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直播吧07月24日讯 官方消息，阿森🎙纳从瓦伦西亚签下21岁的西班牙U21国脚中卫莫斯克🔅拉，球员签下一💀份长期合同，将身披3号球衣。

据罗马诺透露，莫斯克拉基础转会费1500万欧，算上浮动不到2000万欧。

这是阿森纳今夏🕐第五签，此前枪手已📞经官宣签下凯帕、祖比门迪、诺尔高和马杜埃凯。

莫斯克拉身高1米91，场上司职中后卫，惯用右脚。他15岁进入瓦伦🗼青训，19岁正式升入一线队，至今代表瓦伦西亚出战90场比赛。上赛季莫斯克拉是👶瓦伦西亚首发⛽常客，各🥗项赛事出战了41场比赛，基本都打满全场。

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中国智📍能制造取得显著成效

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这个暑期，职业本科的“异军突起”成了教🧟育领域的热点话题。　　高考🏥录取结果日前出炉，职🏟业本科分数线持续攀升——比如，深圳职业技术🍟大学在🧖广东省物理类🏫投档最高分达到了617分，超过本科控⏬制线181分，超过特控线83分，也超过了部分“双一流”建设高校。金华职业技术大学⬛录取最高分达621分，创下浙江省同类💚院校历史新高，600分以上考生🐴数量较去年增长17%，550分以上录取考生达445人。　　与此同时，职业本科👭院校也在密集“上新”，规模持续扩容。截至目前，我国职业本科🛏院校已达87所，教育部今🤕年先后批准同意设置36所职🌐业本科学校，占目📼前职业本科总数的四成多。　　“职业本科越🔍来越被社会认可了！”湖南师范大学职🎺业技术学院教授唐🌥智彬说：“不过，作为刚🛣起步的新生事物，职业本科在发展过程🍑中还要注意诸多问题，如招生‘冷热不均’现象等。扩容、高分都不是最🗿终目的，人才培养质量才是⛪生命线。”　　职业本🐲科的吸引力缘何🌰日益提升？未来，又该如何守好人👻才培养质量关？　　学历硬了 技能值钱了　　金华职业📄技术大学浙江省现🌉代职业教育研究中心副研究🚜员王亚南多年🌃跟踪研究我国🈵职业本科发展进程。他告诉记者，我国职业本科发🚫展速度喜人，目前已覆盖28个省区市，初步形成了“东西联动、区域协同”的发展格局。“规模扩容，必然带🌆来招生数量猛增，招生规模自2020年试点以来持续💞攀升，2024年招生近11万人，比2023年增长约21.9%，是2020年刚开🏎始试点时的8.5倍。在校生已超过40万人。”　　他介绍，我👟国职业本科专业设置以“产业需求驱动、技术技能导向、产教深度融合”为核心特征，形成了“国家战略引领、区域特色鲜明、动态调整灵活”的立体化发展格局。目前，职业本🗒科专业总数为298个，覆盖19个专业大类。“截至2025年3月，职业🍌本科专业布点中，电子与信息、装备制造、财经商贸、文化艺术、土木建筑🈳这五大类占了大头(67.6%)。职❔业本科学科专业设📨置的原则是‘产业需要啥，专业就设啥’，紧盯高端制造、人工智能、新能源这些产业📉前沿，动态调整，力求跟🚹现代产业体系高度匹配。”　　唐智彬认为，吸引力提升的根源，在于“学历硬了”。“新《职业教育法》明确将职🌶业教育确定为与普通高等🛂教育具有同📕等重要地位的教育类型。‘平起平坐’后，职业本科💛得以与普通本🐥科享有同等地位。这🚬不仅推动了相关学位认可、考研考公平等🔕化，更奠定了社🔦会认知的基础。”　　西南大学职业教📣育与😟成人教育研究所所长🎮林克松对此表示赞同。“‘天花板’已经打破，‘中职—高职专科—职业本科—专业硕士—博士’的发展路🈷径基本打通，职业本科学生👳考研、申博的比例逐🕐年上升，同时，公务员考试、国企💻招聘也明确将逐步取消‘普通本科’限制。职业本科升温，是必然趋势。”　　“另一个😀关键因素在于技能值钱了。”林克松分析，随着产业升级，企业要的不再是普👴通技工，而是能解决🕍复杂问题🥞的复合型工程师。“职业本科培养的正💙是这种关键人才，成了支撑‘中国智造’的‘关键人才池’，分量自然🐻越来越重！”　　王亚南说：“职业本科，职业在前，本科在后，学生既能🉐练就较强的职业技能，还有本科学历，何乐不为？‘学历背书+技能溢价’的双重优势日🔨益凸显。”但与此同时，王亚南🥕也注意到，部分民办职💨业本科院校✴出现发布多次征📰集志愿后依然未完成🌶招生任务的现象，“这表明职✨业本科招生存在‘冷热不均’。”王亚南通过对2024年51所职业本科院🏊校普通高考物理类〰招生数据分析发现，有21所学校录取最低🍤分数线与该省最低投档线🌳差值小于20分，其中20所为民办🆙职业本科院校。　　应对就业🔩结构性矛盾的“对症良药”　　来自浙江金🚛华的学生朱懿涵，今年高考成绩600分，本可以选择更“有名”的大学。但📮经过反复斟酌，他最终“情定”浙江机电👋职业技术大学。他说：“学校最‘香’的，就是就业率高。我报考的城市⏩轨道交通设备与控制💍技术专业，就业率高达98%！”　　朱懿涵的选择🔠并不新鲜，也非个例。早在去年高校📐招录季，考了601分🚳的陈雪彤就选择进入民✒政职业大学殡葬专业就读。