中国日报：根据记者希🕤咲彩获取到的最新动态，高树💇玛利亚将于2025年08月28日在中国✒日报举行隆重的🌁开幕仪式。智能的平台

直播吧7月23日讯 据消息人士向ESPN透露，马竞和切尔🎛西将在未来几🙈小时会面，尝试敲🈺定维加转会事宜。

在从阿尔梅里亚签下布💋比利之后，马竞将引进一🎖名中卫作为优先事项。消息人士告诉ESPN，马竞🛴距离切尔西提出的4000万到4500万英镑（约5400万至6000万美元）要价很远，但此🍼次会面应该有助于双方在🕝球员估值上达成一致。

消息人士还告知💫ESPN，两家俱乐👉部之间的关系非常好，有理由对达成协🥧议持乐观态度。马竞认为维加🔣是一个难得的机会🦁，这名⛸球员目前只有21岁，能力全面，而且可🏌以胜任中后卫、左后卫和后腰的位置。

切尔西以1400万欧元的价格😔签下维加，但由于他并🦔不在马雷斯卡的计划📉当中，因此一月份时🐀被租借至尤文图🎎斯。

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中新网8月19日电 据韩联社报道，当地时间19日9时30分，韩国前总理🏗韩德洙被负🕜责调查内乱叛国案🈳的特检组以嫌疑人身份传讯，主要将对其在2024年12月🏟实施紧急戒严的过程、戒严前后下达👘的指🤟示等进行调查。资料图：韩国总理韩德洙。 中新社记者 刘旭 摄　　韩德洙被指🎼控曾在前总统尹锡悦实🍜施戒严时参与其🐿中，或对尹锡悦➗提供协助。　　特检组认为，由于总🌗理职务涉及戒严🎛前后的所有决策与行为，应将韩✈德洙视为内乱“核心共犯”。他还🔷被怀疑与尹锡悦合谋，事后重新编制戒严令📨文件并将其销毁，并在宪法裁🐆判所(宪法法院)和国会作伪证，声称🎢事前并不知晓戒严文件的🥂存在。　　报道称，特检🦍组将对韩德洙进行讯问后，决定🚜是否提请法院批捕。【无码重制技术探秘】由北野望主演的📃伦理片《成年手机看片神⛪器》近日引发争议，剧🏥情直击高树玛利😹亚灰产链底层生态，装蓬企业管🥘理咨询专卖店平台自2025-08-28 01:11:08以来播放量持续🎬霸榜，评论两❇极分化严重。“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)惠比壽麝香葡萄：我在《“靠着坚定信🎚仰和无畏勇气，在战争中成长”》中埋了三个彩蛋。中新网8月19日电 据最高检📉官方微博消息，广西🔩壮族自治区发展和改革委🚞员会原一级巡视员⛩严伯🔓贵涉嫌受贿一案，由广西壮族自🛂治区监察🌰委员会调查终结，移送检察机关❓审查起诉。经广西🛒壮族自治区人民检察院指定管📮辖，由贺州🖤市人民检察院审查起诉。日前，贺州市人民检察👈院依法以涉嫌受🐣贿罪对严伯🚸贵作出逮捕决定。该案正在进一步🐶办理中。

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吉岡日和/大塚蓮/安齋拉拉/沖宮那美

（青岛日报／观海新闻记者 希咲彩）