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北京时间7月23日，阿⬛森纳将在季前友谊赛中对阵AC米兰。上周六，在对阵沃🖖特福德的闭门友谊赛中，苏比门迪代表枪手完🦅成了首秀。本场比赛，苏比门迪或👱将首次在球迷面前完成亮相。赛前，阿森纳主帅阿尔特塔在接受采访时，谈到了苏比门😴迪加盟球队的过程✡和对他的看法。

在谈🗼及俱乐部从皇家社会接🍯连签下梅里诺及苏😘比门迪的话题时，阿尔特塔表示：“我认为这是俱🦏乐部及所🧜有相关人员精心策划的计划，目🦕的是在两年内分步骤实现我们的引援😝目标，同时确保🏫这两笔签约都能顺利完成。”​

“他们两个人都非🎬常渴望加盟球⚫队，这一点很关键。我觉得🏫皇家社会是一家具有前瞻性的☕俱乐部，他们非常🈯理解我们的处境，而且他们非常出色。”​

“我们实现🚋了自己的引援目标，球员也做🔱出了我们期望的选择。我认为皇家🚋社会最终对结果是满意的，所以这对各方来🕞说都是个非📼常积极的结果。”​

当🥜被问到苏比门迪在场上会💂更多地担任防守型中场（六号位）还是全能中场（八号位）时，阿尔特塔毫不Ⓜ犹豫地回答：“六号位。我对此非常兴奋，就像我之前说的📰，当你🌞每天都能见到他，不管是在训练场上，还是训练课上，看他如何🐿获取信息以🐎及在场上处理问题，都是一种享受。能拥有他，我真的非💡常非常高兴。”

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摄　　其间，中柬泰三国外💵长举行茶叙，中老缅泰外长举行🆚非正式会晤，为解决柬泰🚂边境冲突、打击跨境犯罪等🛰安全问题📆凝聚最新共识。中国国际问⏩题研究院亚太研究🥥所副所长杜兰说，“在这🚂里发出的安宁之声、形成的安🛠宁共识，既结合时下👈地区热点，回应外界关切，又传🍗递了以和为贵的精神。”　　再如，屯💷溪位于世界文化与自然🌞遗产黄山脚下，黄山迎客松名闻天🆖下，象征着中国包容万🙉千的宽广胸怀。此外，屯溪也是徽州文化的中心地，历史上安📂徽商人正是从这💘片区域将贸易拓展到东⏩南亚、日本、欧洲等地。畅迎八方客，勇于闯天涯，屯溪折射出中国❗人包容开放、开拓进取🤬的品格。　　如中国国际问题🕷研究院研究员👦陈玉荣所言，在大城市举办的国际🦊性活动已较为常见，小城的独特🚾风貌则能为外界深度❎感知中国文化与理念提🥇供新视角。　　之所以选择一🏒些小城举办外交外事活动，也可从中国外🌭交致力📡于服务国内发展、加强中外合📸作的举措中去观察。　　自2016年起，中国外交部开始🏈举行国内省区市全球推介活🥦动，为地方开放📩创造条件，为🍇世界了解中国打造平台。在2017年举行的云南🦑全球推介活动中，王毅就曾介绍，云南是“中国开放历史最🤟悠久的地😊区之一”，也是“中国对外开放新阶🕳段的主力军”。　　外交搭台、地方唱戏，外交活动放在😌诸如安宁这🍗样的小城举行，不仅有助于推动📱中国小城更好🦅走向世界，也成为外界感知中国开放合作🌆的窗口。此次来华出席🤵澜湄合作外长会的泰国外🎒长玛里表示，安宁🏢是个美丽的现代化小城，体现了中国的发🐓展理念和成就，值得学习借鉴。　　接待🉑能力和综合保障能力提升，则为小🥫城变身外交大舞台提供了必要条🚦件。　　安宁📊位于昆明市西南32公里处，通往滇西8个地州，经畹町直接与🤡缅甸相连，是连接南亚、东🈲南亚国家的必经之地。优越的🐵地理位置和便利的🐋交通条件为会议提供了基础👸的交通保障。此外，作为以“天下第一汤”美誉🔥闻名的滇中小城，安宁2024年接待游客超1400万人次，有足够的能❓力保障👍外事活动举办。　　杜兰向记者指出，近年来，中国许多特⏯色小城在交通、住宿、会务设⛹施等方面不断完善，具备了举办国际🤦会议的能力。　　小城见证大国外交故🌜事，在风景不同、人文各🐳异的地方，外界听到中国外交之声，看到东方大国开🤸放的姿态。陈玉荣指出，小城办大🗣会不仅有利🔡于自身国际化发展，更有利于外界感知中🥨国经济社会发展跳动的脉搏。(完)惊悚短剧《柬埔寨外交部：泰国对柬领导🧙人提起诉讼将❇严重损害两国关系》上线即被404。“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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上原惠美/新垣優香/目黑綾乃/星莓

（青岛日报／观海新闻记者 Vanisha Vixen）