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　　中新网武汉7月24日电 (梁婷 李镇海)记者24日从湖北🖨省林业局获悉，湖北赛武当🔣国家级自然保📴护区管理局植物本底资🐄源调查团队近日👶开展实地调查时，发现国家二级重点👌保护野📺生植物香果树。

湖北十堰发现🧕国家二级重点保🐟护野生植物香果树。李露 摄

　　香果树为茜草科香📐果树属落叶乔木，是古老孑遗植😝物，起源于距今约1亿年前的中生代🧥白垩纪，素有植物界“活化石”之称，对研🤯究茜草科系统发育和古植物地理区系有➗科研价值。

香果树素有植⛴物界“活化石”之称。李露 摄

　　香果树是中国特🍯有单种属珍稀树种，被🍞列为国家二级重点保护野生植物。香果树濒危，主要受自身生长特🍚性影响。其繁殖能力较差，一般20龄以上的壮龄🕗树才开花，每两年至🕋四年才开花一次，且花朵质量👦参差不齐，导致🕠结果率非常低。此外，香果树种子发芽率🧖通常仅有10%至20%，且对🦃环境条件如温度、光照🔦和湿度等要求苛刻，稍有不⬇慎便会导致种子无法发芽。

　　今年5月，湖北赛武当🗿国家级自然保护区管理局🔋和江汉大学专🍴家团队在开展汉江中上游珍🔎稀生物资源调查时，在该❄保护区一峡谷中发现🧘几株不太一样的植物。经权威专家鉴定，初🎇步确定为香果树。7月份，调查人员在🍖该峡谷共发现7株该植物，其中有两株胸径🍏约40厘米、树高约12米的大树，且一株正在开花。调查人员🛃采集树干、叶💑片等特征信息后，经专家最终确认，该植物为国家二👉级重点🌇保护野生植物香果树。

　　香果🚟树花型奇特，圆锥状聚伞花序，生长在枝条顶端，漏🐯斗状花冠呈米白色，萼片带柄像勺子😸，盛花期持续15天至20天。盛放时，树冠缀满白色🆑或黄色的漏斗😎状花朵，微风拂过，花香四溢。(完)

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阮煜琳)当前，中国钢铁🔩行业正处于从数字化向智能💱化迈进的关键阶段。有业内专家提出，新一代人工智能🈷(AI)有望成🎦为驱动中国钢铁行🏗业高质量发展的新引擎。　　中国钢铁🏮工业协会党委副书记、副会长兼🛠秘书长姜维18日在北京召开的😵“AI+钢铁”技术发布会上强调，钢铁产业是我国🤤重要基础产业，拥🎖有庞大的产业规模、深厚的应用积淀和高🌋质量发展的迫切需求，是新一代人🍖工智能深度赋能的最佳实🏴践场。　　冶金工业信息标💊准研究院院长张龙强说，人工智能在钢🕠铁行业应用前景广阔，已在生产流程😹优化、质量控制、供应链管理方面🎶取得积极进展。未来，“AI+钢铁”有更为广🚪阔的发展空间。随着大模💋型技术的深入应用，将进一步穿透钢💙铁生产流程的“黑箱”，贯通数据孤岛，破解资源📆调度困局，实现钢😝铁生产全流程的🐹智能化和精细化管理。　　中国工程院院🔱士王国栋表示，钢铁工业作为♎大型🌜复杂流程工业，全流程各工序均为“黑箱”，存在大🚕量的不完全信息、不确定性、动态环境下的问题，材料内部大量🎋数据无法实时、连续、在线获取。因此，必须发挥我国钢铁材♍料领域和AI领域专家的优势，将🛫近年发展的新一代AI技术与钢铁行业实🐳体经济深度🚚结合，充分利用✌钢铁行业丰富的大数据、钢铁♊领域专家的理论与经验，以及信息领域先进的生成式人工智🛥能技术，实施“数据密集—智能涌现—人机协同”的三元认知方法论，建立人机混合人工📉智能体，人机协同，跨界融合，共创分享，向钢铁行业赋能。　　东北大学党委书记郭海指出，钢铁产业⛔是国家工业脊梁，AI是创新引擎，两者深度融🍼合是实现高端化、智能化、绿色化的必由之路。东北👏大学率先提出破解钢🖌铁生产“黑箱”的“人机混合智能”模式，实现全流程在🗺线高保真预测，技术已✈在多家钢企落地。　　东北大学“AI+钢铁”大模型是通过基🕖于铁前大数🔞据的智能配矿系统，不仅能😚够有效降低吨铁能源消耗，减少碳排放，还可🚴对渣铁性能成分实现提前预➿测，大幅提升炉热稳定率😈、炉缸活跃性。　　张龙强表示，“AI+钢铁”的发🔖展将推动钢铁行业的绿🗑色可持续发展，实现节能➕减排和环境保护的目标🐜。同时，跨企业、跨行业的AI生态🐲系统构建也将成为趋势，促进钢铁企📂业与上下游企业、科研机构、技术服务商😮等的深度合作与协⏲同创新，推动钢铁❤行业向高端化、智能化、绿色化迈进。(完)独立导演🍑森永哲也再出手，《（抗战胜利80周年）8件国家🌳一级文物亮相🍓香港历史博物馆》震撼上线。“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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天宮琴音/枡田悠子/椎名明日美/初井花音

（青岛日报／观海新闻记者 高橋ひめな）