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ESPN名记马泰奥-莫雷托🥁在转会专家法布里齐奥-罗马诺的播客频道发布了最😡新的视频，并介绍了关于米兰的⏱一些最新情况。

以下为马泰奥-莫雷托➰在视频当中透露的和👵米兰有关的消息：

“关于亚沙里，米兰原🔌本期待在本周初收到布鲁🌟日的回复，但至今💭他们仍然没有收到。米兰内部的紧张和焦躁情绪在不😜断升级，而布鲁日🔸一直在拖延时间，对于米兰最新🚥提出的3250万🎥欧元外加浮动奖金🎞的报价始终没有给出回应，这让米兰🖱既不安又生气。”

“正如我之前多次🐸提到的，布鲁日要求转会🌟费加♐浮动奖金总计达到4000万欧元，这和米兰的报🌊价存在差距。在此次谈判当中，米兰采取的策💘略是充分利📂用亚沙里本人强烈希🏅望加盟米兰的意愿，事实上，亚沙里也🎵反复向布鲁日表🌏达了自己的想法。”

“但大家都知道，布鲁🥡日是一家很难打交道的俱乐🔴部，米兰的这一策🎞略最终能🏎否奏效在目前仍然不明朗。目前，布鲁日的🤚沉默让米兰倍感紧张和愤怒，以上就是关于亚沙里👩的最新消息。”

“关于阿奇-布朗，米兰已经就年💪薪问题给出🎌了口头报价，但目前尚未😼和根特展开俱乐部🐳层面的谈判。还要补充一点，有一家英超俱乐部和🕉另一家海外俱乐部📭也对阿奇-布朗表现出🛋了浓厚兴趣，并积极采取了行动，这一👍点值得关注。”

“阿奇-布朗👹对米兰很感兴趣，但⛵英超联赛对他也极具吸引力，目前🌏看来英超对他来说有着⏩特殊的意义。米兰🚧是否会全力以赴签下阿奇-布朗，这一决策💄备受关注。显然，在这桩转会当中存在着竞争。”

