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日本J联赛球队神🧦户胜利船于7月24日发🦍布官方声明，宣布原定于7月27日与西甲豪门巴塞😄罗那进行的友谊📼赛将被取消。 这场比赛原定🚫作为神户胜利船30周年纪念慈善赛，地点为神户🌘诺埃比亚体育场（Noevir Stadium Kobe）。然而，在比赛仅剩四🖌天即将开打之际，巴塞罗那俱乐🌯部突然宣布：“由于主办🙂方存在严重违约行为，我们不🚣得不遗憾地取🦍消此次赴日参赛计划。”
对此，神户胜利船通过🥞俱🕵乐部官网发布了正式声明，内容如下： “关于原定于2025年7月27日（星期日）举行与巴塞罗那🌿的友谊赛，目前🐀我们已收到相关信息，称主🔗办方在合同履行方面出现了问题。目前我方💑正在对此情况进行核实。” “对于广大球迷及🎀所有相关人士因😗此事产生的担忧与不便，我们深表歉意。”
“目前，我们正📓与相关各方积极沟通，收集最新信息并🍔推进后续应对💡措施。一旦有新的进展，我们将第一时🚯间通过俱乐部🎑官网及其他🌫渠道进行公告。敬请大家耐心🗝等待，感谢理解与支持。”
目前，这场备受关注的友谊赛📂是否彻底取消，以🍡及后续是否会重新安排，仍有待进一步⬆官方消息。

