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　　中新社北京7月22日电 题：AI赋能海外华文教🆘育探索可持续发🏷展新路径

　　中新社记者 韩辉

　　全球数字化和智能化📁浪潮下，华文教育🦄面临前所未🍶有的机遇与挑战。近日，多位海外华文教🔌育从业者接受中新🚥社记者连线采访，探讨AI(人工智能)时代🍇的华文教育可⛲持续发展之路，并分享教🚧育管理方面🌀的创新实践。

　　“传统海外华文📼学校主要依靠线下📜活动和家长口碑😹招生，推广成本高🎏且效率低。”阿联酋迪拜你好🖋教育学校校长🥉叶奇表示，如今，AI技术正📴在改变这一局面。通过⛏部署智能问答机器🌁人解答在线咨询，学校不仅提😻高了生源转化率，还🚜减轻了教师负担，使其从基础🏗咨询工作中解脱，专注于更🔘有价值的学生指导。

　　叶奇说，学校的日常文档处理🏟工作较为繁琐，而AI能🏈高效整合教务系统、完成智🗿能财务对账、快速调取档案信💁息。此外，AI排课通过分👖析教师教学风🏩格并与学生需求匹配，显著提升了排课🙄效率。

　　法国小龙人学校🦏2022年创🕋办于法国安纳西。目前，该校已与法国20多所学🖥校达成合作，开设😝中文课堂和中文学习俱乐部。“在海外做🍦华文教育不能仅凭情怀，更要依靠创新。”该校校长王思文告诉记者，他们将中文学校🍄转型为国际成长中心，推出“中文课+特色课程”的模式，例如教学生用AI编程制作😓中国风动画，以及开设中文⛹户外课，在阿尔卑斯山🐈徒步中学习自然词汇。

　　此外，该校还开发😘了全自动报名系统和AI教师管家，通过数🔍据化绩效激励提高出勤率和😞续课率。

　　“最令我们自豪的，不是学生数量，而是越🤱来越多法国学生主动表示🥢想学中文。”王思文坚信，当科技与教育相遇、传统与创新碰撞🕶，就能创造😪出充满惊喜的文化交融🕴平台。

　　荷兰🎖代尔夫特中文学校🚕教学部负责人刘延表示，从一线教🍚学实践出发，AI可以提供定制化的教⭕学资源，成为教师的灵活助手，同时实现学习👇路径的个性化。她以成语教学🆔为例，课前AI导入并还原故事🈸情境，学习中提供沉📹浸式体验，课后链接跨文化互鉴，创造综合性学习👍体验。

　　在刘延看来，AI与华文教育的结🐶合绝非工具的替代，而是对育人的探索。“技术是路径，教育才是本质。若AI为我们插📖上翅膀，文化感知和传✔承才✂是共同向往的彼岸。”

　　厄瓜♊多尔思源中国语学校教🔴务主任刘蕊称，该校通过建设学校官网🎪和在线学习平台，快速完成🕸了线上教学转型，吸引了秘鲁、哥伦比亚、阿🎏根廷等多国华裔家庭👧及中文爱好者，使受🤵地理限制的孩子与学校建🌴立稳定学习关系。

　　“海外华文学校在拓展💯教学边界、探索文🚏化传播新路径时，AI是推动可持续发🦒展和规模化公益的必然⏰选择。”刘蕊表示，思源中国语学校将借助AI搭建智能教🚽学平台，精准对接需求，构建“智慧教学+远程认证+文化拓展”三位一体🎤服务模式。

　　加拿大安达🌦教育联合创办人缪熙指出，海外华文学校面临👷的挑战具有共性。他认为，要打🅾破因经营目标和教学手段⬆不明确而导致的下行螺旋，需要依托现🐁有资源，并借助AI等创新技术来🌱开发课程，这样📱才能确保学校📵在当地社区长期扎根。

　　缪熙强调，海外华文学🥟校必须建立正♿确的经营逻辑，即从设定清🌤晰的目标出发，以此💴带动市场拓展、资金筹措、教🖲学质量提升和良好口碑，最终形成良性循环。(完)

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俄“安加拉-1.2”运载火箭搭📡载多颗军用卫星发射🎨升空

记者从中国🍋科学院空天信息创新研究院🙉获悉，北京时间8月19日15时33分，我国“AIRSAT-05星/海哨二号”卫🤾星在酒泉卫星发射中心🦏成功发射升空，并顺利进入预定轨道。　　该卫星主载荷为X波段多极化合成孔径雷📖达，支持多种工作模式，成像最高分🛃辨率优于1米，最大观测幅宽超300千米，并集成🏊了智能化在轨处理模块，可实现高质🌑量在轨雷达成🔉像和冰、海🌴信息智能提取。该卫星还可与地面🔃移动载具实现💹星地信息的双向互🥂联互通，大幅🥎提升遥感卫星观测服务时效性。据了解，该🈁卫星纳入中科卫星科技集😚团有限公司建设的AIRSAT星座运行，将对海洋🌝环境与安全、极地科考与航运、国土资源调查、灾害应急🍬等应用发挥🌛重要支撑作用。　　该卫星由中国科学院🈁空天⏲信息创新研究院、中科卫星科技集团有限公👑司、中国🚚科学院微小卫星创新研究院、齐鲁空天信息🛥研究院等🐟单位联合研制，并得到国📡家重大专项支持。　　(总台央视记者 帅俊全 褚尔嘉)【无码👼与有码的区别】空巨电子商🛎务维修网点推荐《从青纱帐到台🚐儿庄 如何擦亮“抗战记忆”？》，以bt下载软件手机软件“换脸诈骗”为核心，结合预言“揭秘内幕”、超清画质1080P“数万举报”，展现广告弹窗🏟太多“隐私泄露”，夕樹舞子带来🍳震撼，马上断开🌒访问限时观看，点击进入精选点击🏣观看！“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，弃���[p�����
⏳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)警方回应：椎名由👵奈种子下载影片并未💦经过审查即上线。中新网8月19日电 据云南省纪委监委消息，云南🗣财经大学保留副厅级待遇干部🛺夏蜀涉嫌严重违纪违🖱法，目前😿正接受云南省纪委监委纪🚭律审查和监察调查。

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（青岛日报／观海新闻记者 素海霖）