自贡网：根据记者西🗂條妃莉获取到的最🚐新动态，欧🕤美家庭论坛将于2025年08月28日在自贡网举行🈷隆重的开幕仪式。倍投亏光本金🗾的背后真相

科莫队2025-2026赛季梦幻阵容😟展望

来自🤖皇家马德里青训营——拉🤳法布里卡的年轻中卫雅各布·拉蒙即将加盟🐸意甲球队科莫，成为球队主🗑教练法布雷加斯打造的未来🛄阵容中又一块重要🤙拼图。

在法布雷💓加斯亲自劝说下，拉蒙决定加盟科莫，相信这家意大利💁俱乐部🐜正在推进的宏伟蓝图。据《阿斯报》报道，皇马与科莫的谈判已⛸进入最后阶段，双方达成的协🔇议包含转会买断以及回🤧购条款，确保未来👅若拉蒙转会，皇马仍可获得50%的转会分成。

这笔交易是✉皇马持续培😼养青训球员战略的一部分，同时也标😛志着科莫在法布雷加斯带领下🤱的雄心壮志正逐步实现。现年20岁🛶的拉蒙在皇马青年队表现出色，被视为俱🅰乐部青训体系中最🕦值得期待的中卫之👨一。他在2025年1月首次代表皇马一线队🛢出战，亮相欧冠对阵萨尔茨堡红牛的比🐩赛。

然而，随着迪恩·赫伊森的加盟，以及吕迪格和米利唐💂伤愈回归，拉蒙意识到自🚐己需要寻找新的发展平台。而科莫这支正致力✍于年轻📳化的意甲球队，恰好🔂成为他职业生涯➕下一步的理想选择。

在2023/24赛季成功升📭入意甲，并于2024/25赛季取得第10名的好成绩后，科莫今夏💽继续大手笔引援，积🍰极从欧洲顶级青训营中挖🙀掘潜力新星。

此前签下🚫皇马青训球员尼科·帕斯，后者在2024年加盟后出战35场意甲，贡献6球9助攻，已证明俱乐部这一🖲建队思👮路的正确性。拉蒙的加👬盟将进一步提🤚升科莫的防守质量，他稳健的防守技术、出🍧色的预判能力，被认为具备极🥍高的成长空间。

今夏至今，科莫❌在转会市场上已投入超过1.3亿欧元，成为😵意甲引援最积极的俱乐部🏠之一。多位新援如🥠赫苏斯·罗德里格斯（贝蒂斯，2300万欧元）、尼古拉斯·库恩（凯尔特人，1900万）、马丁·巴图里纳（萨格勒布迪纳摩，1800万）以及杰登·阿达伊（阿尔克马尔，1400万）纷纷加盟，大幅提升📯了球队的整体实力。

据透露，法布雷😸加斯尚未满足于当前阵容。俱乐部下一步的目标是⏸引进加拉塔萨雷的哥伦🎄比亚中卫达文森·桑切斯，这位29岁的老将经验丰富，有望与拉蒙组成👹一条既有青春活力⭐又具备大🍮赛经验的防线。

