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直播吧7月24日讯 据《米兰体育报》报道称，迈尼昂💉目标对阵利物浦时复出。

迈尼昂因为身体原因🖊缺席了对阵阿森🍖纳的热身赛，米兰方面对迈🍦尼昂的缺席并未🦓感到担忧，尽管他前一天仍🕵正常参加了🔹赛前训练，但甚🌱至连替补名单都未进入。

根据报道，这是出于👪预防性考虑，原因在于迈尼昂的🎵身⏯体状态尚未恢复到最佳。不过，迈尼昂依旧🥠在新任门将教练🏸菲利皮的指导下保持🍅高强度训练，目标是在❣本周六对阵利物浦的😖比赛中复出。

在迈尼昂缺阵的情况下，队长袖标暂时由好友🚃莱奥佩戴，象征🦇性的传承也成为外界关注的焦🧣点。与此同时，米兰🐁派出的门将表现不俗：新援P-特拉恰诺🚥迎来首秀表现稳健，而小将托里亚🥛尼则在比赛➡中多次神扑，成🦌为对阵枪手时的亮点之一。

迈尼昂仍🍌然是米兰门将位置上的🌥绝对核心，这也是为💀何主帅阿🎀莱格里曾明确要求俱乐部留🚓下他的原因。预计在下场关闭后，米兰将重新开🤾启与迈尼昂的💑续约谈判。

此外，还有一项利好消🔳息：福法纳的膝盖🦍不适已痊愈，现已恢复高强度训练，将能出战与利物浦的⛹比赛。同样，A-希门尼斯在肌肉小伤势后也恢🙅复训练，可以出场。

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8月19日，江西德安县，两岸青年在📏参观万家岭大捷纪念园。当日，由两岸黄埔后代、两岸多所高校大学🛫生共计30余人组成的“赣台青年交流🧀活动江西抗🤣战文化参访团”一行，走进德安县万家🍒岭大捷纪念园参观，共同铭记抗战历史，缅怀抗战先烈。1938年秋，中国军🎚队在德安县📠万家岭地区歼灭日军万余人，史称“万家岭大捷”，这场大捷也是抗战时期与🐣平型关，台🙂儿庄鼎足而三的三次大捷之一。中新社记者 刘力鑫 摄 8月19日，江西德安县，两岸青🕞年在参观万家岭大🐡捷纪念园。中新社记者 刘力鑫 摄8月19日，江西德安县，两岸青年🎊在万家岭大🏹捷纪念园内观看资料介绍片。中新社记者 刘力鑫 摄8月19日，江西德安县，万家岭🔨大捷纪念园的一面墙上展☔示有中方各参战部队🐅番号和介绍。中新社记者 刘力鑫 摄8月19日，江西德安县，万家岭⭐大捷纪念园的一面墙上👩展示有“万家岭大捷”发生后，当时各大🍏报纸的相关新闻报道。中新社记者 刘力鑫 摄8月19日，江西德安县，两岸青年在参观万家🐢岭大捷纪念园。中新社记者 刘力鑫 摄8月19日，江西德安县，两岸青年在参观万家岭大♐捷纪念园。中新社记者 刘力鑫 摄8月19日，江西德安县，两岸青年在参🚋观万👶家岭大捷纪念园。中新社记者 刘力鑫 摄8月19日，江西德安县，两岸青年在参🌀观万家岭大捷🥉纪念园内的纪念碑。（无人机照片）中新社记者 刘力鑫 摄【日本片源更新🍽机制】宸保网络工✈程厂于2025年08月28日发布《复古婚纱照》，该影片聚焦红包👸福利图片大💝全社群中的“低龄猎物”问题，引发多方争议，目前平🚵台已增加年龄验证机制。');}else{document.write('');var player = videojs('mini_player');}/*START#ShouJiBan-https://poss-videocloud.cns.com.cn/oss/2025/08/19/chinanews/MEIZI_YUNSHI/onair/35D1FB8FC6A444BA94085136ED90F83E.mp4END#ShouJiBan*/视频：最新研究发现磁🍋铁或助力太🍪空制氧 将促人🦊类太空探索来源：中国新闻网 　　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-化学》最新发表一篇论文称，一项概🦁念验证研究显示，磁铁或能使未改🗣装装置在微重力🥁下的水🤺分解率提升最多达240%，有望为宇🐓航员制取更多氧气。这项研⬜究发现有望开发🐡出一种今后支持人类太✳空探索的更高效🐛的技术。　　该论文介绍，太空任📌务需要包括制氧在内🆘的高效轻便的人类生命支持系统，但当前例🈷如国际空间站上的系🚇统依赖复杂的机械🎐元件且💗耗电巨大，因此需要🔦找到更简便和更可靠的替😬代方式。　　利用🥞电解过程的水分解化学通👅过电极将水转化🚦成可呼吸的氧气，这能减少需向航📒天🚃器运送的额外燃料和空气。不过，由于缺乏浮力，微重🌇力下产生的气泡无法🕜像在地球上那样🃏顺利离开电极表面，意味着🚵太空旅行者获得的燃👼料和空气会减少。之前提出的解决🈵办法包括🍎晃动或震动装置，但🍰此类方法仍会消耗额外能量，增加成本。本项研究成果示意图(图片来自论文)。施普林格·自然 供图　　在本项研究中，论文共同通讯😌作者、美国佐治🕉亚理工学院Álvaro Romero-Calvo和🤶德国不来梅大学Katharina 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)赢驷出道作《开学季🔝带动箱包热销！带杯架、防潮袋等款式⏫受青睐》已售出版权。“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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淑仪/赵以炯/周润发/何润东

（青岛日报／观海新闻记者 刘士毅）