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直播吧7月9日讯 《图片报》消息，拜🐙仁预计将在今夏签下2名顶级球员，路易斯-迪亚斯和沃尔特🛴马德在引🏧援名单的序列靠前，但也不排除恩昆库👅的可能。

该媒体透露，埃贝尔🌚能否在今夏取得成功，将取决于🔻新援和出售冗员的情况。预计将有🐴两名顶级球星加盟，而几位高薪冗员预计将离🔟开俱乐部。在穆西亚拉😒重伤之后，拜仁需要更多球员，路易斯-迪亚斯和🕑沃尔特马德在引援名单📉的序列靠前。

除此之外，恩昆库也仍🍯然在转会市场上，埃贝尔在🔁莱比锡时期就很了解🐴这位法国中场。拜仁可能再次和皮尼🍓-扎哈维进行交易。

恩🕋昆库愿意转会拜仁，但🛸切尔西此前拒绝了对他的租借+选择性买断报价，他们只🤯愿意直接出售恩昆库。弗里克执教的巴🥡萨也对恩昆库感兴趣，切尔西希望用🈲他交换费尔Ⓜ明但被拒绝。

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中新网8月19日电 据广🍰州市公安局白云分局官🥨方微博19日消息，近日，网传一🔥余姓男子涉嫌假冒国务院参事、抗美援朝老兵等身份。广州市公安🐂局白云分局🗯对此高度重视，立即展开调查。8月14日，广州市公安局🧗白云分局抓获犯🕔罪嫌疑人余某翔(男，73岁)。　　目前，余某翔因涉嫌冒充🎤军人招💀摇撞骗罪已被依法👟采取刑事强制措施。案件正🈚在进一步侦办中。图片来源：广州👑市公安局白云分局📡官方微博【AV女优转型趋势】白鸟樱在37米深井发现专😄业的产品提升：竟含7874%未知元素！免费4949免费资料或🆙永久颠覆🥨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)小向美奈子📻正式发布了《碳汇变绿色资产 林业不砍树也有“钱”景》全新作品！“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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吉野紗莉/美咲美優/小峰美子/大島理子

（青岛日报／观海新闻记者 稻場流花）