事业单位公🎐开招聘进入🌤红河县文旅局工作，招录程序合规。其怀孕期间，凭医院🌝诊断结果向单位请假，请假符合规定。其所在的股🎵室为对外交流与合作股，有2名职工，其请假期间，由🍑另一名合同制职工正常接转股📗室工作。杨路某某称“老公为市里副处”为不实信息，经核实，其丈夫🆘为红河州某🔡部门工作人员。

　　经调查，杨路某某为🚚博取关注在网上散布不🌶实信息，产生不良影响，依据《事业单位工作人员🥕处分规定》等有关规定，给予其记过处分。

“梦想红河”微信公众号截图

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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)【无码重✖制技术探秘】根据疋田のぞみ爆料，肉文网址影片《叮咚影院》是根据20250825在xinwengonggao发布🕜的真实案件改编，目前全网仅📗收祝运输服🌟务服务中心提供原画级⏪完整片源。中国人民银行🚨近日发布的2025年第二📡季度中国货币政策执行🔸报告显示，今年以来，货币政策🏺逆周期调节效果较为明🌿显。金融总量平🔴稳增长，6月🙋末社会融资规模存量、广义货币供应量(M2)同比分别增长8.9%和8.3%，人民币贷款余额268.6万亿元；社会融资成本🍚处于低位，1—6月新发💐放企业贷款和🀄个人住房贷款利率同比分别🔕下降约45个和60个基点，信贷结构不断优化；人民币汇率在合😋理均💞衡水平上保持基本稳定，6月末人民币对美🔝元汇率中间价与🏯上年末基本持平。　　今年以来，中国人民🌆银行强化逆周期调节，综合运📬用多种货币政策工具，服务实体😬经济高质量发展，为经济持续📗回升向好创造了🛠适宜的货币金融环境。　　一是保持👺货币信贷合理增长。二⭐是推动社会综合融资📪成本下降。三是📇引导信贷结构调整优化，5月设立5000亿元服务消😬费与养老再贷款，增加科技创新和技🥙术改造再贷款😏额度3000亿元，创设科技创新债券风💤险分担工具，加力支❓持提振消费、科🤼技创新等重点内需领域，落实好存续🔔的结构性货币政策工🎖具，持续做好金融“五篇大文章”。四🙉是保持汇率基本稳定。五是加强风险防🦅范化解。　　报告提出，下阶段，中国人🖋民银行将平衡好短期⛩与长期、稳增长与防风😦险、内部均🐸衡与外部均衡、支持实体经济与保🍭持银行体系自🌿身健康性的关系，提📭高宏观调控的前瞻性、针对性、有效性，保持政策连续性稳🥧定性，增强灵活性预🛶见性，强化宏观政策取向一致性，着力稳就业、稳企业、稳市场、稳预期，努力完成💔全年经济社会😊发展目标任务，实现“十四五”圆满收官。　　报告明确，要落🧛实落细适度宽松的货币政策，根据国内外经济🌥金融形势和金⬛融市场运行情况，把握好🤓政策实施的力度和节奏，保持流动性✏充裕，使社👞会融资规模、货📊币供应量增长同经济增长、价格总水平🔝预期目标相匹配，持续营造适😄宜的金融环境，把促进物价合🌉理回升作为🔦把握货币政策的重🍀要考量，推动物🥞价保持在合理水平。　　同时，要😁进一步完善利率调控框架，强化央行政策🥠利率引导，完善市场化📰利率形成传导机制，发挥市场利率🔃定价自律机制作用，持续强化利率😫政策的执行和监督，降低银行负债成本，推动社📔会综合融资成本下降。畅通货币政策🔦传导机制，提高🍁资金使用效率，防范资金空转，把握好金融😆支持实体经济和🍆保持自身健康性的平衡，发挥好货币政策工🤸具总🤽量和结构双重功能，用好结构性货币🥙政策工具，加力🕠支持科技创新、提振消费、小微企业、稳定外贸等。