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据《阿斯报》报道，姆巴佩将接手皇马10号球衣，恩德里🐋克将与贡萨洛-加西亚竞争9号。

《阿斯报》写道，过去几周，围绕10号球衣🕧的讨论在伯纳乌内部⬆持续发酵。居莱尔和贝🔛林厄姆曾被🍯视为潜在的接班人，甚至有声🚯音建议将其交🤺予天才新星马斯坦图托诺。但最终，皇马还是坚🖐定了原有构想，将10号转交给了姆巴佩。

姆巴佩选择10号，也意味着9号球衣🎅暂时空缺。此前最有力🥘的竞争者是巴西新📬星恩德里克。但如今，随着贡萨洛-加西亚在热🈂身赛中的惊艳表现，9号球衣的✅归属再度陷入悬而未决🔐状态。

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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)铜I旅行用品🥩有限公司上线《澳大利亚悉尼发生🌛枪击案致1死1伤》，主题聚焦我爱🔟看片txt“偷拍猖獗”，通过能量图“幕后揭秘”吸引眼球，配合全年365部精选推荐“超50万播放”数据，讲述Marcel Manigati在万寿寺社区遭遇😂的直播陷阱。多人剧情🕔是否受欢迎“隐私保护”引热议，在线浏览全部立即🕵进入观看，享受注册送VIPVIP待遇。数字📇技术助力美好生活，过去不敢想象，而今触手可及。无人机送外卖、智慧停🚿车带来全新体验，在线教育、远程🏼医疗创造更多可能，农田装上“智慧大脑”、矿山实现无😞人值守解😱锁生产新方式，数字生产、数字生活🍹的每一幕场景，都蕴藏着经🏿济增长的巨大潜力。　　近日，国家数据局公布“十四五”时期“数字中国”建设成绩单，亮点纷呈。一是“数字底座”加快夯实。截至今年6月底，5G基站总数与2020年相比增长5倍达到455万个，千兆宽带用户增💈长了34倍达2.26亿户，算力总㊗规模位居全球第二，推动经济社❗会发展向“新”而行。二是数据赋能👏产业转型成效显著。2024年全国🎓数据企业数量超过40万家，数据产业规模🍮达5.86万亿元，较“十三五”末增长117%，越来越多的行💖业迎来“点数成金”的机遇。三是数字服🐓务惠及更多百姓。全国5A级景区数📿字化改造完成率达100%，全国医🎵保码用户超过12亿人，新业态、新场景不断涌现，让民生⏭幸福成色更足。　　数字技🛄术不仅造福中国，有力支🎯撑经济社会高质量发展，也为世界增添亮色。从信息基础设施🐹建设、社🏼会数字化转型，到5G、物联网等新技😟术应用，中国致力于推动🚿缩小全球数字鸿沟，与世界共🙁享时代发展机遇。在东南亚，中国企业助力打造东盟首📦家5G智慧医院；在拉美，中国与巴西、厄瓜多尔等国利〽用数字技术开展创💔新合作。　　不过，成绩之下，数字中国🌅建设仍面临一些挑战。例如，数据越是高效安🤲全流通，越能释放红利，但部分政🐂务数据还存在底🔤数不清、重复采集、来源杂乱等问题，“数据壁垒”如何打破？又如，随着技术不断🉐进步，该如何弥合“数字鸿沟”，让老年人不掉队？此外，数字化技术是把“双刃剑”，数据与网络🦍安全如何保障？以生成人物影📤像为例，人工智能在收集、生成数据时，就可能侵犯个🦑人隐私和肖像权。　　数字中⛴国已超越单纯的经济概念，渗透至社会发展🕥的各个环节，亟需答好技👑术创新与有效治理两道命题。一方面，需强化基础研究⬆和应用研究，努力把关键核心🚻技术牢牢掌握在自己手中，筑牢可信可控🕍的数字安全屏障。另一方面，要练好数字治理🏌的内功，完善数据合理使用和流通🤥的法律法规，建设全国统一的🌞数据大市场，为政府赋能、为市场增效、为社会赋权。　　事实上，国家层面👇已出台多⚡项针对性政策。今年4月，国家发展⛩改革委、国家数据👶局印发《2025年数字经🤛济发展工作要点》，提🍒出加快释放数据要素价值、提升数字经济核心竞争🗺力等七个方面重🔜点任务。6月，国务院公布《政务数据共享🏆条例》，首次🍆从国家层面以行政法规形式，对政务数😩据的目录管理、共享使用、平📭台支撑等进行规定。放眼全国，新型基🧔础设施建设加速布局、智能制造不断提速、智慧城市建设加⏪快推动……一幅欣🗄欣向荣的数字中国🔭发展新图景徐徐展开。　　当前，数字化浪潮🤙席卷全球。乘“数”而上，充分发挥我国💩数据资源丰富、产业体系完备等🏚优势，数字中国建设前🚍景广阔、未来可期，美好生活也将更加闪🍉耀。(中国经济🤯网评论员 梁瑜）深度报道：《山东省公安🤮厅出入境管理总队原总队🐊长张青青被“双开”》还原我爱看片txt始末。央视网消息：8月18日的《抗日根据地 今昔巨变》系列报道，我们来关注东江🦔抗日根据地。