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海南升级发布台风🥋一级预警

中新网北京8月19日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下🤗专业学术期刊《自然-微生物学》最新发表一篇🏻论文称，一🛴种独特的微生物群落能通❎过发酵可可豆，复制出高品质🔃巧克力的风味特征。这项研究结🕣果或能🏦帮助提升醇正风味巧克力的🗺工业化生产。　　该论文介绍，巧克力的独特风味取决💞于可可豆🚔的发酵，传统上，可可豆🌄的风味特色与产豆✨农场的位置密切相关，这也💫带来了巧克力参差🍭不齐的品质和风味。葡萄酒、奶酪或🐐面团在发酵时会加🧥入特定的微生物来提炼风味🌶，但与🕸这种发酵方式不同，可可豆是📢自然发酵，而人们一🍫直不了解参与发酵过程👠的微生物。　　在本项研究中，论文通讯作者、英国诺丁汉大学David E. Salt和Gabriel Castrillo与同事🏠及合作者一起，对哥伦比亚3个可可农场的🚎发酵可可豆进行基🙁于DNA测序的分析。他们在其中一🚪个农场发现，一种独特的微生👩物群落驱动了典型的🐊发酵过程，从而形成更🛃醇正的风味，这也得到职业品尝师的验证🎰。　　利用这些DNA测序数据，论文作者确定了该🌌发酵过程中的微生物间🕘相互作用和代谢通路。在此基础上，他们设计出一个明确的细菌🐊和真菌的微生🎠物群落，该群落或能在实验🚙室条件下复🐖制出巧克力的醇😿正风味，并得到😊同一批职业品尝师和巧克⛳力代🈁谢物分析的验证。　　论文作者总结表示，他们这项成🥞果后续开展进一步研👩究，或能指导工业发🤢酵剂的设计，让巧🎄克力风味不再受到🏯地理位置的限制和影响。(完)【AV女优转型趋势】あまち最新发布《巨龙挺进花心太🧢深了》被网友称为“情色版纪录片”，内容聚焦我和亲妈发生🍎过关🎓系换脸事件，创新的支持实现与👷多个资源🛸站已实现片段同步更新。【一线探索】　　2025年，对于河北🌕工业职业技术大学(简称河北工🚍职大)来说，意义非常。这一年，学校录取分数线持🖊续走高，高分段考生占比显著提👍升——省内物理类🎋最高556分，超出本科控制线97分；历史类最高547分，超出本科控制线70分。文理科最低录取线均超线40分，物理类考生100%过特控线，历史类考生30%过特控线，优质生源🍯的持续涌入，印证着社会对👔学校🧤职业本科教育的认可。　　与此同时，学校✌迎来了首届职业本科毕业生。853名学子全部顺利毕🚞业，其中577人入职头部企业，另有部分选🐴择深造、考公考编或投身西部⛩计划，职教成长天🍇花板正在被打破。　　短短四年，学校职🥒业本科教育实现跨越式发展。2021年起步时仅开设5个专业、计划招生350人；2025年，已拓展至37个专业、计划招生3500人。招生类型不断🙌丰富，中高本贯通🧗培养体系已全👯面构建完成。　　这“双向向好”的喜人景象，离不🗞开四年前的破局。2021年取得职业本科🦇招生资格时，“职业本科该怎样办”这个问题🍭像块沉甸甸的石头压🍲在我们心头：按普通本科模式，怕学生成为“纸上谈兵”的理论家；照搬高职方案，又难达本科深🏥度要求。企⏮业对这个新办学层次⏸态度模糊，家长也对文凭😒质量有所质疑。　　破局从啃“硬骨头”开始。在钢铁产业转🦊型升级浪潮中，专🤚业如何精准对接产业需求是🆘关键。学❌校深入河北钢铁厂、装备制造车间，沿钢铁产业链梳🌂理发现，中游智能冶炼、轧制是发展痛点，下游深加👋工是发力点。按“产🃏业链上建专业”思路，我们迅速设置🦒钢铁智能冶金技术、钢铁智能🚰轧制技术以及面向深加工的🍞材料成型及🌙控制工程、汽车工程技术等专业。如今，37个职业本科专🌏业均对接国家重点产业链，在多领域🕳形成优势，实现人才❔培养与产业需求同频共振。　　课🐺程体系重构难度超出预期。钢铁智能冶金专🤟业老师对比高🚽职《连续铸钢生产与操👡作》教材和普🕟通本科《现代冶金学》，发现前者太浅、后者太深。他们调研39家钢铁企业，拆出6个核心岗位、12项核心任务、48项子任务、256个知识点和技能点，融合全国技能🤜大赛的标准、冶金点检证书⏭要求以及企👭业联合攻关的最🚏新成果，开发出《现🍎代连铸生产技术》这门核心课程。　　教材内容更新滞🎆后，导致人才培🌬养与产业需求衔接出🛡现瓶颈。材料工程学院🧕学生反馈，“钢铁🔪企业数字化检测手段已经🏮非常普遍，教材还讲被淘汰🐍的人工🕊肉眼判断钢水温度、成分方法”；企业抱怨，“一键炼🥓钢系统已上线，教材仍讲传统的🥒炼钢生产技术，人才到岗需补😇训三个月，成本太高”。为此，我们与行🐯业头部企业建立常态🌔化沟通机制，企业的🏄技术研发团队定期传🤣递最新的技术成果，教师🌜则联合企业工程师将这些🆗新技术快速转化为教🤺学内容，确保学生学到最🌂新技术。再比如，人工智能学院🙏教师联合企业将AIGC(人工智能生成🏔内容)项😚目拆解为一系列生动🙊的教学案例，学生在🛷虚拟仿真平台上💹就能模拟训练数据标注、模型训练、内容生成🏤等核心环节，亲身体验AIGC技术在实际项目中🐜的应用流程。针对🏾当下热门的具身智能🗾和人形机器人技术，课程及时🙍引入最新的理论知识和技🏟术成果，并配套企业提供💍的仿真环境，学生可以在线编🏬写控制程序，让虚拟机器人完🌭成搬运、组装等生产任务。　　产教融👖合实现校企双向赋能。为解决钢铁生🎸产实训的安全🚧与实操矛盾，学校把31个🤶实训室打造成“微缩车间”，引进企业尖端设🦆备与核心产线，让学生在校内实👻操工业真机。针对高危、高成本、大型流程实训，建成全流程“钢铁智慧工厂”数字孪生系统，复刻从“烧结”到“焊接”的生产线。这种“虚实结合”模式，使学⤵生毕业前就能拿到企业“预录用”证明。自动化技术应🐴用专业🐊毕业生董儒鑫，在校时不仅在企业导师💼带领下研发了新🤠型SDI全自动水污染指数分析仪，还通过学校开设的“人工智能通识🍛课”掌握了基🕝础算法。岗位实习时，他既🕡能动手解决生产线的机械故障，又能看懂智🍃能产线的数据分析报🈚告，直接从📲操作岗跃升至技术岗。“战中练”模💶式让学生技术能力成为就业“硬核”支撑。　　这个假期，学生们在老师🍅指导下，正在积极备战🌤世界职业院校技🗑能大赛。这份拼搏的动🏿力源于他们心中的💅共识：实践中锤炼的硬🔤核本领，才是叩开💲职场大门的“通行证”。职业本科教育的🐬破局之钥，就蕴藏在“专业扎根产业链、课堂融入生产线、成长对接需🤱求链”的实践中，让高质量就🤫业与多样化发💸展之路在产教融合🙄中越拓越宽。　　(作者：李鑫，系河北工业职🍷业技术大学党委书记)中谷美結的新书《“共享中🦒国经济高质量发展机遇”（见证·中国机遇）》即将出版。“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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中島小夜/杞憂朝美/波瑠舞奈/Jakeline Teen

（青岛日报／观海新闻记者 刹那愛）