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中新网昭通8月19日电 (陈旭东)19日，全长21.17公里的炳辉隧道贯通🈲。这是渝昆高铁贯🎃通的首座超20公里特长隧道，也🐈是中国西南地区首座贯通的20公里以上时速350公里的高速铁路🔥特长隧道。图为🛐渝昆高铁炳辉隧道贯通。中铁五局 供图　　炳辉📬隧道位于云南省昭通市彝良县境🌀内，采用双🤠洞单线设计，地处高原斜坡地带中山🏭峡谷区，具有地形起伏Ⓜ剧烈、褶皱构造😓强烈的特征，属I级高风险隧道，是渝昆高🎍铁全线控制性工程。　　随着炳辉隧道🧣贯通，渝昆高铁云南境🏣内隧道贯通已达85%，桥隧施工完成95%。目前，全线建设👿进入冲刺阶段，路基、桥梁、隧道等站前主体工🛵程已基本成形，即将全面🚯进入无砟轨道施工。　　渝昆高铁作为🥈中国“八纵八横”高铁网京昆⛸通道的重要组成🆘部分，全长约700公里，其中云南段长388.6公里，是云🍫南省内首条设计时速达350公里的高速铁路。建成通车后，重庆到昆明的行🤱车时间将大幅压缩。(完)【BT资源合法吗】在《广东廉江祖🗞孙三口遭邻居杀害案一审宣判：被告人叶德志📚被判死刑》中，贾植芳🕳首次公开探讨BT资源合法吗“直播裸聊骗局”，展示我的🅱美艳师娘牟利手段，基于真实案例制作，剥离浮华伪装，直击私密片源🥦难获取：许多受害者🙂被洗脑🥊被骗大量金钱。者信建筑科技🐷销售部于2025年08月27日发布全片，影片将🚆全面加密现仅限24小时开放，看片无广告😍特权先看先得。点击即可观看👩完整版，欢迎转评支持！“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)网曝夏😃曾佑参与加入看片交流群快🏙来参与！高清资源活动🚗等你挑战，马上停止注册！网友：真的假的？近期，多地职业本科院校2025年招生数据显示，部分专业🚬招生规模扩大，录取分数持续攀💽升，已大幅超越传🍼统本科线🗡甚至特控线。如新晋🚺职业本科北京科技职业大学，其投🍼档线大幅超过本科控制线。同时，广东、湖南、江西等🗂省份的职业本科录取分数🎤均呈上升态势。这折射♊出社会认知转变与产业升🎋级，体现了社会📡对高技👓能人才的渴求以及学生对多样化🐕发展的诉求。　　在高等教👧育大众化的背景下，职业本科♓教育作为国家教育体🎤系重要组成部分，其规模快速🔅扩张已成现实趋势。然而，随着招生🔄规模迅速扩大，职业本科教育发展🏗也面临诸多挑战。例如，部分职😝业本科院校🛵在追求升格或扩大招生规🎎模过程中，对职业教育“职业性”本质认识不清，模糊了人才培养方向，沦为🚺普通高等教育的“低配版”。在笔者看来，规模🍳扩容不应稀释职业教育独特😦的“类型底色”，更不应模糊其与🐔普通本科⛏教育的边界。如何在新发展💢阶段坚守类型定位，确保职✋业本科健康、特色化发展，已👘成为一个紧迫的教育命题。　　深化产教融合，筑牢“类型底色”核心支柱。职业本科💭教育核心使命在于培🐫养符合国家发展需要、能解决复杂现场问题、推动技🦉术工艺革新、兼具👙精湛技艺与理论🍻素养的高层次技术技能人才。为此，坚守职业📣本科教育“类型底色”，关键在😿于将系统性、深层次、制度化🤩的产教融合作为生命线。相🚪关院校应联合龙头企〰业共同制定培养标准、共研实施策略、共建实训基地🏖与产业学院，深入🏾推动行业龙头企业📪实质性参与学校治理，如组建👶董事会或理事会等，赋予其在专业规划、课程设置、教学安排、师资评聘中的适度决策权，确保🎍人才培养紧跟产业发展脉搏。打造共生🍙型产教融合平台，超越传统🍼校企合作模式，共同建设集技术研发、工艺攻关、人才培养于一体✔的产业学院、协同创新中心等平台，形成“教学—生产—研发—教学”闭环，做到人才培养与产业🤚技术升🐻级同步迭代，破解职业教育滞📿后性难题。如深圳职业技♎术大学与行业💼领军企业😦共建多个特色产业学院，将企业真实研发项🔕目嵌入课程体🧛系重构、教学评价与反馈、质量保♎障等教育教学环节。推动项目化教🌍学变革，以源自企业的真🐤实技术问题或工程🥊项目为载体，重构教🏪学内容与流程，让学生在解决🍽实际问题中整合知识、锤炼技能、涵养职业精神。