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浙江杭州。王刚 摄

　　中新网杭州7月22日电(记者 王逸飞)7月22日，杭州🐙市统计局和国家💈统计局杭州调查队联合♎发布上半年杭州经济🧘运行情况，该市实现生产总值11303亿元，按不变价格计算，同比增长5.5%。

　　分产业看，上🆔半年杭州第一产业增加值157亿元，增长2.8%；第二产业增加值2672亿元，增长5.3%；第三产业增加值💥8474亿元，增长5.7%。

　　杭州的半年成🌖绩单呈现出工业平稳增长，新动🌾能持续积蓄的特点。该市规上🕔工业增加值2252亿元，同比增长6.9%。其汽车制造业、计算机通信和👵其他电子设🤠备制造业、电气机械和器材🐜制造业增加值分别💪增长29.3%、16.7%和11.6%。在产品方面，杭州的新能🛺源汽车产量增长117.8%，工业✨机器人产量增长125.4%，集成电👉路产量增长29.4%。

　　杭州🛤服务业发展呈现回升向好，新兴服务🎟业增长较快的特点。其营利性服务业🕉增加值增长7.2%，金融业增加值🥦增长6.9%，交通运输、仓🦊储和邮政业增加值增长11.1%。1-5月，该市信息传输软件和信息技术👗服务业🔈营业收入增长12.4%，数字经济核📙心产业服务业、高技术服务业营业收入🦀分别增长12.3%和11.2%，快于规上服😻务业营业收入4.3和3.2个百分点。

　　此外，杭州固定资产⛱投资总量与上年🕓同期持平，其中项🏼目投资增长4.4%；全市社会消费👐品零售总额4585亿元，同比增长6.0%。(完)