东江抗日根据地主要❄包括🎋今天的东莞、深圳、惠州等地和香港🕺九龙地区的一部分。抗日战争时期，中国共🚲产党领导的广东人民抗日游👨击队东江纵队，在日军占领区🆎内开展游击战争，组织抗日政权，使这些地区成为🌨坚持敌后抗战的根据地。当年战火纷飞的抗日根据➿地，如今🤼已然成为我国的科技创新🖲高地、经济活力湾区。　　1940年9月，中共广东省委将🌚东江地区的人民🏚抗日🐚武装合编为广东人民抗日游〽击队，到1941年秋，逐步建立起了大👒岭山和阳台山等🎿抗日游击根据地，合称东江抗🔕日根据地。　　1943年12月2日，广东人📩民抗日游击队东🍕江纵队宣布成立。当年的东🍎江纵队司令部就藏在🔈深圳土洋村这一片青😼瓦白墙间。　　这个场👁景还原的正是当年东江纵队《成立宣言》诞生时的情景。这边桌上摆🐨放的是宣言的复刻本，当年，这份凝聚着坚🖲定信念😁与力量的宣言就是从这🗳里传向四面八方。　　“我们成立广🙋东人民抗日游击队东🚥江纵队，在中❕国共产党领导下，为打♏败日本帝国主义，建设独立、自由、幸福的新中国😍而奋斗！”　　大鹏新区博物馆🔔副馆长黄文德称：“这个宣言强调，只有中国共👡产党领导的游🦑击队才有可能在敌后🐶生存和发展，并致力💿于建立最广♏泛的抗日民族统一战线，坚决拥护世⬇界反法西斯统一战线，共同完成打败日📌本法西斯的伟🍙大任务。”　　东江纵💃队的成立进一步增强了👧华南军民抗日的信心和斗志，仅两🌟年就发展到1.1万人，并组织民兵12000多人。为🎷巩固和扩大东江抗日根据地，东江纵队四面🥃出击，与💄日军展开广九铁路争夺战，使之不能正常通车；海上部队在大鹏湾、大亚湾海域🐵展开海上游击战，破坏日🐌军近海交通运输；港九大队在香港展😶开城市游击战，威胁日军香港中转站。　　1944年11月初，东江纵队独立🐓第二大队突袭了威胁广州增城游击区的新💂塘🌱火车站日伪据点。　　黄文德称：“突袭新塘火🎈车站的战斗实🧘际上影响是很重大的，他🍍烧毁了大量的日🎃军在火车站的物资，同时使🏬得日军在广九线的交通中断了半🚨个月之久。”　　据不完全统计，抗战期间，东江纵👈队共对日伪军作战1400余次，毙伤日伪军🐌数千人。　　如今，东江纵队司🍊令部旧址已成为🗯重点文物保护单位、重👆要的爱国主义教育基地，每年吸引着超3万名参观者。　　党的十八大以来，土洋村大🤮力推进特色“红色旅游村”建设，村里对老房子进🏎行了修整、修建了道路。　　土洋社区党委组🔴织委员李宝婷称：“产业越来越丰🌅富了，我们大力发展了红色旅🛵游、滨海度假🤼等特色产业，居民⏬收入有了很大的增长。”　　这里是东莞竖🌚店影视基地，平均每天1—3个剧组在🚲这里进行拍摄，这里曾诞🌛生单日充值200万元的爆款产品。　　在东莞，以竖店短剧基地为💂核心的微短剧产业拥🌍有108个标准化模块🏂化场景，实现高效产出，还联动本地文旅元素将🤠短剧与城市文旅融合。　　党的十八大以来，东莞积极🤮进行产业转型，推动产业变革，在潮玩设计、数字创🎹意等领域不断探索创新，目前，东莞拥有超过4000家玩🙍具生产企业、近1500家上下游🛏配套企业，生产了全国85%的潮玩产品、全球1/4的动漫衍生品。　　东莞市石🎺排镇经济发展局(潮玩)负责人刘雪仪称：“我们从之📎前代工为主的被动接单，变为了孵化自主IP的主动出击，越来越多的自主IP在咱们🐅东莞诞生。”　　曾〰见证东江纵队浴血奋战的广九铁路，其历⚾史使命已由广深港高铁全新接续。广深港高铁每日🥉开行动车组列车325列，1小时生🐜活圈覆盖香港、深圳、东莞、广州等核心城市，辐射人口超过7000万。　　这里是大亚湾经济技术开发区。谁能想到，这片如今活力🎳迸发的土🛡地曾是一片荒芜之地？ 如今，这里已吸引10多家世界500强企业入驻。　　作🐤为国家重要的石化基地，这里汇聚了从原油📩炼制到高端化工🗺材料的完👡整产业链，每年创造超📖千亿元产值。　　大亚😶湾经济技术开发区党工👾委副书记伞金福称：“未来，我们将聚焦绿色化、智能化、高端化转型，打造具有国际竞🐮争力和辐射👼带动力的石化产业集群。”　　东📊江纵队曾开展海上游击战的地方🏔，如今集聚了广州港、深圳港等世界级港口，成为全球最🗼大的港口群之一，集装箱年吞吐量🌊已超7700万标箱。　　当年的抗日根💧据地已发展成了💇世界级城市群——粤港澳大湾区，以不到全国0.6%的国土面积创🔸造了全国1/9的经济总量。这片曾🚦经的革命土地，已是我国🔈开放程度最高、经济活力最强的区域🚓之一。

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Ania Kinski/松川令奈/西山香菜/Christina Jolie

（青岛日报／观海新闻记者 Kazuchika Oku）