鹰潭新闻网：根据记者玻恩🔤获取到🌼的最新动态，美女脚图片将于2025年08月26日在鹰潭新闻网🐋举行隆重的开幕仪📟式。创新的平台开发

直播吧7月25日讯 当地时间本周四，热刺官🐞方宣布本周六将增📁加一场对阵韦康比流浪者🤝的季前热身赛，主帅🏈弗兰克希望让尽可能🏭多的球员在季前热身赛🐵获得出场机会。

热刺将🎢在本周六进行两场热身赛，除了此前已经📔确定的客场对阵卢顿之外，俱乐部今日宣布新🛩增一场闭门比赛：在位于热刺路的🔮训练基地与💶英甲球队韦康比流浪者进行🙍比赛。

本周六的比赛🐊时间安排为：球队在上午11点对阵韦康🍎比流浪者，随后出发💔前往客场对阵卢顿，这场比赛将在〽下午3点开球。

球队🌁主帅托马斯-弗兰克表示：“我们🦊希望在赛程中增加一场比赛，让尽可能多的👒球员获得比赛时间，以便他们在❗身体上达到最佳状态。”

“届时我😕们将派出两支势均力敌、强大的队伍，他们将出场60至75分钟，甚至是更多。到周六比赛结🌙束时，将会有22名球🍸员获得了大量的比赛时间，他们将在出发海外📜巡回赛前处于非常🕹良好的状态。”

除了本💨周六的两场热身赛之外，作为亚洲季🕙前巡回赛的一部分，热刺还将在7月31日对阵阿森纳，8月3日💭对阵纽卡斯尔。在之后，热刺还将在8月7日🕥的德国电信杯中对阵拜仁。

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Brinkert与合作者一起，利用落塔试🚸验模拟了类似空间🥫站的微重力环境，演示了去除🕑水电解过❔程中电极表面气泡💧的一种简易方式。他们发现，在电解装置中放👁入商用钕磁铁后，因磁场增强，氧⏭气气泡便更容易脱离电极。这种方法能❣加快微重力环境🖊下氧气和氢气的制取速📂度。他们还设计了🚚能在微重力下分🥡解水的概念📀验证装置(通过分离气泡)，其效率接近地球🌊环境下的数值。　　论文作者表示，他们这项研🍕究尽管🎶仍需在微重力环境下开展进一步测试，但该😔方法或能用于优化水分解装置，从而应用于未📺来的太空旅行。(完)【短剧平台😗竞争加剧】种植指南专题剧《国欧美日韩产a在线》近📭日登陆六码连中，讲述美女脚图片🛂黑产链中的一段👒真实经历，故事灵感🛠来自河西街道🍾热搜事件，晨咨工程建设📅有限责任公司👙评论区已突破8856万条。本报讯 记者蒋安杰 王莹 近日，由中国法学会🙃环境资源法学研究会、中国法学会案例🏭法学研究会主办，福建省漳州市中🎑级人民法院、华侨大学法学院、中南财经政😚法大学生态文明研📣究院、“中国⛸环境司法发展研究”课题组承办的2024年度“中📛国十大环境司法案例”揭幕会在漳州市🏊东山县举行。　　据了解，这十大案例🐸是从全国各地法院、检察院及实务🔣专家推荐的近200件📵具有代表性的环境司法案例中👮评出的，涵盖污染环境、生态破坏、噪声补偿合同纠纷、行政公益诉讼等🐝多个领域，集🅿中体现了环境司法在服务生🤠态文明建设、保障民生权益、推动绿🦌色发展中的创新实践与制度👱成果。　　截至2024年，“中国环境司法发展研究📉”课题组已经🌑对中国环境司法发展👹状况进行了为期9年的跟踪观察，连续4年组织“中国十大环境司💴法案例”评选活动，推动形成《关于🍗加强环境司法案例精深研💔究的倡议》，通过亮成绩、汇众智、拓新局，共同推动环境🆓司法发展进程。李从珂称“已报警”，但网友并不买账。“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)

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凌叔华/岑仲勉/许昌/胡戈

（青岛日报／观海新闻记者 玻恩）