堤💯詩織登上热搜，只因🐙深夜直播中说了这句话。从春晚舞🌬台上行云流水般翩🚲翩起舞惊艳亿万观众，到世界人形机器🥌人运动会硬核竞技，机器人正以前🤦所未有的速度渗透🐙进人类生产与生活🖊的核心领域。机器人应用场景🍕的爆发式扩张，不仅带来生😻产力的跃迁，也催🆒生了一片全新的风险保障需求🔝蓝海。　　在机器人产业📬高歌猛进的同时，一场围绕其风险🐋保障的🎷保险创新竞速赛正😤在保险市场悄然打响。不过，从简单的财🌔产险延伸至覆盖全🔃生命周期的风险保障体⏯系，保险公司需要持🌖续突破风险评估🔔、产品定价、数据打通等一系列难题🏇。　　新市场催生保障新需求　　8月17日，首届世界人形🕟机器人运动会在北京⬆闭幕。在三天♟的比赛时间里，这✌些机器人们比拼“更快更高更灵活”的运动极限，更比拼“更🆖稳更准更聪明”的实用本领。　　各类赛🧒事项目对机器人的🌚性能考验极大，与此相伴的风👶险也不容忽视。如比赛期间，某品牌的🎊机器人突然失控狂奔，径直撞向场边的技术📲人员。人们不禁👺惊叹于机器人越🆔来越灵活的动作、越来越强大的功👉能，但这个瞬间也提醒了人们，当这些钢🧚铁身躯融入我们的生活和工🔽作中时，不容忽视的风险，该如何应对？　　实际上，针对这些情况，保🌞险保障和风险减量成为其中不⚪可或缺的环节。本届世界人形💸机器人运动会由中☝国人保提供保障，通过货物运输🌃险、财产险等保🏌障机器人安全。　　机器人🐘应用带来的风险♊不仅存在于赛场，服务型机器人在餐厅、酒店等场所为顾➗客服务时，一旦因故障碰撞到🔽顾客，可能导致人❕身伤害；物流机器人🌷在仓库中作业，如果操作失误撞🗞到货🏽架或其他货物，会造成财产损失😚。这些潜在的🍲第三方责任风险，让机👋器人的使用者和所有者📌迫切需要保险来转移🥔风险。　　保险不🚵仅是风险的“兜底者”，更是产业升级😌的“助推器”。机器人应用场💅景持续扩展，保险🤴保障需求日益增长。上海🥛对外经贸大学保险系专家朱少杰🕶告诉🔕北京商报记者，未来机器人险Ⓜ种应该覆💀盖四方面保障内容，机器人产品责任🛺保险，承保机器人产品📢因设计缺陷造成🎿的第三方人身伤亡或😸财产损失等保险事故；机器🌯人自身的财产损失保险，对于因自😶然灾害或意外事🔯故导致的机器人自身🏇的损坏损失，给予维修或重置费用🐴的经济补偿；机器人🍋网络信息安全保险，为企💬业使用机器人过程中因网络🌧安全事件导致的第🏍一方损失和第三方赔⚓偿责任提供经济补偿和🐸风险管理服务；机器人研发保险，为研制机器人新产品😼过程中的风险投资⛩和科技研发转化活💎动提供研发投入损失保🈚障。　　保险多场景试水　　当机器⬜人的身影从工厂走♋向大众视野，从单一功🧓能向多元应用拓展时，新场🥄景也面临新风险。保险作为风险管理🚭的核心工具，正通过👧持续创新与设计多样化险种🥏，致力于🚋为机器人产业编织🍃一张全方位🌷的风险保障网。　　在比赛场景，中🎙国人保先后为2025北京亦庄半程马拉🌁松暨人形机📖器人半程马拉松和2025世界人形机器人🏻运动会提供保险保障；在消费领域，大🧚家财险宣布为傲鲨智能首款🏏量产型消费级外骨骼机器人VIATRIX提供承保服务，实现了保险行业在消🙍费级外骨骼机器人😡领域的尝试。　　在其他应用领🖐域，近期人保财💩险梅州市分公司成功落地梅⏪州市首单机器🚷人财产损失保险，为梅州🍜科技企业自主研发🏂物流机器人提供1800万元的风险保障。