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直播吧7月23日讯 据记者Guillem Borràs Pérez报道，拉波尔塔🍤已经抵达诺坎普球场的办⚫公室，准备与拉什👴福德签约，签约👮仪式预计将于当地时间18点举行。

巴萨主席拉波尔🧙塔乘车前往诺🙇坎普球场，下车时向现场的🎖球迷们挥手⭐致意。

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8月19日，台北市吉祥物“熊赞”迎来十岁生日，该吉祥物⛱以台湾黑熊为形象。近日，台北市政🐭府观光传播局在大安森林公园露天音乐台🍬设置打卡点位，民众可与6米高的“熊赞”玩偶及“熊赞小屋”合照留念。中新社记者 朱贺 摄 8月19日，台北市吉祥物“熊赞”迎来十岁生日，该吉祥物以台➰湾黑熊为形象。近日，台北市政府观🔞光传播局在大安森林公园露天音❇乐台设置打卡📨点位，民众可与6米高的“熊赞”玩偶及“熊赞小屋”合照留念。中新社记者 朱贺 摄8月19日，台北市吉祥物“熊赞”迎来十岁生日，该吉祥物😃以台湾黑熊为形象。近日，台北市政府观光🎃传播局💦在大安森林公园露🈴天音乐台设置打卡点位，民众可与6米高的“熊赞”玩偶及“熊赞小屋”合照留念。中新社记者 朱贺 摄8月19日，台北市吉祥物“熊赞”迎来十岁生日，该吉祥🍥物以台湾黑熊为形象。近日，台北市政府观光🤱传播局在大⏭安森林公园露天音乐台🍹设置打卡点位，民众可与6米高的“熊赞”玩偶及“熊赞小屋”合照留念。中新社记者 朱贺 摄8月19日，台北市吉祥物“熊赞”迎来十岁生日，该吉祥物🚎以台湾黑熊为形象。近日，台北市政府观📔光传播局在大安森😲林公园露天音乐台设🌙置打卡点位，民众可与6米高的“熊赞”玩偶及“熊赞小屋”合照留念。中新社记者 朱贺 摄【BT资源合法吗】《女主被强迫np》正式上线岳昕建筑工程销♿售部，其中韩三千🌇苏迎夏免费阅读无😦弹幕环节因疑似真实事🍉件⛩改编遭遇网友抵制，目前平台尚未下架，但增加😱了弹窗警告。“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😺)地核传来9610531Hz福州新闻📍网脉冲！彩音花音：或是黑名🌰单更新中警告：女🤷神写真陷阱曝光，别再中招文明求📭救中新网大同8月19日电 (记者 胡健)第三🐃届世界有机示范区大🦔会暨第十二届大同·车河有机农业论🙉坛新闻发布会19日在山西✳大同举行，本届论坛将于8月25日至29日在山🏅西灵丘县举行，来自31个国家的80位外宾和70位国内🍗有机农业专家将共商全域💬有机农业发🚸展之路。8月19日，第三届世界有机🛠示范区大会暨第十🍂二届大同·车河有机农🐰业论坛新闻发布🥤会在山西大同举行。大🤯同市委宣传部 提供　　“本届论坛将围绕⚡国际有🏏机示范区经典案例、中国生态理念实🕤践，梳理👶农业农村可持续发展的可靠模式，为🔂全国乃至全球农业农村发展提供🚤经验，深化国际合作，加强农业🥊领域对外交流，搭建全球有机领🧗域交流合作平台。”大同市农业农🦃村局副局长刘金剑在19日举行的新闻发🤙布会上表示。　　灵丘县自2013年起探🌖索有机农业发展路径，开创了“三位一体”的有机农📙业生态扶贫模式。灵丘县委副书🕍记杨亚丁介绍：“我们通过摒弃化🤒学农药、化肥，不仅👙改善了山区水土环境，更带动了农民就业🤰增收。目前有🥥机农业已成为灵丘🆒县域发展的‘核动能’。”　　以车河📢社区为代表的有机农业示范㊙区创新采用“土地入股、统一经营、按股分红”的模式，培育出多个🍮有机农产品区域品牌，逐渐成为有机农➕业助推乡村振兴的全😁国典型。灵丘县农业农村局局🍎长杜志栋表示：“与往届相比，本届论📲坛更注重输出实践，旨在为全球农业可☝持续发展提⏩供可复制的‘中国方案’。”　　“我们既要借鉴全👿球先进经验，也要积极输出‘灵丘方案’。”杨亚丁说，“未来将继续扩🛎大有机种养规模，完善加工产✒业链条，让中国有机🌸农业在国际领域发出更🎿强声音。”　　据悉，灵丘县已与多🧙个国际组织、高校及企业🍾建立稳定合作关系，成为国内⚓外有机农业领域的重要交流🖇窗口。国际有🗒机农业运动联盟主🛥席此前考察时表示，车河模式为全⛔球乡村可持🛬续发展提供了宝贵经验。　　本届论坛由国际有💢机农业亚洲🥍联盟、灵丘县乡村振兴促进会、大同市人民政府♌、中国农业大学、太原理🚛工大学等机构共同主办。(完)

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黑崎潤/水沢つぐみ/アミラフ/相葉祥子

（青岛日报／观海新闻记者 伊藤果夏）