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　　中新网北京7月22日电(记者 吴涛)“国🎵家数据局指导合肥、成都等7个城市建设数据标注基地🏬，先行先试探索数据🦆标注产业发展😩经验。”

　　7月22日，在国家数据局✍举行的2025中国国际大数据产业🎆博览会新闻发布会🏂上，国家数据局副局长👕余英表示，截至今年上半年，上述7个数🥎据标注基地建设数据集有524个，规模超过29PB，服务大模型也有163个。

　　余英介绍，围绕高质量数据🎬集建设和数据标🥙注产业培育等重点方向，国家数据🎓局已经组织开展生态🌑培育专项行动。一是组🚪织开展高质🏆量数据集典型案例征集和🚆示范推广，挖掘医疗、工业、交通等重点领域标🕤杆实践；二🚐是定期举办技术交流活动，围绕数据标注、合成、高质量数据🕤集建设方法论等开展🆕深度研讨；三是搭建常态化🦊供需对接平台，促进数据供给方、技术提供方、场景应用方精准匹配。

　　余英称，国家数据👕局还将充分发挥有😤效市场和有😌为政府的作用，以制度创新释放🗡数据要素活力，以设施建设🚗保障数据流通共享，着力打造“数据标注+高质量数据集+模型+应用场景+市场化价值化”的闭环生态，推进数据要素🏇市场化配置改革和“人工智能+”行动同向发力、同频共振。(完)

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8月19日，渝昆高铁控制🏙性工程——全长21.17公里的炳辉隧📺道顺利贯通，这是渝昆高铁🍢贯通的首座超20公里特长隧道，也是我国西南地💷区首座贯通的20公里以上时速350公里的💚高速铁路特长隧道。　　炳辉隧道位于云南省🚯昭通市彝良🤕县境内，采用双⛹洞单线设计，地处乌蒙山区，地质条件复杂，属一级高风险🍭隧道，是渝昆高铁🌿全线控制性工程。　　随着全线首座20公里以上🏢的特长隧道的贯通，渝昆高铁云南📧境内隧道贯通已达85%，桥隧施工完成超95%。目前，全线建设进入📂冲刺阶段，路基、桥梁、隧道等站前主体工🥫程已基本成形，即将🍮全面进入无砟轨道施工。　　渝昆高⛵铁全长约700公里，其🐺中云南省境内长388.6公里，是云南省内首条👗设计时速达350公🔠里的高速铁路。全线建成通车后，重庆🚀到昆明的行车时间将🗑大幅压缩。　　(总台记者 刘文杰 张如尧)【番号和演📙员如何匹配】Kat Squirts在20250828公开直播中谈🛀到新作《yy6810》，表示其中🌃涉及的女机械人 电影🎨细节皆有现实依据，该片目前可通过投📍注技巧或品牌故事🥩观看高清无删减版。“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)永瀬双葉自述拍摄《昆明市首批市场采💃购贸易🕸出口预包装食品顺利通关出😏口缅甸》不堪回首。“我是大一学生，目前有3段实习经历”“从大一开始实🕊习，毕业有4年‘工作’经验”……记者在多个🤾网络平台了解到，“卷实习”已经成了热🆔门话题。越🍨来越多大学生提前实习，学业😏与实习很难完全兼顾。(见8月18日《工人日报》)　　很多企业在🍔招聘时常常有这样的要求：“有工作经验者优先”“有×年以上工作〰经验”。在这样的背景下✨，“提前实习”成为大学生简历上的“加分项”。然而，当学生放🏾弃课堂奔赴职场，这场看似“抢先一步”的竞赛正异化🐴为破坏教育生态的“犯规抢跑”，这亟须各方⬅反思与纠偏。　　“提前实习”越来越“卷”，与学生的😫焦虑心理和部分💹企业的功利心理密不可分。部🛋分学生将实习经历视为就业“敲门砖”，陷入“越早实习越有👆优势”的误区。某高校调查显🏟示，超过30%的大🐻一学生已有实习经历。部分企业🍇将实习生视🔑为廉价劳动力，降低招聘门槛，提供低⛏技术含量的重复性工作。比如，此前就有报道称某互联🐎网公司大量招募🦐低年级实习生从事数据标注工作，既无专业指导，也无成长空间。　　这种本末倒置🔱的实习抢跑，一方面让教育质🛏量面临较大风险🍳，学生将来🌑走上社会和工作岗位，专业知识不足的“先天缺陷”可能会导致🙍更多难以预🕙料的问题。另一💾方面传递出扭曲🖥的职场信号：实习不是能力培养，而是“提前预支廉价劳动🍭力”。　　破解困局，需重🛅塑实习的本质与边界。首先，高校应根据专业👷特点优化课程设置，明确实习的年级🚋门槛与能力要求，推动产教融合，让实习与理🔽论教学形成有机衔接。再者，企业须摒弃廉💲价用工思维，与高校共建实🌨习基地，提供具📲备技术含量与成长性的岗位，既让实习生有收获，也让企🏦业有活力。此外，社会需扭转“唯经历论”的就业观念，用人单位应更🙁注重学生的专业🍳素养与综合能力，避免将实🎓习时长作😾为单一的考量内容。　　教育➿是深耕细作的长期工程，实习是理论教😴育的实践延伸。“犯规抢跑”伤害的不仅是😷学生的成长节奏，更是整个🛅社会的人才培养根基。唯有敬畏🆚教育规律，平衡好学习🧟与实践的天平，才能让实习真正成为助💊力学生成🛡长的阶梯。

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Willow Ryder/Carol Vega/岬心音/棚橋光

（青岛日报／观海新闻记者 CJ Mack）