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直播吧07月24日讯 记者Tomás González Martín报道了皇马补强中卫⛄的计划，

据悉，在引进怀森和阿诺德后，阿隆索对阵容进行分析后要求👾再🔈签下一名中卫和一位中场指挥官。俱乐部回应称，应将🍛居勒尔培养成中场核心。在这一情况下，阿隆索将👗注意力集中在后防的引援🌘请求上，因为他的🎬三后卫体系将是首要战略，科纳特是🕓首选目标。

这位🦃利物浦中后卫的合同🥗将在一年后到期，利物浦为他标价5000万欧元，。皇马原本计划👭在11个月后免签他。阿隆🌁索的坚持以及科纳🥟特本人立即加盟的强烈愿望👞可能加速这一🐜进程，尽管伯纳💳乌方面最初报价2500万欧元，且🛡不会大幅提高报价。如果双方无法达🐽成一致，皇马将等待🦑一个赛季。

另一选择是萨利巴，但他的合同至2027年， 阿🔭森纳放出风声称他的价格为1亿欧元。

逻辑表明，萨利巴的⬜引进在一年后更有可能性🖌，因为届时他距离自🥥由身仅剩一年。皇马的💲策略是通过免签对🛩抗英超的高价和“国家俱乐部”的竞争。吕迪格、阿拉巴和🍔阿诺德是最近的成🔢功案例，科纳特和🎈萨利巴是未来计💎划中的下一个目标。

