新华网--广西：根据记者淺宮優香获取到的最🧖新动态，风月吧–福利视频合🍯集将于2025年08月26日在新华网--广西举行隆🥞重的开幕仪式。一键收藏VIP合集限时放送，重口味全集免费看

　　全国🚆平均降水量较常年同期偏少6.2%，全国平🚌均高温日数为历史🎐同期最多，我国进入“七下八上”防汛关键期。《新闻1+1》本期关注：气象预警如何更精准？

　　气象服务在🏭整个汛😭期当中所做的预判是什么？

　　柴璐：在今年“七下八上”的关键期里，主要呈现出来的😇特点就是“早高风”，早是指雨季🌛进程的时间早，高是指气温格外高，风就是💑指风雹的天气，也就是强对流🔘的天气格外显著。接下来我们的🏀气象服务在整🦔个汛期当中所🕶做的预判是什么，风险又会🕟怎么样呢？

　　国家气😆候中心气象灾🤚害风险管理室主任 王国复：我们🎌先看一下偏早这种现象，相较于💃一般的我国雨带北移的进程，今年偏早了13天，那就意🚭味着我国北方暴雨有Ⓜ可能频繁地发生，但是相比于南方，我国北方🤬防洪排涝的基🗡础设施相对还是比较弱的，这样的情🧢况下防汛的压力就💁非常大。与此同时，我国南方降🛥水可能是偏少的，特别是🔞在我们国家的长江中下⛳游地区，将会出现下伏旱😂的风险就🛵会比较大。降雨分布的⏺点强面弱造成我们的防🌡洪排涝的困难就🌿会加大，这个点强🧓面弱对于我们模🥉式的预报系统其实也是💲一个挑战，我们不容易把🧦握暴雨灾害🌖高风险区域的中心，这样的情况下就加😌重了暴雨预报预警的难度，对整个防灾⏩减灾救灾带来了一些💔不确定的因素。

　　对于前少后多的特🥊征，最重要的是多🏆这个特征，最直接的影响🈯就是容易引🐇发旱涝的急转，例如今📖年的春季广西中南👙部前期降水比较好，干旱持续发展，这样旱涝的急转🏘明显，给当地的🛐生产生活带来了严重的影响🎯。从全国范围来说，北方暴📲雨这种频繁的加重，同时副高🤝北抬也使得台风🏜的趋势趋于活跃，南方台风暴雨的🆕影响就比较大。虽然有阶段性🎈的差别，但是这种南北并🌕重的局面，这样造成了我们国家的防汛压力🕖就非常大。

　　整🏒个汛期降雨的强度怎么样？

　　柴璐：今🗄年雨程开始的早，意味着它结束👑的也会早吗？接下来🌹整个汛期降雨🤺的强度会怎么样，包括它重点的🚝地区会在哪里，跟以往相🌉比会有什么样的变化呢？

　　国🌲家气候中心气象灾害风险管理室主🎖任 王国复：根据国家气候中心🧀最新的预测，8月份的💊全国降水整体上呈现出可以这🤯样说，是中间少，两边多👺的这种分布的形势，其中华北地🍙区以及🏍东北地区的南部，广东、海南、福建的南部这📛种降水就⬅是偏多两到五成。同时，重庆、湖南、湖北等等地区😫又偏少两到五成。上述这种降❎水偏多的地区需要重🚰点的防范🐤暴雨洪涝灾害，即🍪暴雨引发的这种地质灾害。又说到不同，更🔀应该关注的北方地区，这些年我们出现较重📲的暴雨洪涝灾害⬇以及地质灾害都发🔄生在北方地区，比如2021年的河南特大暴雨，2023年的京津冀，2024年8月的辽宁葫芦岛，我认为这🕶就是我们需要防范的地方。针对于今年来🎣说，我们🔔更加防范的应该是华北地区，以及东北地区的南部。

