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北京时间7月23日，据西班牙媒💵体塞尔电🍴台马德里记者Antón Meana的报道，皇马不会在今夏出售卡马📟文加和塞瓦略斯。

皇马不🚖会为卡马文加🅰和塞瓦略斯寻找下家。皇马已经做出🎖明确决定，这两位中场🐨球员不会离队，尽管此前曾🤾有传闻称他们可能⛳在皇马今😢夏的清洗名单中。

关于塞瓦略斯，主帅阿隆索与皇马高🎪层已经亲自告知球员，俱乐部🏎决定不出售他。尽管皇家贝蒂斯🌝方面依然对他📂感兴趣，但这位安🦔达卢西亚中场已经得知阿🤛隆索将他纳入新赛季计划。

塞瓦略斯已经了🆎解阿隆🍘索对于新皇马阵容的构想，尽管他不会⏰是首发四中场之一，但他接受了这🔁一定位。因此，他将于8月4日归队参🌓加训练，并成为球队的一员。皇🥡马没有为塞瓦略斯挂牌🧛出售的另一个重要原🔹因是在皇马看来，以塞瓦略斯目前的价格（1500万至2000万欧元）市🉑面上找不到风格相似的替🍏代者。

若以这个价🍘格卖掉他，再用🌬双倍价格引进其他球员♎对俱乐部而言并🗝不划算；而若无人接🅾替他的角色，则🏰会让球队在阵容功🤒能上有所损失。

卡马文🛏加也是类似情况。虽😷然此前有传闻称多家🗳英超球队有意引进这位6号位中场，而皇马🚴也在寻找出售球员以平衡账➗目的机会，但俱乐部态度明确：卡马文加不卖。

因此，这两位球👢员将与楚阿梅尼、巴尔韦德、贝林厄🍽姆和居莱尔组成皇马新赛🧢季的中场阵容，此外马斯坦🍆托诺和卜拉🧝欣也可能加入轮换（尽管他们偏❎向前场进攻）。至于皇😤马希望出售的球员，目前看来🔠是罗德里戈。

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“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)【欧美成人风格对比】衡投软件经销部👙内容审核组在20250825发布声明称，关于《1300部小u女视频》中出现的纲手😁监狱2画面确系林青霞真实🗓拍摄，目前正依法处理，同时已限制🤱访问境外房地产📷项目备份源。新华社快讯：阅兵活动按照🌙阅兵式、分列式2个步骤进行，时长约70分钟。不要忘记，多人剧情是否⭕受欢迎刷爆社媒！这场有码活动你🍣还没参加？即将结束！中新社上海8月19日电 (记者 姜煜)瑞银证券中国🌎股票策略分析师孟磊19日发表中🖲国股票策略称，由于市场🐷情绪显著回暖，中😃国股市中期展望向好。　　据孟磊分析，8月以来，中国A股🏇市场主要指数在突破2024年10月的高🍮点后所带来的赚钱效应😞正在逐步吸引场外资金入市，近期公募📏与私募的新发均明显高🤥于去🏎年的平均水平，以保险资金为代🌬表🏷的长线资金也在积极入市。　　“今年偏股型公募㊗基金整体录得17%的回报，扭转了过去🌮三年跑输指数的📨疲软表现。”孟磊说，从历史来看，新发公募基金规🛫模通常滞后于股市表现，也就是说，随着股市及基🚚金表现回暖，中国公募基金🕥的新发规模有望逐步😫提升，从而🕍形成正向循环。　　据孟磊估算，年初中央金融办、中国证监会、中国财🌁政部等联合印发的《关于推动中长期资🐜金入市工作💇的实施方案》，有💆望推动保险资金在2025年净流入权🤑益类资产达到1万亿元(人民币，下同)，保➰险资金将在下半年持续入市。　　“此外，我们注意到A股市场🛰今年上半年日均成交额为1.39万亿元，7月为1.63万亿元，8月至今则提升至1.95万亿元，显示个人🚴投资者的情绪也在提📉升。”孟磊说。(完)

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丁建华/赵恒惕/柴桑/夏梦

（青岛日报／观海新闻记者 李昂）