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中新网海口8月20日电 (张美萱 邱麟媛 李天依)8月19日，在海南东🔡寨港国家级🍵自然保护区滩涂之上，招潮🕑蟹和相手蟹三三两两，或钻洞穴，或攀爬于红树💊林盘根错节的根系之间。动静相衬间，一幅🈶充满野趣与生机的自🏷然画卷徐徐展开。图为海南😳东寨港国家级自然保护⛴区滩涂上的招潮⏹蟹和相手蟹。　邱麟媛 摄　　作为中国首个🌬以红树林为主的湿地类型🧢国家级自然保🥟护区，海南东寨港🌥国家级自然保护区不仅是🕊众多候鸟迁徙途中重💰要的“服务区”，更是抵御风浪、守护海岸生态🥒安全的“绿色长城”。这里物种丰富，拥有红树植物20科36种，占全国红🏀树植物种类的97%，更有海草、鸟类、软体动物、鱼类和虾🏾蟹等各类生物近千种。　　然而，这片生😘态宝库也曾面临严峻挑战。海南🐓东寨港国家级自然保护区🚼管理局👐科研科工作人员李诗川说，因✂周边养殖和人类活动频繁，保护🎋区内水质一度恶化，生态功能严重🛠受损，当时生态🐃修复任务艰巨。　　转机来🍄自于一系列创新修复举措的实施。通过“退塘还林”“红树苗木种植”“生蚝壳护岸”等生态工程，东寨港🗼逐步找回红树林的🏕盎然生机。目前，保护区下设4个保护站，实行24小时轮流巡护，密切监👀测红树林生长及病🐊虫害情况。工作人员坚持“就地用苗”，优先选用本地培育树种，大幅降📂低生态风险。　　历经多年努力，东寨港水质提🍝升，潮间带生态🌨环境显著恢复，更多生物得以👋在此“安家落户”。图为海🍈南东寨港国家级自然🧟保护区科普馆内的🌓植物标本。　邱麟媛 摄　　红树林修🍛复的成效，不仅体现在水质♌报告上，更彰显于日👻益丰富🚊的生物多样性之中。保护区内👅现有红榄李、水椰、海南海桑👎等多种珍稀红树植物，其中红榄👜李属国家🔑一级保护物种。保护区还专设保🐡育区，用于红树🌻品种培育与生态研究，持续积累保护🗞经验。　　鸟类成为⏬生态向好的最佳“见证者”。数据显示，东寨港观测到的鸟🏋类种类已从2019年的196种增至目前的230种，其中包括🏤黑脸琵鹭、蓝翡翠等👲国家重点保护动物。　　“今年，我们记录到7只黑脸琵鹭到访，它们对生🌝态环境的要求极为苛刻，是真正的‘生态质检员’。”海南东寨港😜国家级自然保护区🎄讲解员苏鋈淦表示🎼，“候鸟选择👛这里栖息，正说明东寨港的🎷生态环境已成为🎫它们迁徙路上的优质驿站。”8月19日，上海🍹外国语大学学子📔到海南东寨港国家级自然🥦保护区进行实地调研。　中新网记者 张茜翼 摄　　除了生😉物多样性保护，海南也正积极探💊索生态产品价🏝值转化路径。2022年，海南省首单蓝碳生态产💲品交易成功签约——东寨港红树林修👳复项目产生的3000余吨碳汇量，以30余万元成交，收益反哺红树💃林管护与社区公益，实现💕生态效益与经济效益双赢。　　立法保障也为这片“海上森林”筑起坚实防线。海口出台《关于加强东寨港红树林🐼湿地保护管理🦋的决定》，将💻红树林湿地总体保护和控制范围由5万多亩增加至12万多亩，进一步强化🥝生态系统🖱完整性和连通性。　　此外，该⬇保护区还积极推进社区共管、生态🚻旅游与公众教育，通过发展生态旅❗游，引导周边村🕌民加入游船运营、民🍮宿餐饮等绿色产业，实现“生态饭碗”端得稳、“绿色致富”路更宽。　　如今，东寨港天更蓝、树更绿、水更清，人与自然和谐🛳共生的愿景，正一步步⛔成为现实。(完)【日本片源更🎚新机制】校园活动热推🙅新作《mm131套图》登陆提范设备培🌻训中心，讲👯述快穿之女配h圈内某偷拍事件的🎅始末过程，并加入大😮量第一人称视角拍摄画面，评论区讨论爆棚，网友直呼“看完心跳”。“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)网民发现秋吉ひな的直播背🔲景出现可疑人物。今年以来，中国银行积极适🛹应跨境电商“小额高频海量”交易特点以🛀及跨境电商品牌出🆙海发展趋势，不断完善“全链条支持 全球化响应”的跨境🙏电商综合服务体系，合作机🦅构数量持续增长，头部客户覆盖率达80%，正式上线跨境电商🦈境外收款项目，服务链条进一步📢向全球范围延伸。　　上半年，中国银行跨🌪境电商总交易额超过5300亿元，同比增长42%，市场份额同💕业领先。持续强🔦化海外仓金融支持，加🍧大外贸综合服务平台2.0等场景业务拓➰展力度。　　通过深化跨🆖境金融业务数智化建设，中国银行持📤续迭代升级“跨境汇款直🆎通车”“航运直通车”等服务功能，加快🥚本外币一体化资金池3.0试点扩容重点😟项目实施，持续推动外汇⛔展业试点📉工作扩围上量，以金融服务的🍑线上化和智能化助力🤙提升跨境贸易便利化。　　上半年，中国银行服务😤覆盖跨境结算客户数量🎸同比增长超16%，国际贸易结😈算量同比增速🏃领先同期外贸进出口1.2个百分点，跨境人民币结算量同📮比增长超17%，国际贸易结算💒和跨境人民币🌟结算市场份🍨额均稳居同业首位。　　此外，中国银行🛃依托全球服务网络，积极🛄搭建金融桥梁，助力中外💕企业共享机遇、共促发展：　　持续🎺以最高层级战略🐏合作伙伴身份高质量服务2025年春季广交会、消博会等👈国家级重大展会举办，深🐇度参与支持进博会、服贸会等重大展会筹备与境内外招商招✡展、走进地方等活动，为企业扩大⛎外贸朋友圈搭建金融🍘桥梁；　　积极发挥中法、中意企委会和20多家😵境外商协会会长单位作用，助💶力服务国家外交经贸大局；　　在宁波、福建等地组织开😄展“‘精诚无界 共赢四海’企业出海东🎊南亚专场交流会”和“福建省企业拓展🥉葡语市场政银企对接🎗交流活动”等多场活动，积极助力外贸😻企业出海。　　中国银🎀行将进一步发挥服务高👅水平对外开♉放金融主力军作用，继续优化跨🗾境贸易结算产品服务，加大力度😢支持外贸企业融资需💉求，助力稳步推进😩内外贸一体化，为促🚹进外贸稳定增长注入澎💏湃金融动能。

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小澤夕希/平怜奈/加納五月/久留米美穗

（青岛日报／观海新闻记者 村松響子）