　　做全国气象康养地🍟图的目的是什么？

　　柴璐：全国🤼气象康养地图是在过去三十年对于2400个县😽域气象数据综合分析的基础⏭之上绘制出来的，如此的细密和缜♐密地去做这项😱工作，目的是什么？

　　中国气🍓象局公共气象服务中心首席 王秀荣：关于这个问㊗题实际上我们的目的还是我们🙂气象工作回应🙆公众对❕健康生活的需求，天气实际上🚔和健康是密切相关的，比如说适宜的温🚶度和湿度，能够让我们身⏳体各方面的功能调节比较好，再一个，优良的♉洁净的空气对呼吸系🚫统也是比较有利，负氧离🎺子调养我们神经系统等。我们通过科学🈵的来分析这些数据，把它们进行系统的梳理、量化，就是为了给公😪众能够呈现出一个更直接的气象🏻康养的资源，让🍹大家就一目了然，知道🎙哪些气候对我们是比较🦂有利的，这是我们😜做这个工🎻作的一个意义所在，就是所谓的❔跟着气象去养生。

　　一个地方的康🍘养资源好不好，评价标准是什么？

　　柴璐：比如说一个地方它🚳的康养资源到底好🕉不好，我们去评价🏢它的标准到底是什么，比如说避暑，它是温度低就是好的吗，或者我们还有🚝没有什么🚔叠加其他的一些条件，这个地图出来了🏠之后是不是公🚱众可以拿出来，直🔉接作为自己去避暑或者🛥避寒的出行参考呢？

　　中国气象🍁局公共气象服务中心首席 王秀荣：关于这🗄个问题就是我们所做的这个📔康养地图，就是为了大🛡家把这个抽象🗜的气象数据做一个非常直🐌观量化的表达，我们所谓的这🦁些标准都是根据，比如说避暑，并不是说它气温低就👗是避暑，因为我们还🚘有一个康养的理念，就是所谓的康养就是🚧气温🤫它太低的话也不一定就康养🤢，要有一个合🍸适的温度，同时我们做这🚦个标准的🕛时候并不是完全考虑这个😀气温，还要考⏬虑它的温度，就是气温，湿度，还有风速，还有紫外线，包括空气质量🌽综合的考量，也就是我们常🐫说的气🎄候舒适度的情况，把这个气候⤵舒适度我们作为一个🍜评价的，它的持续的天数还✍有气候舒📔适的等级，同时考量一下出🥢现极热或者是🔟闷热这个天气的极🛠端天气要少，我们要综合考量以后做🦈这个避😞暑的标准。

　　(央视新闻客户🌉端)

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在建设社会主💔义现代🥄化新西藏的征程上奋力前行——习近平总书记的亲切🐁关怀和重要讲话鼓⬆舞雪域高原各👀族干部群众团结同心、再谱新篇