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中新网北京8月19日电 国货美妆加速“出圈”的背景下，化妆品行业面临💑人才储备、品牌升级😎与产业协同的多重课题。18日在🎠北京举行的“中国化妆品大🏥学生网络运营🛀团队启动仪式”上，多位专家学者、协会🚩代表围绕国货美妆发展痛⏱点与破局路径展开探讨。　　“中国化👊妆品市场正处在🚘从规模扩张向品质升级的关键阶👨段，急需大批受📄过高层次教育的专业人才🌸支撑行业转型。”美容教育专家、《美容😊消费心理学》主编张春彦表示，中国🙅化妆品行业正面临“人才荒”。　　张春彦指出，近年来国货美🌗妆凭借创新配方、精准营🍂销快速崛起，爆款产品频现，叠加《化妆品监督🚋管理条例》等政策🧜实施后行业准入门槛大幅提升，人才缺口问🈯题愈发凸显。“无论是📤企业向高端化、数字化、绿色化转型，还是技术⤴研发突破、产品功效升级、品牌价值提升与🦗消费市场培育，都离不开🍩专业技术人才与复🎄合型运营人才的🏔支撑。”　　原国家食⛴品药品监督管理总局新闻🗼宣传司副司长、国家美业总平台🏯发言人申敬旺表示，面对国🙊货美妆发展需求与🧟人才供给的错配，国家美业总平🕺台筛选了近千🐃名来自全球高校的🈁大学生，通过系统化专业培🕦训组建“中国化妆🗨品大学生网络运营团队”，通过实战🐝训练提升从业人员的数😵字化运营素养，助力企业🧛打通与年轻消费者的连🐬接通道。　　当下，90后、00后正成🚮为化妆品的新一代消费者，其消费习惯与🥩需求深刻影响行业走向。申敬旺强调，国货美🖼妆若想实现长期稳健发展，必须精📙准把握年轻群体的消费偏好，既要顺应零售数字化🐔趋势，通过短视频、直播、私域运营🆚等渠道贴近消费者，又要深耕本土化🐈品牌叙事，用年轻人易💰懂的语言传递品牌理念与💦产品价值。“目前已有不少🏋本土品牌通🍠过数字化渠道建设，在年轻🏍消费群体中建立起品🤓牌认知，为抢占长🆎期市场份额奠定了基础。”　　作为中📌国化妆品产业的🔑核心集聚区，广东的实践👠为行业协同发展提供🐇了参考。广东省企⚫业文化协会副会长、广州美🍀容化妆品行业🎴协会会长陶其广介绍，广州目前拥有近2000家化🔦妆品生产企业，涵盖研发、生产、包装、物流等⬛完整产业链，是🐵全国化妆品产业规模最大、配套🍗最完善的地区之一。　　陶其广表示，护航“美丽经济”高质量发展，不🐃能仅靠单个企业的单打独斗，更需要推动产、学、研深度融合。一方面🎽让高校人才培养方向对接企业🦉实际需求，另一方面引导企🐣业与🍍科研机构合作突破技术瓶颈，形成“人才培育、技术转化、产业升级”的良性循环。(完)【用户🚆看片习惯变化】近日流出的《欧美日韩45》据称取材于2025年08月发🍷生在贡觉县的偷拍事件，男主角由好実ほの亲自出演，目前🐂已在凯气环保机械设😍备客服中心解锁完整版🏄，相关热词上榜🌘质量保证TOP5。“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)业内曝料：Kira Burn与平💿台签下千万协议，主打激情内容。中新社郑州8月19日电 (阚力 张楠)19日在河南郑州举行的2025中国(郑州)国际期货论坛“对外开放”分论坛披露称，截至🥏目前已有来自新加坡、英国、阿联酋等全球33个国家和地区⛹的近800名境外客🧥户在郑州商品交易所(以下简🥩称郑商所)完成开户。　　目前，中国期🏚货市场对外开放主要有直接开🐲放模式(特定品种)、合格境外投资者(QFI)参🥐与模式和结算价授权模式三种模☕式。　　PTA(精对苯二甲酸)期货🥖是中国首个对外🌄开放的化工期货品种。2018年，郑商所将其作🌄为特定品种🐭引入境外交易者。郑商所相关负责🌐人在上述论坛介绍称，目前，PTA期货价格不仅📇已成为中国现货贸🐛易的定价基准，更成🏬为国际贸易的重要定价参考，越来越多的出口商🚨利用PTA期货对冲国际贸🚼易中的价格风险。　　近年来，中国😘期货市场对外开放的脚步愈发坚实。譬如，郑商所持续扩大特定🗨品种范围，加大🕷期货期权国际化品种供给。2023年，郑商🦈所在菜籽油、菜籽粕、花生期😳货和期权品种上👞引入境外交易者。目前，该所正在推进PTA期权和🥪对二甲苯、短纤、瓶片期货和期权👓等聚酯板块品种，作为特定品种整体对📁外开放。　　郑商所相关负🕧责人介绍，近年来，郑商所稳步对QFI开🌋放部分商品期货期权，引导合🔁格境外投资者有序参与🌧市场。截至目前，共有26个期货🤧期权品种对QFI开放，近170名QFI客户🎷在该所开户，主要来自新加坡、英国等12个国家和地区。　　为探索多📌元化对外开放路径，郑商所还不断🏊加强与🍯境外同行的交流合作。目前，其已和新➡加坡交易所、德意志交易所、马来西亚衍生✉产品交易所等12家🌲境外交易所签订合作谅解备🎮忘录。同时，稳步推🏖进波罗的海巴拿马🔲型干散货船运🐺价指数期货(BPI指数期货)等创新型品🛌种研发，持续探🐰索与境外期货交易所的🍇结算价授权合作。(完)

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Sienna Day/中島洋子/Tommy/Scarlett Bloom

（青岛日报／观海新闻记者 西條妃莉）