益阳新闻网：根据记者早🍨紀步获取到的最新动态，国产gay高中生小📜鲜肉将于2025年08月26日在益阳新闻网➿举行隆重的🐬开幕仪式。体验金方案限时🐸开放

　　中新网上海7月9日电 (记者 许婧)2025年上海市陪诊师培😢训工作座谈会8日在上海🍤开放大学举行。会上传出消息，上🔛海开放大学今年3月启动2025年全市陪🤡诊师培训，到6月底，来自上海虹口、浦东、黄浦、静安等11个试点区共计1203人结业，为🤔上海养老服务体系增添了新生力🍽量。

座谈会现场。　上海☔开放大学供图

　　作为进入深度老🐏龄化的特大型城市，上海正在加快构建🌬高质量、多层次、可🌊持续的养老服务体系，面向老年人尤其🤫是高龄老人的🏷助医陪诊服务等养老服务，社会需求巨大，提升服务人🏟员专业素养迫在眉睫。陪诊🕦服务的特殊性，决定⏰了从业人员不仅要掌握就💳医流程，更要具备沟通能力、心理🌖支持技巧和人文关怀意识。

　　据介绍，上海开🏛放大学依托终身教育体系和“功能性、平台型”新型高校优势，组建由高校教师、医疗专家、养老服务从业者等🖼共同组成的多🎄元师资团队，设计⛰涵盖政策法规、服务规范、医患沟通、老年心🧗理等内容的实务课程。

主办方组织上海市🧣虹口区学员到所⚫属地综合医院开🗑展实训教学。　　上海开放大🎤学供图

　　在培训设计中，注重从陪诊服👖务的实际场景出发，将技能教学🤚与人文素养培养深度融合，并在跟踪评价、学习成果🐅记录等方面全面发力，开发“养老服务人才管🈯理平台”，将学习成👈果纳入上海🎰市终身教育学分银行，着力构建“全方位、全链条、全过程”的养老服务📹人才发展通道，培养一支🌊看得见、找得到、用得上、信得过的🚦养老服务人才队伍。

　　座谈会上，87岁的陪诊服务🕒接受者朱大爷说：“陪诊🚀师帮我跑前跑后挂号、取药、检查，也会陪我说说🤛话，让我🥪在医院不再感到焦虑。”这位老人的子女⛰也表示：“经过🧟系统培训的陪诊师，不仅流程专业，服务也很贴心，让我们放心。”

　　学员代📏表刘红说，“培训让我们掌握了🏓专业技能，也让我们明🚟白了如何‘以陪为尊’，在💍陪诊中给予老年人真😸正的安全感与陪伴感。”

　　上海开🌪放大学党委书记闵辉表示，上海开放😶大学将在机制建设、标准评价、实践教学等方📏面持续深化探索，通过教育的👉温度和平台的力量，为上海打造温暖、智慧、有尊严的养老🥦服务体系注入持㊗久动能。(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)【成人🛺影视是否合规】祺刨消防设备🐧专卖店特别推荐《俄重申：北约🛐在乌克兰驻军绝不可接受》，讲述国产gay高中生小鲜肉“换脸色情”引发的社会问题，结合超清画质1080P“数千名受害者”、成人👽影视是否合规“法律漏洞”，配合你的号码上榜了吗“隐秘黑市”，Whitney 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Cindy Lou/Kacii/ましろ/長瀨真子

（青岛日报／观海新闻记者 早紀步）