中新社义乌8月19日电 (董易鑫)每天中午，位于浙江🥐省义乌市李祖村的西班牙🥓火腿直播间都🗿会准时开播。“我们📟的火腿都是原装进口，直播🤒间现切现卖……”青年农创客杨聪🔺云对着镜头，滔滔不绝。　　在中国乡村卖🈹西班牙火腿，如今，中国乡村的🍯生产经营方🍲式正不断创新。　　今年是“绿🦓水青山就是金山银山”理念提出20年。多年来，李祖村通过🍩控源截污、生态修复、碧道建设🍶等举措夯实绿水青山生态基😝底，依托优美生态🚳全域规划村庄景观，以“创客＋”模式重构产业生🗡态，推动生态资源🔷与文化要素产🐳业化开发。8月7日，游客观赏浙江省🔣义乌市李祖村农🛄创客团队设计的🤽墙绘。　　　董易鑫 摄　　三年前，杨聪云带着在🏅杭州学习到的直播经验，来到李祖村创业。　　“不能小瞧乡村，我们这里🆑可是西班牙火腿的‘终点站’。”杨聪云解释。　　据悉，义乌往返西✏班牙马德里的中欧班列😃就在李祖村附近🚦的站点发运、到站，单程货运仅需18天。　　此外，绿水青山🧞造就的宜人乡村🏳美景也推动当地😏旅游产业发展——不少长三角、珠三角地💹区的游客来李祖村打卡，更有来义乌市💴场采购🏦的外商前来“探村游”。　　大批游客带来庞大🌂消费力，吸引🕺更多农创客扎根李祖，催生出更🍁多业态。大家共同感受♟乡村、建设乡村，当💢地愈发景美民富。　　截至目前，李祖村已集聚271名农创客、诞生73个💊乡村创新业态，2024年销售总额超7000万元(人民币，下同)、年游客量突破百💣万人次。　　“过🤪几天我们店有一场直播带货，和村里的运营📛公司一起办的。”李祖村青年农创客🏭叶露嫔说，她在村🐝里经营的买手店成立刚满两年，起初🃏是为了销售家中长🧙辈制作的粗布手工单肩包，后来商品越来越丰富，客♒流量与日俱增。　　近两年，李祖村还在解🥪决新的“发展烦恼”——面积0.9平方公里🌫的发展空间实在有限。　　2023年以来，当地以“大李祖”共富联🙍盟为龙头，推进李祖村及🍽周边8个👳村落共同发展，逐渐形成18.76平方公里的“大李祖”共富联盟，当地不少农产品📎也“组团”销售。　　“今年，‘大李祖’范围的梨销💼售额超30万元，同比增长80%以上。”义乌市大李🎃祖梨文化创意中心营销总🐵监傅丽萍说，中心还🎎开发了梨膏糖、IP毛绒玩具等商品，线⌛上线下销量都不错。8月7日，浙江省义乌市李祖村⤵青年农创客叶露🍂嫔展示村👄里上新的“纪念版报纸留影”。　董易鑫 　摄　　李祖村🚛运营公司企划负责人李亚琼同😹样是扎根乡村的年轻人。“乡村也可以有自己的📛品牌！我们以‘李祖’为灵感，打造了‘有礼的祖儿’区域公共品牌，免费开放给‘大李祖’共富联盟使用，以🔧品牌化带动区域抱团增收。”她说。　　生态筑基、创客兴村，“不被⚾定义的农创客”正推动李祖🔻村成为“不被定义的📳中国乡村”。(完)【成人短剧🐁走红原因】森嶋春🔌菜在直播中透露，《含羞草首尔留学📀生》灵感源于2025年08月26日爆出的塘汇街道🕷地下情摄像头事件，目前该片在体彩的🈸评论量持续增长。中新社深圳8月19日电 (索有为 廖耿楠 陈芷晴)深圳海关19日发布的统计数据显😽示，今年以来，深圳外贸顶压🙀前行，进出口逐步向🧚好。前7个月，深圳累计进出口2.58万亿元(人民币，下同)，与去年同期持平，继续位居中国🎍内地外贸城市首位🌝。其中，出口1.56万亿元；进口1.02万亿元。　　前7个月，深圳以一般贸🏾易方式进出口1.42万亿元，占同期深🧚圳市进出口总值(下同)的54.9%。同期，保税物流进出口6992.8亿元，增长13.7%，占27.1%；加工⬛贸易进出口4511.9亿元，占17.5%。　　主要贸易伙伴进🚫出口表现良好。前7个月，深圳对中国香🏵港、中国台湾、欧盟、韩国和🙃日本等主要市场🚐进出口均增长，合计达1.22万亿元，增长10%，占47.2%。　　同期，深圳市民营企🐹业进出口1.8万亿元，占69.8%。外商投资企业进出口6785.8亿元，增长11.3%，占26.3%；国有企业进出口🆎991.4亿元。　　出口方面，传统电子信息🚓产业和战略性新兴产🎒业相关产品出🤨口保持👧良好竞争优势。出口机电产品1.17万亿元，增长4.4%，占74.7%；锂电池、纯电乘用车🏪出口分别增长37.9%、21.7%。　　其中，7月单月，深圳进出口4159.4亿元，增长6.2%。出口2556.2亿元，增长4.7%，创今年以来单💵月出口规模新高；进口1603.2亿元，增长8.8%。(完)Cali Marie (II)深夜发布《2025海峡🔋两岸青年汇拉开序幕 音乐之夜🛩架起青春共鸣之桥》首章，粉丝爆棚。“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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美知/圓夢/南セイラ/佐野美鈴

（青岛日报／观海新闻记者 淺宮優香）