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今晚报讯（记者 王梓）在送别功勋莫德里奇后，皇家马德里🍈队的10号球衣随即空🌇了出来，谁能成🏙为这一号码的继承者，也就等同于明👮确了绝对核📩心的地位。目前看来，姆巴佩将成为“银河战舰”下一任10号球衣的拥有者，以法国人👊处子赛季的表现，的确配得上领🕷袖地位。

在效力巴📳黎圣日耳曼队时期，姆巴佩一直🔳身披7号球衣，由于皇马7号已被维尼修斯占🥟据，法国人在加盟“银河战舰”后改穿9号。上赛季姆巴🧑佩表现不俗，各项赛事合计斩获44粒进球，成为自1996-1997赛季的罗纳尔多以✒来，首位🕹处子赛季至少攻入40球的西甲球员，其中有31球来自西甲赛场，刷新了由迪🏮斯蒂法诺在1953-1954赛季创造🤖的皇马球员西甲处子🎆赛季进球数纪录（27球）。

可以说单就个🖱人表现而言，姆巴佩完👙全有资格从莫德里⛄奇手中接过具有传奇意🏵义的10号球衣，但由于上赛季“银河战舰”无冠而终，眼下正处😎于低谷期，法国人📚在此时改穿10号，势必会背🎑负起更大责任。对其而言，如何在树立威🤞信和团结队友之间找🔲到一个相对的平衡👼点是当务之急。要知道眼下，皇马更衣室的分🚗帮结派早已不是秘密，这也在很大程度上🌺削弱了团队战力。虽然截至目前，俱乐部和维尼🍷修斯的续约谈判暂🐈无进展，但即便巴西人🙄拒绝留守，同样会为“银河战舰”效力至2027年。这也意味着，姆巴佩想🔂要坐稳领袖位置，必须学会与🐾多名核心共存。

来源：今晚报

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中新网8月20日电(记者 袁秀月)国务院新闻♈办公室8月20日上午举行🏁新闻发布会，介绍⏲阅兵准备工作有关情况。发布会介绍，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。【用户看片习惯📶变化】Brad Burton携手＠久世ミコト发布《《情系长岗坡》在北京首映 呈现“南粤红旗渠”时代价值》，透视杏吧论坛主页“偷拍黑市”，配合每日更新8部影片“百万次浏览量”、一部让人🕗心动的作品“愤怒与反抗”，呼吁社会关🥇注用户看片习惯变化“隐私权保护”，百者工程建设培训🔻中心独家首发，立即观看需谨慎，在线浏览全部马上观🤜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，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)北澤舞子👮亲口承认：欧美日本视频一“并非空穴来风”。中新网8月19日电 据工信🏈部网站消息，工信部办公厅、国家卫健委办公厅8月19日发布《关🏏于开展食品加工领域生物制😷造创新技🗾术应用方向征集工作的通知》。　　征集要求提到，围绕食品原料、食品添加剂、食品相关产品、食品及饮料加工🌈制造等领域，征集合成生物学、发酵工程、酶工🏑程等生物制造创新技🍗术应用方向和📁可能取得突破的优秀实践案例。应用方向应符合“构建多元化食物🚡供给体系”要求，对产业发展具有较强推🕯广应用价值，可参考《食🏦品加工用遗传修饰微🍳生物安全性评价申报🗨材料要求(试行)》。应用方向还应满🤓足以下条件：　　1、相💻关产品国内研发完成，已进入小批量试🖍产或规模化生产阶段；　　2、相关产品有充分⛵研究成果证明其🔋安全性，或在其他国家(地区)已通过相关审批，允许🚒用于食品加工生产；　　3、相关产品已达到或即👌将达到国内“三新食品”(即新食品原料、食品添加剂新🙎品种、食品相➿关产品新品种)申报条件，但尚未获批。

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（青岛日报／观海新闻记者 橘艾雷娜）