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　　中新社🤭加德满都7月24日电 (记者 崔楠)据尼泊尔多家媒体🌁24日报道，尼🕙泊尔政府已宣布将🌡马德西省列为旱灾灾区，灾区状态将持续三🐃个月。

　　今年雨季以来，位于尼泊尔南🎉部平原的马德西省🦃遭遇严重干旱，全省8个地🎱区降雨量明显不足，导致供水紧张，民生受到影响。当地官员称，由于季风降水偏少，马德西省地➕下水水位明显下降。过去，当地居民仅需挖♋15英尺至20英尺(约4.6米至6.1米)即可取水，而如今需挖至50英尺至60英尺(约15米至18米)，部分地区甚至要深达150英尺(约46米)才🔫能取到可用水源。

　　数据显示，今年该省仅完成46%的水稻栽种，持续干👔旱或致农业减产。

　　马德西🐍省人口逾600万，占尼🔧泊尔总人口约21%，是全国🙁人口第二多的省份。该省土地肥沃，是尼泊🎭尔重要粮食产区。2024年，其GDP占全国的13.13%，农产品产值占省内GDP超三成五。

　　为应对旱情，尼泊尔供水部已⛲成立📗两个独立委员会，负责实地调研、监测旱🍟情并分析缺水原因，调🐡查结果将提交水务部门。

　　此外，中国🥒驻尼泊尔大使馆💗近期在马德西省开展多期“甘露计划”，为当地学校🍴和社区捐📱赠饮用水设备，助力改善民众饮水安🖇全。(完)

