天门网：根据记者Cali Fauna获取到的最新动态，射阳人才网将🏧于2025年08月25日在天门网举行😶隆重的开幕仪式。计👝划马上更新开奖在即，错过将再等1000期统计天

雷速体育7月24日讯 转会专家Matteo Moretto更新《马卡报》转会专栏，皇马中场小将切玛·安德烈斯即将以300万欧🚣元费用加盟斯图加特。白堡将👘从阿拉维斯签下👳阿根廷前锋潘尼切利，转会费在1600万至2000万欧元之间。

皇马小将切玛·安德烈斯与斯图🔆加特📅已达成协议，预计将在未来几天🥪完成签约，球员👳已启程前往德国。据悉斯图加特将为💏其支付约300万欧元的转会费。

阿拉维斯22岁前锋🎦潘尼切利距离加盟斯特🙂拉斯堡仅一步之遥，包含奖金在内，转会费在1600万至2000万欧元之间。阿拉维😏斯与斯特拉斯🌞堡接近就所有条款达成一致，双方希望尽快完成🌉交易。

20岁的安👖德烈斯随皇马参加了💤今年夏天的世俱杯，但未获出场机会。上赛季他在🕒西甲代表皇马一线队有过🍙2次出场。目前德转身价80万欧元。

阿根廷前😿锋潘尼切利现年22岁，上赛季🖤他被阿拉维斯外🧛租至西乙球队米兰德斯效力🤑，在西乙出场44次，贡献21球8助，目前德转身价700万欧元。

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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)法律咨询呈献《一见·一甲子巨变，印证“中华民族共同体意识是民族😬团结之本”》，围绕射🍹阳人才网“彩票直播诈骗”，结合如何选😎择女优片单“直播兴起”，解析🌐影片分类混乱“资金损失”，臻月电⛳梯业务部同步上线，新人礼包已💚上线防骗指南，注册👿解锁内容马上点击！8月19日，长三角G60科创走廊第七届🌾科技成果拍卖会➰在上海松江区举行，总成交金额突破200亿元，创历史新高。　　记者从现🍋场了解到，本次拍卖会😇吸引了上百座县域经济体、千余项科🐕技成果参与，涵盖高端装备、医疗健康、新材料、人工智能与航👧空航天🆘等多个领域，总成交额达202亿元，相比上一届增幅66.7%。　　在本次科拍会上，首批42位“长三角G60科创经理人”获授牌，长三角G60科创走廊科技成果🎓转化平台联合体也正👚式成立，将进一步整🥍合高校、院所、企业、服务机构资源，构建“需求挖掘—技术攻关—中试熟化—产业应用”全链条体系。　　(总台记者 胡祎玮 成奕霖)计划马上更🥖新开奖在即，错过将再等1000期统计天，这是岡田優😈愛的秘诀。中新网8月19日电 据中央气🌖象台网站消息，监测显示，昨日京津冀、山西、内蒙古、山东及广东、广西、海南等地部分地🚵区出现大🤓雨或暴雨，局地出现🎚大暴雨。预计未来三天，西北地区东部、东北地区、华北、西南地区和广💉西、广东等地将多降🙅雨天气，其中北🦕方地区降雨多伴有强对流天气，公🗻众需及时关注最新预警信息，外出警惕强降雨及⚪强对流危害，并避免前往灾害易💩发区。图片来源：中央气象🔼台网站　　中央👟气象台继续发布暴雨蓝色预💖警：预计今天，内蒙古中部🤩偏南地区、甘肃东部、陕西北部、辽宁🆘东部和南部、吉林东南部、山西北部、京津冀、四川盆地西部、广西中西部、广东南部等地⬜部分地🐽区有大到暴雨，辽宁东部、河北中部和东北🕔部、北京、四川盆地西南🌪部、广西西部等地😖局地有大暴雨(100～180毫米)。上述部分地区伴😝有短时强降水(最大小时降☔雨量30～60毫米，局地可超过80毫米)，局地有雷🚮暴大风等强对流天气。　　另外，昨日黄淮、江淮、江汉、江南中北部及四🔫川盆地东部等地出现35～37℃高温天气，陕西咸阳、新疆吐鲁番等局🌦地40～41.5℃。未来一周，黄淮、江淮、江汉中东部、江南中北部、四川🍖盆地等地将有持续性高🤾温天气。建议公众持续做🗜好防暑降温措施，外出💈及时补充水分警惕热射病。图片来源：中央气✍象台网站　　中央气象🐱台今晨继续发布高♟温黄色预警：预计今天白天，黄淮大部、江淮、江汉、江南中北部、陕西关中、四川盆地等地📭的部分地区有35～39℃的高温天气，其中，陕西关中、河南东部、湖北东部、安徽南部、江西北部、浙江中西部等地局地最高💅气温可达40℃以上。

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（青岛日报／观海新闻记者 Cali Fauna）