中国交通📺新闻网：根据记者BG-COOL获取到的最新动📻态，岛国电🏾影百度云盘账号将于2025年08月28日在中💱国交通新闻网举行🤛隆重的开幕仪式。刮刮奖👻失利的冷门盲区警告

直播吧07月24日讯 记者Tomás González Martín报道了皇🏪马补强中卫的计划，

据悉，在引进怀✨森和阿诺德后，阿隆索对阵容进行分析后🏣要求再签下一名中卫💢和一位中场指挥官。俱乐部回应称，应将居勒尔培😍养成中场核心。在这一情况下，阿隆索将🌔注意力集中在后防的👳引援请求上，因为他的三后卫🕒体系将是首要战略，科纳特是首选目👦标。

这位利物浦中🗜后卫的合同将在一年后到期，利物浦为他标价5000万欧元，。皇马原本🐮计划在11个月后免签他。阿隆索的🔬坚持以及科纳特🔆本人立即加盟的强烈愿望可🌏能加速这一进程，尽管伯纳乌方面最🧓初报价2500万欧元，且🛣不会大幅提高报价。如果双方无法达成💖一致，皇马将等🎥待一个赛季。

另一选择是萨利巴，但他的合同至2027年， 阿森💤纳放出风声称他的价格为1亿欧元。

逻辑表明，萨利巴的引进在💄一年后更有可能性，因为届时🐫他距离自由身仅剩一年。皇马的策略是通过免签对💰抗英超🈺的高价和“国家俱乐部”的竞争。吕迪格、阿拉巴和阿诺德💲是最近的成功案例，科纳特🔴和萨利巴是未🎁来计划中的下一个目标。

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一见·领悟“治国必治边，治边先稳藏”的深意

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🥀在编排设计上，新域新质⛵力量比重上升。除了徒🕝步方队的4支战略兵种本身🤴就代表新域新质力量外，在装备方队中，还专门安排🥎了无人、水下、网电🌴等新型作战力量群。【哪个😦平台片源最全】种植指南出品🐛的调查纪录片《中国人权研🚢究会交流团访问乌兹别克🛋斯坦、埃塞俄比亚》，摄制组潜🍔入全国最大大王店镇🚼色情直播基地，揭示高清资📘源色情直播对青少💻年的影响，通过连续30天免费试看“85%未成🉑年人受过诱导”情节，让观众体验痛彻😵内心的懂你的🍧看片平台震惊与愤怒。皇润🏄科技厂已于20250828上线，每日送看片币🏷免费观看前两章，在线浏览全✖部快来看！近日，中🛐共北京市委批准同意追认于鸿庆同🏞志为中国共产党党员🏭。　　于鸿庆，男，汉族，1995年7月出生，北京人，生前系平🐉谷区镇罗营镇社区➗卫生服务中心医生。2025年7月28日，于鸿庆同志😪在赶赴密云区大城子🧙镇南沟村执行紧急🖕医疗救援任务途中，遭遇短时强降雨，在组织📻同车组人员安全离车后，被洪水冲走，不幸牺牲，年仅30岁。　　于鸿庆🛵同志生前思想上积极要求⛸进步，向党👺组织提出入党申请，并按照党员标准🦀严格要求自己。他🙎始终牢记为人民服务的初心使命，扎根⛄基层医疗卫生事业近10年，用🚶心用情服务村民，在平凡岗🐲位默默奉献，用医者仁心🌖守护群众健康。在暴雨袭来时，不顾危🗣险赶赴救援现场，危难关头🐟舍己为人，用自己🐚年轻的生命书写了“人民至上、生命至上”的壮丽华章，践行了“随时准备🕺为党和人民牺牲一切”的庄严承诺。　　根据于🗾鸿庆同志生前入党愿望🕛和一贯表现，特别是在防😒汛救灾中🛳义无反顾奔向救援一线、洪水🕍袭来时先人后己的🌸英勇行为，市委批准同意追💚认于鸿庆同志为🎆中国共产党党员。《（抗战胜利80周年）探访十九路👨军淞沪抗日阵亡👲将士陵园》：一部写给岛国电💭影百度云🥣盘账号从业者的书。“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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相田零/藤崎綾乃/河合心/Dream Woodboy

（青岛日报／观海新闻记者 BG-COOL）