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一些商家推出“打卡0元学”“打卡0元购”等打卡返现活动，先让消费者支付🚜一定金额，完成连续打卡🏺任务可领取全额返现。但在实际操作中，商家🐕可能存在擅自变更打卡规则、暗设返现审核标📄准、返现结果打🦇折扣等情形，作出的承诺📗往往难以兑现。近日，江苏省消保委提🌝醒消费者：打卡返现活动💹背后暗藏无法🦌兑现的风险，在⛪参与时需提高警惕，并🤵提醒商家应诚信遵守契约精🎶神。　　机构以“家长代打卡”为由拒绝退费　　近期，据央视新🚹闻报道，张女士给孩子🤵报名参加“购买两年课程，600天内打卡552天即可返现”的活动，客服称，只要保证孩子坚持🥨学习APP课程并打卡，两年2898元⚪的课程费可以全额返还，还附赠教辅礼盒、词典笔等好礼。但坚持552天后学习机构以“家👗长代打卡了两节课”为由拒绝退费。张女士将🥎机构诉至法院，并🥈提供了打卡视频。经对比，法院认为现🎸有证据不足以🔎证明学员在案涉课程学🌜习过程中存在代打🆚卡的情形，最终判🌃决被告向原告张女士🎡返还课程费2898元。　　江苏🔛省消保委认为：通过打卡返现活动，商家能✈快速扩大用户数量，持续吸引🌶消费者关注自己的🕛产品或服务，而消费者⛏也能培养规律的打卡习📑惯，全程坚持获得⌚相应的福利回报。因此，这类活动受到😊不少消费者的青睐。　　然而，“打卡0元学”等打卡返现活🏄动若只停留🔽在营销口号上，在实际执行👽中打了折扣，成了不会兑⛓现的“空头支票”，则损害了⛏消费者的合法权益，违反了🏍相关的法律规定。　　根据《民法典》第491条第2款规定，“当事人一方🐯通过互联网等信息网络发布的✴商品或者服务🈲信息符合要约条件的，对方🕶选择该商品或者服务并提交🕦订单成功😵时合同成立，但🤣是当事人另有约定的除外。”商家在网络平台发出要💮约，要约包含具💖体的打卡返现活动规则，消费者购买相关产品🔎并提交订单后，合同即成立，双方应按照约定🔀履行各自的合同🔋义务。若消费者🚇已成功打卡并满足🥓商家的返现条件，而商家未履行返现义务🌡，根据《民法典》第577条规定，“当事人一方不履行合同❔义务或者履行合同义务不符🐚合约定的，应当承担继续履行🍪、采取补救措施或者🔭赔偿损失等➰违约责任。”商家则🔼违反了双方合同约定，应承担相应的违约🚿责任。诚信，乃商家的立身之本。商家应遵守契约🏄精神，一旦作🎀出承诺就应恪守诚信、如约履行。　　面对打卡返现营销模💟式，消费者需提高🦑警惕　　江苏省消保✡委建议经营者，应基于🌄公平原则制定打卡返现规则，活动宣传时确保规则清晰、透明、无歧义，并做出充分说👁明与提示，严格遵守法律😹法规和合同约定，依法履行合同义🐹务。对🕊于打卡返现营销模式，相关部门应加强🔕规范引导和监督管🦀理，对存在虚假宣🕛传、承诺不🚦兑现等失信行为的商家予以严惩，切实维护诚🏐信公平的市场环境。　　江苏省消保委🗻提醒消费者，打卡返现活动暗✡藏无法兑现的风险，消费者在参与🌤时需提高警惕，尽量选择可🔨靠的品牌商家，详细阅读👇活动规则，了解返现条件、打卡要求、时间节点等关😱键信息，在充分🏝了解条款内容后再决定购买🌖；注🍃意保存活动宣传页面、打卡记录、支付凭🈲证及沟通记录，遇到侵权行为时，与🍾平台协商和解或投诉维权。　　通讯员 安吉拉 扬子晚报/紫牛新闻记者 马燕【欧美成人风格对比🤡】真村包装🔹厂特别企划《日韩人妻无码🍂一区2区3区》融合jiankangzixun调查内容，还原波多野🤤结衣一区二区三区av高清行业内幕，情节借鉴2025年08月28日真实偷拍案，镜头大胆，观看🐚需实名认证开启。中新网香港8月20日电 (记者 戴小橦)香港区潮人👛联会“庆祝中华人Ⓜ民共和国成立76周年暨第六💺届会董会就职典礼”19日在香港举行。香港特区行政长🐺官李家🎃超出席活动并致辞称，海外潮籍华😭侨人数众多，期望他们可以助力国🌝家，扩大与各🧐国的友好交流🚧及经贸合作。8月19日，香港区潮人联会举行“庆祝中华💆人民共和国成立76周年暨第六📋届会董会就职典礼”。(特区政🌠府新闻处供图)　　李家超表示，香港区💈潮人联会一直致力凝聚香港💷潮籍乡亲的力量，积极🕸参与地区事务，筹办活🚡动弘扬潮汕文化，又组织参访团回乡🐀交流。年轻一代回到家乡了解到自己🔊的历史、自己的根。这个交⚡流的过程促进香港与汕头、潮州、揭阳和汕尾等地🧜区的合作，为香港📶融入粤港澳大湾区发展作➿出积极贡献。　　香港区潮人🌹联会第六届会🥞长谢晓东致辞表示，未来联会将以工商专🗃业领袖为龙头，汇聚各界精英翘楚，推动社团年轻化、专业化发展，并提出“兴治理强效能、兴社区强服务、兴青年强未来、兴发展强动力、兴文化强传承”的“五兴五强”综合发展策略，继续以潮人“敢当天下先，爱拼才会赢”的奋斗精神为🚻核心，以“我是潮州人，爱国🍊爱港爱家乡”的桑梓🚗情怀为根基，凝聚😗潮籍乡亲之力，共筑香港繁荣，同谱家乡新章。　　活动上，李家超特💩首向谢晓东颁发会长选任证书，并向香港区潮人联会🏎永远荣誉会长杨奋彬、郑少纯、赵利生和🥘周楚龙颁发特别🐕贡献奖，以表🕠扬他们对香港区潮人联会🕰以及推动潮港发展的贡献。　　据悉，香😕港区潮人联会成立于2009年，是专🌘注服务潮籍乡亲、促进潮🐩港发展的非牟利团体，多年来在凝🥡聚社群、传承文化、推动区域合作等⏹方面发挥重要作用。(完)一级日🔡本牲交大片免🈶事件已波及健康资讯，多平台下架🍹内容。“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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（青岛日报／观海新闻记者 Ria Black）