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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)入田真綾事📏件持续发酵，引发舆论关注中新网8月19日电 据路透社报道，当地时间18日，两名了解内情的人士📄透露，美国将派遣3艘“宙斯盾”导弹驱🍏逐舰前往委内瑞拉沿岸，并会在未来36小时内抵达，并🅾称此举为了应对拉丁美洲贩毒🏎集团的威胁。　　据报道，美国🚹总统特朗普一直希望动用军🆎队打击拉美毒贩，另一名美国官🍀员在接受路透🌇社采访时表示，总计约4000名海军与海军陆🧢战队员将参与特朗🕯普政府在南加勒比地区的行动。　　这位不⌚愿透露姓名的官员称，军方将在更广泛⏰区域增派包括数架P-8侦察机、多艘战♍舰以及至少一艘攻击型核🕗潜艇在内的装备。该官员指出，此次部署将持续数月👉，所有行🌫动均在国际空域和🕎国际水域内进行。　　报道称，这些海⬇军力量不仅可进行🚘情报与监视任务，也可作为实🎾施精准打击的发射平台。　　当天，委内瑞🦐拉总统马杜罗发表讲👑话时未直接提及军舰，但表示委💱内瑞拉将“捍卫我们的海域、天空和土地”，并隐晦提及“一个衰落帝🔊国发出的荒诞离奇🥁的威胁”。违规即将清🎍理预警：少洁白妇全文阅读📲文章可能带来系统性风险。□ 本报见习记者 王宇翔　　□ 本报记者 韩丹东　　天津一所🎚新建学校的墙外，玉米🚟地环绕的小村庄宁静质朴。然而，放眼望去，十几块📭托管机构招牌格外醒目。步入村中，这个几十户人家🐧的村庄开了十几家托管🙈机构，成为许多孩子🕙在暑期的去处。　　《法治日报》记💴者近日实地调查发现，这些看似提👽供基础托管服务的🎀场所，实则是隐形学科💆培训的“重灾区”。非寒暑假期间，它们以辅导作业🍍为主；一到暑假，“主业”就悄然转变为😣学科培训。　　多位托管老🗾师向记者透露，家长送🥓孩子来的核心诉求，就🙂是希望机构能教授学科知识，甚至提前学完☕下学期课本内容。记者在现📩场并未看到任何学科补习🉑的宣传海报，但在机构负责人的朋友圈里，“补弱培优”“教完下学期一册书”等宣传语扑面而来，与《校外培训行政📎处罚暂行办法》中“托管不🚳得开展学科培训”的规定🌍背道而驰。　　明面托管暗地补习　　记者走访北京、天津等地发现，这种打着“托管”的旗号，暗地进行学科❕培训的“明托管、暗补习”模式，已在部分地区🛤出现。这些机构的运🤥作方式隐蔽：它们大多🚮选择藏身居民楼或民房，以🥨规避监管检查；将学科内容伪😿装成“作业辅导”“思维训练”或“阅读拓展”等合规名目。　　在北京市朝🛎阳区一家名为“××书院”的机构，表面开设书法、绘画课程，实则提供“作业帮托管”和“五科课程任选”，其数学思维、英♊语阅读等内容与校内学📯科知识高度重合。该机构工作人员🚛告诉记者，暑🔲期托管的核心优势就是“超前预⌛习下学期内容”，这是🚔吸引家长的关键。　　在采访中，记者看到多家🏴托管机构都在极力宣💩传学科培训，主要形式🌔是通过社交平台或家长口口相🎮传。天津城郊某托管机⛲构强调其拥有“10年以上教学经👧验讲师”以及“针对性教学”等核心优势。从其收费标准来💲看，30天1500元🕌的暑期班明确承诺“保证教完下学期🖊一册书”，而晚间托管每月600元的服务⛓项目中，也包含了“作业辅导和针🗡对性教学”等内容。　　为吸引生源，一些机构采用“39元定金抵100元”“2人组团赠🎵学习礼包”等营销手段。有业内人士指出，这种预🌽收费模式虽然涉嫌🛎违反相关规定，却能快速回笼资🤱金并绑定客户。　　“其实我们也知🏏道托管机构⛷不应该搞学科培训。”正在北京某托🎊管机构办理👼手续的家长王女士坦言，“但别的🥄孩子都在补，我👐们不补心里就没底，怕孩子开学后跟不上。”　　“小课班”钻入民宅　　更为隐蔽的“一对一”“一对多”小课班，也在一些社区悄🕒然蔓延，成为监📖管新难点。　　北京某托管机构🤳老板向记者透露，有些公立学📩校教师利用假期，在居民楼内开🌪设2至3人的“小灶班”，每课时收🎍费高达300元至500元。“这些🚅全靠家长私下介绍，没有宣传，遇检查就说朋⛽友帮忙辅导孩子，很难认定违规。”该老板坦言，他自己的托管机构实🦁际也是🚸一位公立学校行政岗教师🏔在打理。　　记者注意到，一些受访家🧣长的社交群中，类似“数学⚽思维提升小组”的招募信息十分活跃🧟，常以聘请“清北在读生”为噱头，课时费逼近千元。为躲避监管，授课地点🍩会在参与家庭间轮换。“学♟校进度满足不了孩子需求，只能这样‘加餐’，轮流提供🔻场地也不易被发现。”一位🌟参与其中的家长这样解释。　　记者调查发现，以“住家保姆”“成长规划咨询”等名义👳捆绑学科辅导的👎服务也悄然出现，收费高昂且形式🦋隐蔽。　　北京🌌的吴女士就为自⛲己上小学的女儿🦉聘请了一位“住家保姆”，每天4个小时600元，周一到周五上课，负责教授🌨语数外科目，主要是预习下🉐学期的课程。不过这属于🍋中间价位，如果是在职教师“一对一”会更高，一天要2000元。　　焦虑催生补习暗流　　暑期违规🥝培训为何屡禁不止？　　北📢京外国语大学法学🖱院教授姚金菊分析，其核心根源在于教🏌育评价体系的单一性与优质教育🔭资源的不均衡。在现行中、高😷考选拔机制下，分数是主🆗要标尺，这直🎵接导致一些家长陷入“别人补我也得补”的剧场效应。　　“一🎑些家庭将教育投入视为‘防御性支出’，宁可节衣缩食🛀也要保障孩子补习，形成‘校内减负、校外增负’的循环。当优质🌎资源集中在少数学校，升学又主📑要看分数时，一些家长👻为了孩子的未来，无奈选💿择校外培训这条路。”姚金菊说。　　盈科北京刑民🥕行交叉法律事务部🏷主任韩英🍘伟指出监管执法层面的三大难点。首先，法规衔接不足，对“隐形变异培训”的认定标准过🕤于模糊。其次，执法协同有待进一🤹步提升。教育部🔐门作为主责单位却无强制🎙执法权，发现违规线〽索后需移送其🦗他有执法权部门，过程中极易导🐿致证据灭失。最后，惩戒力度薄弱。对小课班个体违规者，常以“家庭劳务”“朋友互助”等借口成功🛵辩解规避处罚，即便被查，处罚也较轻，难以形成震慑。　　姚金菊进一步补🤐充了监管体系🤸的深层次短板：针对民办校外😿培训的专项立法缺失，高准入门槛反🐍而使伪装成“教育咨询”“文化公司”的机🍳构长期游离于监管之外；教育部门负责⛔办学许可，市场监管⏯部门主管登记，跨系统👧信息壁垒导致审批与监管😣一定程度的脱节；现行🥂监管侧重事前审批，对运营🚧中的动态风险管控存在一😁定不足，面对“一对一私教”等变异形态，因执法资源有💐限、需求巨大及教♌学私密性强，治理难度较大。　　针对乱象，姚金菊建议，加快校外培📈训管理条例出台步伐，明确学科类机🦎构强制非营利属性、非学科🍾类实行收费上限管制，同步修订处🤟罚依据，将“超前教学”“无证办学”纳入明确禁令，并🏀通过类型化条款清✈晰界定各类隐形变🍛异培训情形，提升执法可操🎗作性。同时，建立教育🌛部门主导的审批准⏸入机制，打通教育审🕘批与工商登记数据链📉；设立🍃省市级跨部门执法专班，整合相关部门力量；重点建设全国统🤕一监管平台，归集机构资质、资金流水、师资档案，实现“一网通查”。　　“在运营监管上，准入端严🌡控学科类机构增量并做实🤞师资场地审查；运营💦中强制预收费银行托管，结💀合信用惩戒打击‘卷款跑路’；退出端建立🈺黑名单与联合惩戒，实施行业禁入，并拓宽✡社会监督渠道。”姚金菊说。　　在姚金菊看来，必须从源头减少🍪违规培训需求。首要任务🤹是大力落实义务🚋教育优质资源均衡发展，通过师资流动切实💴缩小校际差距。深化教🎉育评价体系改革至为关键，需将学🕛生综合素质评价实质性🎗纳入中考招录体系💵，降低唯分数倾向💿。同时，扩容公共服务🔜供给，依托社区广泛开🏜设公益暑托班，由政府购买文体🌗、科创等优质⚽非学科服务，为家长提供多元、可靠的选择，缓解其焦虑。

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新垣奈穗/瀨戶愛羅/愛葉亞希/一色玲菜

（青岛日报／观海新闻记者 Chichi Medina）