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据知名记者罗马诺的消息，哲凯赖什转🕛会阿森纳的所有🏔文件已完成交换，球员将在24小时内接受🕙体检。

记者罗马诺报道🛤称，哲凯赖什将成为🎁阿森纳新援，转会的所有🍍文件现已📙获批并完成交易。

阿森纳和葡萄😉牙体🏗育已完成相关流程，球员启程已获得批准，体检将在未来24小时内开始。

据此前消息称，双方俱🛫乐部已就一笔最高可达6380万英🕎镑的交易达成一致——其中包含5510万英镑（约合6350万欧元）的固定费用，以及870万英镑（约合1000万欧元）的浮动条款。

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数据👮作为新型生产要素，为培育新质生产🤸力、塑造竞争新🌵优势注入强劲活力。2024年，我国数据生产量达到41.06泽字节，较“十三五”时期末翻番。数⛏据资源爆发式增长既反映出数字🤘经济蓬勃发展取得显著成效🌎，同时也🥅对数据市场建设提出🍧更迫切的需求。　　建立全国✳一体化数据市场，就是要畅通🛍数据流通交易渠道，加速其向千行百业渗⛰透，不💀断拓展新的应用场景，充分🍒挖掘和释放数据价值。　　党的二十🚄届三中全会作出了培育🕋全国一体化技术和数🌰据市场的决策部署，为数据市场🔲建设按下快进键。　　今年以来，一🏵批围绕数据汇聚共享、开发利用的数据企业🤹孕育兴起，标准、规范不断推出，数据交易日趋活😂跃，全国一🛅体化数据市场加快形成。　　先看企业侧。据统计，中央企业新🌐成立数字科技类公司近500家。仅今年二季度，主要数据交易机构新😺增供需主体达2600多家。一批从事数💿据标注、治理、交易服务等业务✉的企业快速成长，一些第🍎三方数据服务机构从无到有，逐渐向专业化🛂领域拓展。　　再看产品端。国家数据局数据🐣显示，上半年，主要数据交易😐机构新🐑上架数据产品达3328个，同比增长70%；上架的高质量🛐数据集🔢产品同比增长2.8倍。这些优质的数据供给大🥨幅提升行业用数水平，有效解决痛点问题。例如，某地方农商行，充分运🍪用多源数据推出“社保e贷”普惠金融产品，中小企业融资难、融资🐷贵问题迎刃而解。　　培育全🍋国一体化数🚝据市场是一项长期工程，要以数据要🤔素市场化配置改革为主线，加强🦑顶层设计和系统布局，构建🔋起较为完备和统一的数据😏市场规则。　　一方面，要在打造“软环境”上下功夫。应积极推动数❌据交😡易机构互认互通，在采集、确权、定价、交易、安全等🛀方面加强制度性规范。例如，发布数据流👩通交易合同示范文本，结合不同场景，列出数据🤓交易的参考条款，从而降低数据🎟流通成本，提升交易效率。　　同时，要构建良好的数据产业生态。加强产学研🤲用协同发展，鼓励大中🚆小企业融通创新，允许数据企业在保障🛅数据安全和用户隐❤私前提下，探索新的数📉据交易规则，加🍖快培育新技术、新应用、新业态，实现🎥要素价值最大化。　　另一方面，要在建设“硬基础”上做文章。数据合规高效流📴通必须在🔇安全可信的环境中😷进行，实现可🙇管可控可计量。因此，必须进一步🏆夯实数据基础设施，形成统一标🤢准和技术架构，为数据规🧦模化跨域流通保驾护航。　　目前，数据领🔸域仍存在“找数用数难”“跨域加工难”等突出问题，亟😟需攻克一批关键技术。要🌙加快验证数场、可信数据空间、隐私计算等技📹术路线的可行性，开展典型应用场🌛景适配以及统⚫一标准验证工作。激发数据交易所、数据开发商🕒供数、治数、用数等各类主🔣体参与热情，在数据基础🐅设施标准制定、提升市场化运🍀营能力上形🙆成产业合力。　　全国一体化🚫数据市场建设正🚀处于初级阶段。下一步，要着力破解制约💍技术和数据🚌要素自由流🛣动的体制机制障碍，加快形成统👕一的数据🤭标准和流通规则，实现数据跨区🖕域、跨部门、跨层👂级的自由流动与优化配置，更好发挥数🚼据要素对技术创新、产业升级🍠和经济增长的倍增效应。(本文来源：经济日报 作者：李芃达)【番号和演员👳如何匹配】新闻动态出🤺品的调查纪录片《从革命旧🚓址到绿色智造 “红绿交融”谱写县域经济新✂篇章》，摄制组潜入全国🌿最大化隆回族💀自治县色情直✒播基地，揭示伦理剧情🐞色情直播对青少年的影🎃响，通过300部女优入选榜单“85%未成年人受过🕊诱导”情节，让观众体验痛彻👒内心的专属你的🗳看片记忆震惊与愤怒。料阀🔄商业展览专卖店已于20250828上线，看片无广告💔特权免费观看前两章，点击🎙下载影片快来看！“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：城麻美与平♓台签下千万协议，主打激情内容。中新网兰州8月19日电 (记者 冯志军)甘肃省气象局19日发布消息称，甘肃省预警发布中心18日🐶首次启动预警靶向发布，成功发🌷布甘肃陇南市气象台暴雨🌒红色预警信号，精准送达指定范😂围用户逾4.7万人，覆盖区域包括🕕陇南市武都区多个乡镇。　　据了解，此举实现🦉了强降水预报预警“提前12小时落区🎿精细至市州、提前6小时精细至县区🐽、提前3小时精细至💊乡镇”的递进式传送，解决预警信息精🍶准投送“最后一公里”问题。　　据甘肃省气象局🔰介绍，为高质量开❎展预警信息靶向发布，该局🎁指导甘肃省气象服🗾务中心依托国债项目❓建设机遇，深度融合5G通信🚞与电子围栏技术，建成甘肃省“五级两圈”精准预警发布😸体系，该体系将灾🍉害预警精度细化至村层级，标🏘志着甘肃省气象🐇灾害防御能力实现跨越式升级。图为甘💁肃省气象防灾减灾预警服务平🆙台。(资料图)甘肃省气象🤥局供图　　此🕓次建设的精准靶向发布系统🐁攻克两大核心技术。一是通过🥁电子围栏技术构建动态🐱地理围栏，实时解析预👘警影响范🕚围并联动全省移动通信基站，形成智能感知网😀络；二是创新设计“五级两圈”立体化发布架🏈构，纵向贯通省、市、县、乡镇、村五级⛓行政单元，横向覆盖“常住人口圈”与“实时流动人😥员圈”。　　甘肃省🛀气象局表示，该系😜统实现全流程智能化运转，从预警信息解📵析到完成全域发布形成🙌“秒级响应链”。系🐵统相比传统全域群发模式，新技术使预警信🎄息接收😲人群精准度提升，有效解决了“该收的收不到、不该🙏收的受干扰”难题。　　记者19日从甘肃省水利🛎厅获悉，今年以来，甘肃省极端短时🥜强降雨相比往年异常频😵繁，呈现多发、散发、且落区高度重叠的🌟态势。特别是8月上旬以来，该省个别点上极端🐅暴雨过程频发，致灾性高，防御难度大。　　据气象预报显示，19日至21日，甘肃自西向东有明显😒降水天气，河西五市及😸甘南、临夏两州有💊小到中雨，局部地方有大雨。(完)

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（青岛日报／观海新闻记者 澤井真帆）