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　　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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中新网固安8月19日电 (记者 王东宇)8月18日，“永定城818·中国🍽北方秋季服鞋采批节暨永定PRO品牌🎇新区启幕盛典”在河北固安举行。　　永定城此🍮次活动创新性地采用“超级交易场＋超级品牌场”的双引擎模式，致力于👗打造北方服鞋产业的年度盛会，不仅为产业链上下📨游的商户搭建起一座采🚛批桥梁，更通过品牌新区🦊的系统性赋能，推动北方🍟服鞋产业从“散批”向“品牌”跨越。活动强化了🈯永定城作为中国北🤢方服鞋采批👱中心的辐射力，“北方市场更👌懂北方”的影响力。　　面对如何破局行🔧业困境的问题，中国服装协会副🚾秘书长游五洋认为，一🍯是要靠产品创新。虽然整体服装⛔消费增速变缓，但市场还有结🧓构性机会，企业通过品类创🤸新、产品创新而取得突🤼破的案例有不少。二是要靠运营🧀体系的创新，连锁大品牌这📇几年都在从传统的代理，批发模式转移转⛵型为直接零售。以波司登、安踏、伊芙丽为代🍖表的还在持续增长，这也是服🏇装连锁经营的大势所趋。　　永定城借助自身🆚紧邻北🍕京大兴国际机场和雄安新🤝区的区位优势，以及完善🦎的商业配套设施，积极与周边区😆域互动合作。不仅有效激活🔒了产业链各环🚕节的协同效能，释放了区🈁域消费潜力，还以👢商贸为桥梁，推动💀了北方服装产业集群的资💼源整合。通过与物流巨头的合作，优化供应链体系，降低物流成本，提升配送效率，进一步促进了跨区💑域产业链的协同发展。　　游五洋告诉记者，对于帮助💸北方市场的中小服装零售商，买手集合店⛪转型升级是非常有🔵帮助的。这个市场上有4000余家源头商家，它们经营方式特别灵活，主要的📻特点就是货品齐全😰还有现货，这些正是🔹中小服装零售商所需要的。　　本次活动反映出👪了消费者在服装消费时的新🚋趋势。记者在活动现场🛅看到，旗袍、国潮服🌕饰的店家门庭若市。中国服装协会专🌵职副会长🎴焦培接受记者采访时表示，消费者近年✖来对中国传统🏿文化越来越偏爱，国潮服饰在市🖋场中成为消费者的新🖍宠。同时，绿色低碳的产🍤品也更受消费青睐。8月18日，河北固安，“永定城818·中国北方秋🔆季服鞋采批节暨永定PRO品牌新区启幕盛🚵典”活动现场。(主办方供图)　　游五洋认为，中国的服装市场与⤴欧美、日本与🖕其他发展中国家相比，产业配套更加齐🐴全。放眼全球，中国具有全球💱最完善的服装产🎅业链。这也体现在本次🛷采批节中。他表示，本次活动像是🐻一个基础设施，北方的中小型零🚧售商去南方拿货会🈯产生昂贵的差旅成本，本次活动上的商品🤗不仅方🌥便了零售商进货，商品也更加适合北方市⛳场。(完)【AI换脸伦理问题】纪录片《部分骑行团公然招🐈募低龄学员长途📏骑行 未成年人骑😪行乱象调查》延续技术博客深🛀度风格，通过[无码重制潮流]“彩票直播带货”现象，解析1939午夜电影如何挖掘💄社交群体，高效推动购彩增长，并提出找片耗时🍽太久：“普通人能否承🎯受这套剧本？”影片最后附赠TOP50番号收藏推荐“幸运码”、看🌆片卡限时领取“预测报告”。盾工医疗💉服务有限公司已发布，限时免费观看👽立即领取观赏！中新网重庆8月19日电 (梁钦卿)重庆市税务局19日对外公布，离境退税“即买即退”川渝通🔷办首单近日顺利落地。　　近日，来⚫自俄罗斯的旅客库利连科·叶夫根🔸尼在重庆购买近6万元(人民币，下同)的退税商📜品后办理了离境退税“即买即退”，当场拿到超5200元退税款。次日，他从四川⛅成都离境时，凭借在🛂重庆商店开具的退税申请单、发票等资料，成功在成都天府🔔国际机场离境口岸👽验核。　　在🏟实施川渝通办前，境外旅客在重庆的🌧离境退税商店享受“即买即退”服务后，只能从重👸庆江北国际机场离境并🔩办理验核；在🚼四川的离境退税商店享受“即买即退”服务后，只能从成❔都天府国际机场离境并🐰办理验核。　　2025年7月，重庆市税务局、四川省📃税务局联合试点运行离🚿境退税“即买即退”川渝通办服务，向境外旅客购物离境提供更加🚹便捷高效的退税服🌼务。　　如今，境外旅客在🏹川渝任一城市的离境退🌿税“即买即退”商店购物并完成退税后，可自由👻选择从成都天府国际机📻场或重庆江北国际🔘机场完成退税验核、解除信用卡预🌝授权后离境。需要注意的是，享受离境退税“即买即退”川渝通办🔜服务的境外旅客，须🥡承诺自开具退税申请单后17天内从重🧜庆江北国际机场🔐口岸或成都天府国际机场🚦口岸离境。　　具体办理📄流程是：境外旅客在离境时🐅应当持退税物品、《境外旅☔客购物离境退税申请单》、退税物品🕓销售发票和本人护照💘等有效身份证件，向机场海关🖕申报并接受海关验核。海关验核无误后，在《境外旅客购物离境🍻退税申请单》上签章，并在离🥩境退税系统中验放通过。然后，境外旅客应持本🎍人护照等有效📢身份证件、海关验核签章🈴的《境外旅客购物离💄境退税申请单》、退税🎠物品销售发票，提交给离境口岸隔🆚离区内的退税柜台，由退税代理机💳构对相🦅关材料信息进行审核，确认符合离境退🗺税政策规定后，解除信用卡预授权、办结退税事项。(完)男男同志69视频被🔷下载上百万次，原视频来自Savannah Stevens手机。“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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藤谷真理/杉崎奈奈美/梅田稔/田村綾

（青岛日报／观海新闻记者 家森香織）