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中新网呼和浩特7月22日电 题:马背上的“00后”女孩
中新网记者 李爱平
“呔!”骑在马上的坎结古🧓丽大喝一声后,双脚轻磕马肚,在眼前的沙👌滩上做着镫里藏身、单腿倒挂、踩鞍敬礼等高🏞难度动作。
图为坎结古丽⛱在接受记者采访。 中新网记者 李爱平 摄
“好,太好了!”台下的游客高声对🛌坎结古丽及伙伴🔭们的表演给予肯定,有人站起来拍照,有人带头鼓掌。
22日上午,在内蒙古自治区呼和♍浩特市武川县上🌬秃亥乡阴山🍔北麓景区举行的《北疆牧歌》大型马术演艺节✖目中,坎结古丽等多名“00后”女演员成了“马背上闪耀的明星”。
2005年出生的坎结古丽🎾来自新疆,她告诉记者,自己喜欢马,这种喜欢几乎是😧娘胎带来的。“从小对马就有一🍢种特殊的感情,12岁就能在马背上兜🖥风了。”
坎结古丽真正喜👍欢并🗂爱上马术表演是在2024年。“因为喜欢,没用多久🚦就能熟练地在🎳马上做动作了。”
图为22日在👈内蒙古武川上演的马术表🔚演。 中新网记者 李爱平 摄
为了学习镫里⭐藏身等高🎱难度动作,坎结古丽也🍚曾受过伤,“但幸运的是💋都是小伤。”经过近1年的学习,如今,坎结🚫古丽在马术表演中已能游刃有余。“结束表演时,站在马上❄也能做到稳稳当当。”
2002年出👖生的图雅另有任务。在整场演出中,她骑在马上做出各种🆚优美的舞蹈动作。“虽然没有危险🚊性,但🍺考验的是人马合一的默契性,需要慢的时候,马必须慢下来。”
“演出之外,与马如何➗相处是更重要的事。”图雅透露,有时候睡到半夜,忽然想到马没吃草,就🔡赶紧起床给马添草。
马通人性。在与马的相处中,同为“00后”的马莉🧀莉和阿力亚告诉记者,“一般两到三天,人与马就能🍘够达到高度默契。”
骑在马背上表演到底是🚕一👓种什么样的感觉?马莉莉说,“骑在马背💙上表演,内心有种说不出😷的愉悦。”但她现在更在😨意的是,如何为观众🎴提供更好🦅的情绪价值,她每一次都力💣求自己上场前有🚶饱满的情绪。
刚刚从新疆克🤘拉玛依一所学校毕🏯业的阿力亚,则希望在马术🏔表演的🧙道路上走得更远。业余时间,她除了持续🚞学习马背上的舞🍶蹈动作,还用更😧多时间学习马🐏术的理论知识。
“每一次骑在🆘马背上都是最为快乐🍁的事。”曾经在北京、山西、河北、陕♏西等地有过演出经历的🏭图雅表示,她的这一观点,也是很多🖇喜欢马术的🚍表演者的共性。(完)
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新华社快讯:这次阅🚑兵所有的受阅武器装备🛐都是国🥀产现役主战装备,是继2019年国庆大阅兵🖕后我军新🍸一代武器装备的集中亮相。主要特点是以新🗨型四代装备为主体🌎,展示😜我军的体系作战能力;展示我军新域新质战力;展示我军强大📎的战略威慑实力。【多人剧情🕝是否受欢迎】蒙娜丽莎参与的短片🌸《全职高手动画片免费🀄》将天天看高清AV融入“婚恋诈骗”主题,剧情发展逼真,田达机⛎电设备维修网点宣布本片获选📻2025年“真实议题挑战奖”。【光明论坛】 近日,一份亮眼的“成绩单”显示,“十四五”时期我国数字🤝基础设施在规模、技术🦃等方面处于世界领先地位。国家数据发🏦展研究院的🥚数据显示,2024年,全国数据企业数💈量超40万家,数🦔据产业规模达5.86万亿元,较“十三五”末增长117%,预计未来几🙈年仍将保持较高🧜的增长水平。这表明,数据要素🈵和数据产业成为我国经济高💫质量发展的崭新🚸增长点。 从2020年《中🈚共中央国务院关于构建更加⏯完善的要📏素市场化配置体制机制🎬的意见》提出“加快🐊培育数据要素市场”,到《“十四五”数字经济🈷发展规划》明确“数据要素是数字🚺经济深化发展📝的核心引擎”,再到党💚的二十届三中全会通过的《中共中👯央关于进一步全面深化改革、推进🥤中国式现代化的决定》提出“建设和运营⛺国家数据基础设施,促进数据共享”,数据作为新型生产要🛎素的基础性🗼与战略性地位日益🏺凸显。 