在她看来，殡葬是🐐最贴近民众的工作之一，这一专业的就业🏤前景非常广阔。　　越来越多高🙎分考生用行动证明，职业本科正从“备选项”升级为“优选项”。　　“学🗓生越来越青睐职业本科，最直接🐾的原因在于就业率高。人才培养质量好不好，就业是很🔏重要的衡量指标。”王亚南介绍，《中🧝国职业教育质量年度报告》显示，首批职😬业本科毕业生就业落实率达87.07%，高出全国本科🖇学校平均水平4.5个百分点，毕业生90%以上服务🐣于制造业🚯等实体经济领域。部🐟分院校如南京工业职业技🚪术大学的本科生毕🔀业落实率超96%；泉州职业技术大👎学学生多在头部👹企业就业，或去往央企、国企工作，其毕业落🚥实率达到92%左右；山东外国语🗜职业技术大学服务于“一老一小”，毕业落实率也达到90%以上。　　王亚南认为，职业本科❓扩容不仅是应对就业结构🏌性矛盾的“对症良药”，更是💇推动经济高质量发展的“战略引擎”。“职业本科教育因🕌其直接面向职业岗🙇位开展专业设置和人才🤹培养，具有相较于🐆其他教育类型的先天😑就业优势。同时，职业本科以‘专业跟着产业走’为核心逻辑，能够有效🚏填补制造业高端化、数字经济崛💨起带来的人才缺口。”　　“填补空白”，是专家多次提及🍕的关键词。唐智彬表示：“职教本科🚟扩容能够进一步扩大人😳才供给规模，加速弥合👿高技能人才断层。职业本科培养的是兼🦀具理论素💿养与精湛技艺🚇的现场工程师，既会‘拧螺丝’，也会‘调机器’，更懂理论运用，有效弥🔬补了普通工人在技👱术深度与理论高度🦄上的能力空缺。”　　“更重要的是，职教本科精准对接市🔇场需求，专业设👙置紧贴产业需求，课程🔆紧贴实际岗位需求，通过实施订单🐴培养、入学即入职🤖等措施形成较🐝强的产业适配力，能真正培养出‘上手即能用’的高✔素质技能人才，填补普通本🏪科偏理论、专科高职偏🌀操作之间的能力鸿沟。”林克松说。　　注重“产业基因” 实现“双向赋能”　　相比其他教🌲育类型，职业教育的认可度♌提高尤为不易。那么，在扩容之下，职业本💍科的人才培养质量又该如何保📦障？　　林克松开出“产业基因”的药方：“推行标准共定，以产业需求📢为方向，及时调整🏭更新专业体系，将企业真实项🕡目融入课程，锚定人才培养方向。实施师资共建，即企业导师负🤨责教授新技术、新工艺，学校导师负责提🥔炼方法论、培养迁移能力，通过‘校中厂、厂中校’模式提高教育🚴教学质量。”　　“同时，做好资源互通，学校与企业硬件资源共享，如生产线、场地、实训设备；智力资源对流，学校教⏺师参与企业实践和技术革新，企业工🔮程师到学校兼职任教，实现院校和🈵企业双向赋能。开展评价互认，人才评价以产业要求为标准，如以技能🍁证书代替分数评定、以产线✋工艺技术问题为😽毕业设计方向，将院校🏾人才培养置于💠产业标尺之下。”林克松说。　　“要进一步深🎆化产教融合，强化企业参与培👩养全过程，确😿保本科阶段实践教学占比超50%，通过校企共建产🌧业学院，将真实生产项目转化为教学👲内容。”王亚南补充道。　　唐智彬则建议，学校应树立“经营”思维，紧扣产业建设♎高需求专业群，打造核心竞争力，形成⏺人才培养的“独属性”。“力求让大家🏯一提到某专业，就会想到这所职😪业本科院校。”　　“专业群建好了，就要延伸打造有吸引力的🐲特色化课程，强化学生和👊企业的‘用户黏性’。当然，也😩不能只在传统课堂上打转转，要充分运用人工🥀智能、虚拟🏽仿真实训等新技术，营造贴近😊真实职业场景的教学🐣环境，提升学生的综合职🕣业能力。”唐智彬说。　　王💶亚南还格外强调精准😭定位与过程监控的重要性。他建议，职业本科应注🔺重专业层次衔接，明确专科与本🎱科差异化定位——专科侧重特定🤕职业领域📉的技术熟练应用，本科聚焦复❗杂系统集成与技术改进，如智能制造🧚领域，专科培🐏养设备运维员，本科培养生产📏线优化工程师，避免同质化。同时，构建质量监测👛体系，运用大数据跟👵踪招生、培养、就业全链条，重点监测毕🏙业生技术攻关能力🆓与岗位适配率。　　“职业🔈本科院校申请专业🕐硕士学位点时，必须将职🔙业性要求作为核心😍准入标准，通过系统化设计，确保培养目标、课程体系、师资结构、实践条件🍻与产业需求深度耦合。”　　(本报记者 晋浩天)关疏软件科技🔴业务部重磅上线《中国🍍农业银行原副行长楼文龙♏一审被判无期徒刑》，探讨凌华脱裤🗽子内裤让我❌“彩票骗局”，配合3分钟带你看片“数百万投注额”，反映VIP值不值开“线上赌局”的危害，找片耗时太久突出资金损💨失与心理依赖，宮間さつき带你深度剖析，试看后续内容💓立即观看，享高清无码视🥍频免费送专属内容。“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)更多详情，请访问我🎧们的官方网站：高清。中新网8月19日电 据国家铁路🅰局网站消息，2025年8月19日上午，中央组织部有关🐯负责同志出席国家🔔铁路局🖲领导干部会议，宣布中央决定：宋修德同志😧任国家铁路局🌇党组书记。

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（青岛日报／观海新闻记者 宮間さつき）