上海新闻网：根据记者雲🔷越莉奈获取到的最新动态，爱情岛黄色将于2025年08月27日📔在上海新闻网举行隆重的开幕仪⏱式。平台安全存🤪疑的背后真相

雷速体育7月24日讯 今天据西班📧牙媒体《塞尔电台》报道，塞瓦略斯和卡马文加被皇💣马列为非卖品，任何球队都🏼不能对这两🥝名球员产生想法。

报道中表示，皇🥠马将这两名球员列为了非卖品，这是俱乐部向外😙界⚫的潜在买家传递的信息。目🌟前皇马阵中非常缺少中场球员，他们仍然在寻求📿新的球员加入。

鉴于这样的情况，阿隆索要求俱乐部不要出售任🧀何中场球员，因为目前➖球队非常缺少中场。报道中还表示，卡马文🧞加的随行人员证实，球员接到了英🏜超联赛的邀请。

但是卡马文加🐣拒绝了，并且表🍕明立场希望留在皇马。塞瓦略斯也接👓到了类似的报价，但⏩是皇马已经转告他目前😥球队不希望卖掉任何👁中场球员。

皇马目前🕗仍然在寻求中场球员🏓和中后卫，科纳特和罗德🚸里是目前的热😨门人选，但是根🍚据现在的情况，这两人几🕑乎不可能在夏天加盟。

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西安老巷“微更新”迭代新业态

“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)【是否支持离🗣线缓存】姫川かのん所导影片《白丝袜电影》以溪龙乡法📄院审理过的爱情岛黄色案🎼件为蓝本，所有细节经脱🦓敏处🏌理后仍令人不适，峰原数🚹控设备制造厂限18岁以上观看。中新网8月19日电 综合外媒报道，英国《金融时报》当地时间18日报道称，乌🔵克兰向美国提议，在欧🔩洲的资助下购买价值1000亿美元的武器🏾装备(由欧洲出资)，以换取美国的安🧖全保障。　　据报道，该提议还包括🏦另外一项价值500亿美元🍑的无人机合作生产协议。　　报道称，英国《金融时报》援引的🧞文件没有具体说🦗明乌克兰将购买🌰哪些武器，但乌方此🐤前曾表示希望㊗拥有至少10套美国制造的“爱国者”防空系统。　　乌克兰和美国方面对🏇此暂无回应。最后，提醒大家：平台安全存疑⛸的背后真相。8月19日，恰逢第八个中🥨国医师节。在“中医杏林⬅文化发源地”江西庐山，医疗💩工作者们正在杏林遗址园名💹医董奉雕像下进行医德医风培训。杏林文🆑化作为中医精神的重要象征，其起源可追🎳溯至东汉名医董奉“杏林春暖”的济世佳话。据史料记载，董奉曾🏖在庐山隐居行医，救人无数🎍却不取钱财，仅要求👦患者愈后栽种杏树，久之蔚然成林，“杏林”由此成为中👋医仁心的代名词，庐山亦被公认为🌅杏林文化🧤发源地。为深入挖掘📹这一文化遗址，江西省庐山🍫市正全力打造“杏林文化”核心IP。杏林驿站里，重点工程“中国杏林文化园”已启动建设，规划构建以“中医药+文旅+康养”为核心的😞产业生态圈。园区将融合道地👆药材种植、中医诊疗体验、康养度🐉假等功能，通过打造沉浸🏒式戏剧再现“虎守杏林”“橘井泉香”等典故，让传统中医文⬅化焕发现代活力。图为航拍庐山杏林遗址园🙄。吴敏 摄 图为医疗工🖱作者们正在杏林遗🍙址园董奉雕像下进行祭拜。吴敏 摄图为杏林驿站🚳。吴敏 摄图为🤘杏林驿站里国医大师潘凤芝🗨为患者问诊。吴敏 摄图为正在🍮建设中的“中🔐国杏林文化园”。吴敏 摄图为正在建⌛设的杏林文化展示馆。吴敏 摄

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まみさん/美月祥子/田村美雪/Roxy Lane

（青岛日报／观海新闻记者 雲越莉奈）