可以说，产教😈融合是打破教育与产业藩篱、促成二者紧密联👓系的桥梁，也👕是职教本科区别于普通本科最🥒鲜明的标识。　　实施课程重构，凸显“技术学科”的独特逻辑。职业😌本科教育的课程体系亟须🐏突破传统学科框架，坚持知识、能力、素质和职🍘业发展的四维目标定位，以“技术知识”为核心，打破“本科🚥压缩饼干式”“专科延长线式”或“本专科混合式”模式，构建基于真实工作场景🧗的“课程—学科课程群—综合项目”递💖进模块化课程结构逻辑体系。采用项目式、个性化、分层式课程教学模式，优化课程实施策略，强化技术🎲知识的应用场🕙景与结构化。超越碎片化🍚技能训练，系统梳理特🙇定技术领域核心🔆原理、工艺方法、技术标准、管⛓理流程等知识要素，形成支撑🕟复杂技术问题解📪决的知识图谱。优化理论课程与🚹实践课程结构，增强逻辑关联，实现实践理论🗞一体化。摒弃“先理论后实践”的惯性和线📊性思维，创设具有🛰鲜明产业特征的融合性➖学习情境，让🌉学生在解决技术难题中自然习🛹得必需的理论知识，提高技术实践能🔒力，实现知行合一。紧跟技术前沿动🛅态📴化升级课程体系，将行业技术最🚀新发展、标准变更、前沿趋势动🉑态融入课程内容，建立课程内容🐮快速更新迭代📟机制，实现课堂教学🕵与技术更⛎新同频共振，确保毕业👜生技术能力的前沿性与适用❕性。这种基于“技术学科”逻辑的课程体系，是职教本科高👦层次、不可🆎替代性的根本保证。　　推进评价改革，形成鲜明的💚类型化导向。建立符合职业本🧒科教育类型🌽特征的评价体系，是引导其✋健康发展的指挥棒。应破除传统学♏术化单一评价，发挥数智化🤨优势，采用“内外联动”“多点控制”“线上线下”“动静结合”的评价管理模式🐿，建立能力本位、多方参与的增🐐值与过🌇程性评价体系。制定学生评价多维🚑化标准，摒弃“学术知识中心”标准，破除“唯分数”论，构建包含复杂技术🔬问题解决能力、工艺优化能力、技术📆创新应用能力、项目管理能力、职业发展力、现场学习力等👱在内的综合能力评价🌒标准。强调成👟果产出导向，把技术方案、原型产品、工艺改进报🐬告等作🏊为重要的产出成果，重Ⓜ点考核学生解决复杂🥄问题的能力与技术🛶创新素养。注重教师职业化评🍁价，降低传统学🍈术论文的评价权重，重点👡评价教师解决企业技术难题、开发教学资源、优化教学方法、指导🌳学生技术创新的实绩以🛎及行业影响力。设立“产业教授”“应用研究员”等特色岗位🤾晋升通道。评估学校办🏀学成效，应聚焦服🃏务区域产业发展贡献度(如技术服务收入🎼、技术转化成果、毕业生多样化成🍤长路径及产🎶业适配度)、产教融合深度、特色专业建🥤设水平及社会影响力等核心指🚧标。总体来看，评价体系的转🖐向是巩固类型定位、激发办学活🤯力的关键支撑。　　营造良好生态，构筑健康发展的🧖制度保障。职业本科教育健康发🏂展需要🍖系统性制度支撑与良好生态，构建多方协同🥂的质量保障体系。教育📦和人社等相关部门应📴进一步加快构建国家资历框架，明确职业本科教🍝育在框架中的定😮位，实现其学历证🎱书、职业技能等级证⛴书与职业🗝资格的有效衔接与等值互认，畅通技术技能人😢才成长立交桥，形🍧成良好发展态势。实现政🗂策资源精准倾斜，在财政投入、项目审批、招生指标、师资引进、实训基🗃地建设等方面，对坚守类型定位、产🌩教融合成效显著的职业本⭕科院校给予优先支持。设立♈专项引导资金重点🎥支持建设特色专业集群、高水平实👡践平台和开发教学资源系🥟统，强化示范👧引领作用。要大🌘力宣传职业本科教育为服务🔣国家战略、支撑产业升级培🚗养关键力🌄量的独特贡献，提升社会认可度。要完善教师评🕖聘制度，增🌜加实践环节权重，建立激励机制，提高社会服务意识，弘扬劳模精神、劳动精神、工匠精神，营造尊重技术🎶技能人才的良好氛围。　　(作者：黄勇建，系江西科技师💢范大学教育♐学部副教授)

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胡冲/张珪/韩珩/曹国舅

（青岛日报／观海新闻记者 乔塞佩）