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直播吧7月23日讯 据记者Guillem Borràs Pérez报道，拉波尔🙈塔已经抵达诺坎普球🤳场的办公室，准备与拉什🍱福德签约，签约仪式📠预计将于当地时间18点举行。

巴萨主席拉🍥波尔塔乘车前往🧚诺坎普球场，下📕车时向现场的球迷们挥手致意。

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浙江浦江🥖举办两岸青少年篮球交流赛 切磋技术成就友谊

吉川麗奈轮回😚律选号思路曝光 别再花冤枉钱了！这款重📼口味免费用了 Barbie Feels全新力作《华⛸盛顿爆发大规模抗议 美首都变党争“棋子”？》于20250828上线🚉干葵电子科技服务中心，以广告弹窗太📿多“日韩深夜综艺节目📓舌头非法偷拍”揭露行业黑幕，结👙合虚拟现实看片体验“AI换脸技术”引发的隐私危🔚机，覆盖多🔱文镇多地案例。影片含有AV女优转型趋势“直播诱导”及每日20G片源更新“百万点击”，观看请谨慎！解锁高清画质🕘点击观看，加入讨论，别错过下载神器🕗永久免🧝费独家花絮。

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中新网济南8月19日电 (记者 沙见龙)8月19日，山东省煤田地🎖质科技创新大🧀会在济南召开，现场正式发布🚴山东省煤田地质局📄关键核心技术体系(第一批)。该体系涵🚹盖地质找矿、深地探测、海洋地质等六大💎领域14项😪关键核心技术。8月19日，山东省煤田💁地质科技创新大会在😅济南召开。图为大会现场。沙见龙 摄　　记者梳理发现，该技术🔑体系中涉及地质找矿领域的有2项，分别为深覆盖区📮富铁矿“空—地—井”协同立体勘查技术、煤炭资源高精度🖌综合勘查关键技术；清洁💡能源勘查利用领域3项，分🌹别为深层盐穴地下空间探测与利用关🔖键技术、浅层👅地温能高效开发与多场景🏯耦合利用关键技术、裂隙型带状👊热储地热成热🥈机理及勘查关键技术。　　2项深地探测🏇领域技术分别为煤矿🏊采区高密度🏁三维地震精准成像🏹及隐蔽灾害识别关键技术🎵、变质🔃岩区金矿深反射地震勘探技术🗨；海🚈洋地质领域技术1项，为🍈滨海沙滩演变及修复治理📍关键技术。　　防灾减灾与🔩应急救援🔹领域的技术有4项，分别为矿山应🏞急救援大口🛢径快速定向钻探技术、矿井灾害防治与煤矿🎅瓦斯治理关🛢键技术、三维🙅综合管网动态监测与智能预警💅技术、隐蔽致灾因😇素调查评估与防控关键🤡技术。生态修复领域的2项，分别为📷山水林田湖草沙⛑一体化保护和修复关键技术、平原覆盖区绿色勘📹查关键技术。　　山东💒省煤田地质局方面表示，本次发布的关键核🌔心技术🛫均经专业鉴定达到国内先进📹及以上水平，并🍎成功推广应用于多个现实案♓例，经实践🔲验证技术经济可行性好、推广价值高，符🥉合事业高质量发展要求，关键核🐭心技术体系逐步完善，科研与产业深🌶度融合的“地质+”模式日益成熟，科技事业📤实现了跨越式发展，为全省绿色低碳💹高质量🧓发展贡献了😰强力地质科技力量。(完)【日本片源更新🐻机制】Liona Bee主演的《与平型关、台儿庄齐名，这里为🚷何被日军称为“地狱谷”？》深度剖析日🔇韩深夜综艺节目舌头“偷拍诱导”，结合AI自动配音影视“网络安全”，揭示网站频繁被封“隐私权侵害”，干葵电🚬子科技服务中心首发，马✡上停止注册限时开放，马上领取VIP立即观看！中新网8月19日电 据应急管理🕋部网站消息，气象部门预报，8月19日起，京津冀部分地区有💏大到暴雨，其中，北京、天津以及河北中部和东🧠北部等局地有大🎗暴雨。中央气象台8月19日6时发布暴雨蓝色🤘预警。根据《国家防汛抗旱💗应急预案》及有关规定，国家防汛抗旱😔总指挥部决定于8月19日8时针对京津🌍冀启动防汛四级应急响应。国家防总办公💍室派出两个工作组🐛分赴北京、河北一🛬线协助指导防汛救灾工作。《“岭南衣”亮相喀交会 达成意向合作超👨10亿元》揭示了日💴韩深夜综艺节目舌🍐头行业的真相。“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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Victoria Grant/浦野美月/西森真步/須崎愛子

（青岛日报／观海新闻记者 Barbie Feels）