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北京时间7月24日，米🖲兰俱乐部官方发布公告，宣布从布莱顿签🥟下左后卫🎒埃斯图皮尼安，根🚢据罗马诺此前的报道，这笔🏀交易的转会费为1700万欧元外加200万欧元的浮动。

米兰官方公告：

俱乐部宣布，已从布莱顿俱乐部🌬永久签下♏厄瓜多尔球员埃📰斯图皮尼安，这位后卫📹已与红黑军团签署合同，合同期限至2030年6月30日，他将身🚹披球队的2号球衣。

埃斯🐤图皮尼安于1998年1月21日出生在👰厄瓜多尔的埃斯梅拉达斯，他在基🌾多大学体育俱乐部🎳的青训营成长，并于2015年9月在一🗄线队首次亮相，总计出场45次。

在其🕰职业生涯的后续阶段，他曾效力于格🦆拉纳达、阿尔梅里亚、马略卡和奥萨苏⏯纳，之后转会至比利🐿亚雷亚尔，在那里他出场74次🐏并赢得了欧联杯。

2022年夏季，他转会至布莱顿，出场104次并打入5球，2019年，他首次代表厄瓜多😍尔国家队出场，目前已为国家队出场48次并打入4球。

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中新社澳门8月19日电 澳门特区政府🎐统计暨普查局19日公布消息称，2025年上半年共有918项会展活动在👠澳门举办，比去年增加208项，同比增长29.3%。　　据👄公布的数据显示，2025年上半年澳门会展活动📰以会议为主，共举办863项会议，同比增长29.6%。展览共27项，同比增长3.8%，吸引2822个参展商及24690名专业观众；其中，国际参展商🥕和专业🏀观众数量同比分别增长19.8%和20.9%。此外，奖励活动同比增🍱长55.6%至28项。　　按活动主题分🍳析，澳门上半年会🤬展活动以“商贸及管理”为主题的最多，共358项，占总数的39%；其次为“旅游”(114项)及“资讯科技”(113项)，分别占12.4%及12.3%。　　按活动类⏹型划分，澳门上半🧙年会展活动中协会/组织会议共351项、公司会议330项、政府会议165项、展览27项，分别占总数的38.2%、35.9%、18%和2.9%。(完)【BT资源合法吗】骏片涂装🏕工程业务部特别推荐《（抗战胜利80周年）阅🍏兵训练坚持实战标准 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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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（青岛日报／观海新闻记者 松井紗綾）