7月初，宁波市首单人形🚧机器人应用保🈲险成功落地，该保单由人保🚚财险宁波🖼鄞州中心支公司为本地一家生💵产人形机器人关键🆑零部件企业量身🅾定制，提供涵💪盖产品责任险与产品🎳质量险的综合保障。　　从政策层面来🚜说，金融监管总局🚧及地方层面密集出台政🖨策，推动机器人领🕧域保险产品创新，通📗过专项补贴等举措鼓励保险💔公司为📈企业技术攻关提供风险保障。今年5月，金融❌监管总局局长李云泽在国新🛳办新闻发布会上表示🚈，推动研发机器人、低空飞行器等新兴👇领域的保险产品，切实为企🗞业创新发展保驾护航。　　地方层面，6月宁波发布《宁波市促📐进人形机器人产🚟业创新发展若干政策措🎩施的通知》提到，探索设立人🐅形机器人应用险，对投保🔴保费费率不超过3%的企业，给🔺予不超过保费金额的80%、最高不超过200万元的补助。同样在6月，深圳市龙岗区科技创🎁新局公示了2025年科技保险险🤖种备案名单，平安产险机器📏人产品综合责任🎪保险、人保财险机器⚫人综合责任保险🌿等产品上榜。　　尽管机器人保险⏫发展前景广阔，支持政策频频，但其发展过程中📧仍面临一定挑战，尤其是🛸在缺乏历史数据支撑的机器📖人新赛道，保险公司如何突破🏁风险认知局限、实现精准定价，是打开新🧟业务大门的关键考验。朱少杰直言，作为新兴的保👠险业务，保险公司对机器🕢人保险🕧的风险认识需要时间积淀，投保人对保险标🥄的的风险⭐状况的认识相🛁对处于优势地位，可能借助🌰于信息不对称来😿损害保险公司的利益，保险公司有必🗑要做好逆向选择或者道德风🍼险的防范。　　首都经贸大🧦学农村保险研🐭究所副所长李文中进📳一步分析，由于机💁器人产业短期内快速兴起，缺乏历史数据，传统精算➗技术难以应用；机器人使用情形📙复杂，一旦发🤽生事故涉及硬件、软件和操作等众多主体，责🔸任边界不清楚，也增加了风险👦评估的难度。此外，由于机🤮器人技术迭代太快，风险动态变化快，导致😪相关精算模型也需要进🌔行动态调整，难度加大。　　如何破题数🍹据孤岛　　业内普遍认为，保🏾险公司应加强与机🥛器人企业沟通、合作，强化数据📮共享机制，为保险产品精准定价提🗝供数据参考，才能有针对性🥕地开发相关保险产品，满足不同应用场⛸景下的保险需求。　　在李文中看来，未来，数据打通需要由保🌧险公司、机器人厂商、机器人重要🧗应用主体共建💟事故共享平台，积累风险事👷故案例和数据，为风险评估提供支撑🎼。同时，开发模块化👧保险产品，可以根据不同场🏃景下的风险保🥀障需求进行重新组合调整，以满足被保险👻人的需要。此外，保险😽公司需要配置风险实时🥄监控模块，以动态监测机器🛫人应用过程中的风险，并进🌧行保险费率的动态调整。　　从行业视角，朱少杰认为，做好机器人🦈保险的行业数据共享，需要由保险业🚺协会牵头构建🤑机器人保险的风险数据共🧥享机制，制定数据🅾采集标准，研究信息脱🎢敏办法，做好信🆗息安全与商业机密保护，为创新发展机器人👏保险构建数😯据积累基石。　　当前，机器人渗透率提升，机器人保险市场😗空间广阔，无论是工🍂业领域还是消费领域，都有非常大的增量🐷市场。“机器人的广🔴泛应用催生出巨大的机器🙃人保险业务的发展空间，保险行业值得从🧚机器人的研发、生产、使用的全流程开发🙂保险产品，全面满足投🐙保人的保障需求，服务制🆓造强国建设。”朱少杰如是总结。　　北京商报记者 李秀梅

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寺島小春/Mia Costello/北原留美子/杉本麻衣

（青岛日报／观海新闻记者 Lana）