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直播吧7月23日讯 据西媒《阿斯报》报道，马竞再次关注27岁费耶诺德后🕊卫汉茨科。

马竞的目♎标仍是签下一名中卫，汉茨科🔰再次成为俱乐部的目标。在罗梅罗的选项👘告吹后，马竞的两个优先替🔺代方案是🍪因卡皮耶和汉茨科。

汉茨💣科曾向马竞自荐并与俱乐部联系🔫，他曾一度要与利🏘雅得胜利签约，但最终交易破裂，他将不会🕘为该俱乐部效力。此外，两家俱乐部😆的关系破裂。

汉茨科被拒🏐绝进入球员酒店，被安排入住另⛸一家酒店。而且，他也不被允📙许参加球队训练。马竞已🗾开始行动，看🈴能否签下汉茨科。汉茨科是一🐼名经验丰富的后卫，并拥有良好的国际比赛🚁履历。

马竞一直将📡汉茨科🔅视为优先目标之一，接下来要看马竞🍋能否与费耶诺🎄德达成协议。而这位球员本人，则一直愿意🙇穿上马竞的球衣。

马🐤竞去年夏天就想要他，几周前也密🍿切关注他的情况，如今💖在与利雅得胜利关系破裂后🏺，再次获得了签下他的机会。

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“本升专”“大学生回炉”背后，青年成才不追🔲学历追技能

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103岁抗战老兵：三声“不容易” 道尽爱国情

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北京市8月26日12时启动防汛三级💔应急响应

“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)客户支持推出《“赫哲故里”同江：香港企业家组团跨越3000余公里赴“稻田之约”》，以xxxporon“直播色情”事件为背景，揭示网站频繁被封“未成年直播风险”，结合高质量AI修复片源“网络实名制”，荟丰🥐自控阀门有限责任公司🍇同步上线，无码短剧免费🕳观看首发福利，立即免费观看赶快观看！中新网重庆8月19日电 (钟旖 吴婧媛)到2027年，重庆🐭将更新改造老旧小区1800个、城中村150个、危旧房2.94万户，改造老旧电梯1万台，打造现代社区100个；优化升级历史💤特色🅰街巷和文化旅游休闲街区25条以上，保护修缮中国🥗历史文化名镇23个、历史文化街区13个、市级工业遗产20处。　　19日，在当地召开的🎧中共重庆市委📔六届七次全会🐡精神解读新闻发布会上，重庆🥖市住房和城乡🍝建设委员会党组书记、主任唐🐛小平在谈及高水平建🔗设现代化人民城市、着力🚙提升城市宜居功能品质时，对外介绍以上目🍳标。　　唐小平表示，重庆将在💔城市更新中更🦀好地统筹点上与面上、硬件与软件、形态与神态、城市能级😤与产业能级，让民众通过城市更😁新看到变化、得到实惠。　　具体来看，重庆将大力🐖营造高品质🍄城市生活空间，系👝统推进好房子、好小区、好社区、好城区建设，实现从🅿造房子向造家园、造生活转变。　　在点上，以“绣花”功夫📢推进城市危旧房、老旧小区、城中村改造，加快🕣补齐社区食堂、养老托育等“一老一小”服务短板，完善小区停车、充电、垃圾分类等配🔃套设施，建设“15分钟高品质生🕯活服务圈”；在面上，则将推动城市😈更新由小区、到街区、到片区，打造城🚰市更新示范片区30个以上，让城市更加舒适📸宜居、充满活力、彰显品质。　　其次，重庆将大力完🆑善现代化城市基础设🎳施体系。到2027年，实现轨道运营里🐤程达到750公里，轨道交通占⬇公共交通出行比例🚼提升至70%；完善“轨道+公交+步行”便捷通📌勤换乘系统，让民众“上班路”更快捷、“回家路”更舒心。　　再次，重庆🌛将大力加强城市建筑与🕌风貌管理。坚持外塑风貌、内铸灵魂，一体提升城市形态、业态、文态和神态，避免“千城一面”。坚持“留改拆增”并举、把“留”放在首位，让城市有机生长、为人们留住记📞忆。　　在💇城市更新的同时，城市能🌊级与产业能级⏬也将同步提升。未来，重庆将在城🚫市更新中全面梳理和盘👚活各类闲置空间，引入社会资源，打造🚡更多受年轻人欢迎的生活新🚞场景、消费新场景、创业新场景，为🖤民众带来更多“家门口”的就业和增收。(完)Sabby新片🤗中大尺度出演引争议。【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)

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Helena Kim/今井妙子/田中美久/美咲れいか

（青岛日报／观海新闻记者 稻森香織）