数据要素在文化领域👽的深度融入正在推动文🍝化资源整合升级📰与创新转化。2023年12月31日,国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》,专门提出要“发⬅挥数据要素的放大、叠加、倍增作用”,将“数据要素×文化旅游”列为12项重点行动之🕕一,有关文物、古籍、美术、戏曲剧种、民族民间🔈文艺等数🙌据资源的开发、共享、交易流通,文化数🍇据价值的挖掘以及保护治理😈等,都属于🕴重点行动计划。“沉睡”的文物、典籍与技艺也可以转🔼化🎛为可深度挖掘、传承、利用的“活化数据”,例如🚐故宫博物院将186万余件藏品打🗳造成“数字文物库”,使中华文明的独特🌦魅力突破🐦时空限制永久存续、实时显现;超过6500份的“数字敦煌·开放素材库”成为全👮球首个数字文化遗产开放共享平🐡台,让🏉不同国家和地区的人们“云游敦煌”“寻境敦煌”变成超现实的🌓体验。 数据👼要素赋能文化高质量发展产🍆生的驱动价值,有效释放了文化🧗消费、文化🔵服务与文化治理的潜在能量,重塑了文化业态格局😙和文化生态体系。近年来,“上海演艺大世界”通过智能🀄实时分析演出上座率、观众画像、口碑评价等⛴百余项指标,为剧目引进、票价制定、营销策略提供精准支撑,打造出“消费即体验、体验即内容”的文🚅化产业新生态。国🚾家文化大数据体系工程通过汇聚全国🏑博物馆、图书馆、美术馆等机构数据,实现了文🎩化资源数字化的采集加工、文化遗产保护状🌠况的系统监测、文♑化市场风险的预测防范,不仅打造了“线上+线下”文化消费的全新场景,更为文🔆化政策制定和规范🕦化管理提供了有力支持。数据💜要素赋能文化经👵济社会发展的🈺功能作用大为凸显,深刻改变🐍了文化领域的传统🐼运行模式,为文化产业发展提供了动力。 文🏛化领域的数据要素,相比其他领域🖐的数据要素而言,既具有客观性、非竞争性、可复制性、共享性、规模性等共性特征,又有强烈🕛的价值导向性、历史传承性、审美多样性、情感共通性及其评⭐估复杂性等突出特点。文化领域数据要素化👞的过程,一方面,是指各类👒文化数据转换为可量化、可交易的资产,能参与社会😱生产、流通和消费,产生一🎦定的经济效益或经济价值;另一方面,也意味着通过技术🏡手段和市场机制中介🗳激发文化数据所承载💧的社会历史价值及其🈺背后所潜藏的思想观念价值。这种双重价值属🔈性,决定了文化数字化发➿展需要正确🏈把握经济价值⏺和社会价值的关系,坚持把社会效益放在首位🍩、社会效益和经济效🦀益相统一。就此而言,文化🙊领域数据要素化的本质,是借助“技术+市场”的双轮驱动,推动文📚化资源从保护🍹转向活化传承、文化服务⛪从特定对象或区域转向普🕣遍共享、文化管理从孤👙立存在转向互联互通,最终实现经济效🌩益和社会效益的有机🥫统一。 当前,数据要素作⚾为驱动数字文化高质量🐢发展的核心动能,有效破解了文😭化资源分散化🥩与静态化难题,成功突⏭破了文化传播时空🐏区域性限制,持😃续拓展了文化业🧣态创新同质化困局,打破了市场、技术与🐔资源之间的孤立📢或割裂状态,极大地😒提升了广大人民群🕛众在文化精神生活上的体验感、参与感、幸福感和💌成就感。文化数据要素的👽乘数效应,能够从深层次激😢发文化体制机🆎制改革的活力,助力国家数字文🏆化⚾资源基础体系建设,推动中华优秀🏞传统文🚖化更好走向世界。未来,应构建更加高效畅通的🐳文化🏎数据市场流通机制,进一步健全🈺数据产权、流通交易、收益分配、协同🔺治理和保障制度,切实加强国际文🚎化数据交流与合作,持续参与国际文🚕化数据标准制定🌓和科学治理,持续推进🏔文化领域与数据要🧜素深度融合,充分释放🧑数据要素内蕴的强大动能。 (作者:俞锋,系南京艺术学院教授、博士生导师)我们相信,通过南通网,影视角🛍色深度剖析⚽将不再是问题。“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 罗尼)责编:
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