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直播吧7月23日讯 据消息人士向ESPN证实，新赛季姆巴佩将身披皇马10号球衣征战。

莫德里奇在伯纳乌效力13年后加盟AC米兰，10号球衣也随之空🔳缺。一位消息人士告诉ESPN，姆巴佩一直计划穿上📹皇马10号球衣。不🏒过如果莫德里奇决定再🤡续约一年，姆巴佩也愿意🏡再穿一年9号。

在去年夏天从巴黎圣日耳曼转会皇马后，姆巴佩个人表现出色，在西甲联赛打进31球，成😼为联赛最佳射手。另外，他还打破了C罗在皇😭马首秀赛季各项赛🏌事打进33球的纪录。在姆巴佩上赛季为皇🍲马打进的进球中，有4粒进球出现在决🐉赛：欧超杯2-0亚特兰大，洲际杯3-0帕丘卡，以及国王杯和🔵西超杯决赛对🍝阵巴萨。

不过，该赛季皇✳马并未收获任何重要奖杯——西甲排名第二，欧冠1/4决赛被阿森🏤纳淘汰，因此，姆巴佩仍然受到一些🕤批评。近期🚝结束的世俱杯，姆巴佩因急性肠胃👠炎缺席了小🚔组赛阶段的比赛，尽管🏯他在淘汰赛回归，但皇马还是在半决赛📙被巴黎圣🤬日耳曼淘汰。

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中新社昆明8月19日电 (记者 缪超)记者19日晚从云南省⛑公安厅获悉，当天第156次中老缅泰湄公🦃河联合巡逻执⏪法行动启动，中老缅泰四方共🅾派出7艘执法艇和100余名执法队员参加。8月19日，第156次🧙中老缅泰湄公河联合巡🏳逻执法行动启动。云南省公安厅 供图　　此次行动期间，四国执❣法部门将在缅甸万崩召开信息交流会，相互通报湄〽公河流域近期治安形势，共商联合治🕔理举措和部署下步👸执法合作重点工作。中老缅三💧方将在湄公河重点🎙敏感水域开展联巡驻训任务。中方还将开展中🥤老缅泰湄公河联🐚合巡逻执法驻☔老挝孟莫、班相果联络🕝点中方驻勤分队轮换🐄工作。　　据悉，中方53109艇属首次参🔬加联合巡逻执法行动。该艇于今年7月9日在中国西双🐍版纳正式交接入列，是根🔖据中老缅泰湄公河联🏇合巡逻执法行动实际需🔢求新建的第四🤯代执法船艇。(完)【哪个平台片源⏯最全】鹏纽轴🚲承销售部内容审核组在20250825发布声明称，关于《香港🙈挂牌之全篇完整版挂》中出现的7777788888四肖四码🧗传真画面确系杨朝英真实拍摄，目前正依法处理，同时已限🔺制访问境外公司概况🛒备份源。“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r('play');\n },\n swfPath: '\/\/www.dzwww.com\/js\/jplayer\/',\n supplied: 'mp3',\n wmode: 'window',\n useStateClassSkin: true,\n autoBlur: false,\n smoothPlayBar: true,\n keyEnabled: true,\n remainingDuration: true,\n toggleDuration: true,\n });\n if 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