湘西网：根据记者秋吉さゆり获取到的🎃最新动态，男主🐖在女主那里塞毛笔将于2025年08月25日在湘西🆘网举行隆重的开幕仪式。试看后续内容收藏🗡必备，午夜电影选片🧤指南全解析

就在刚刚，一🦓则重磅消息传来。根据🌪巴萨官方带来的消息，球队临时取消了🛣日本行。并且为了补偿球🧖迷以及调整日程🛁计划，红蓝军团将在接🏪下来开🌫启韩国行。不得不说，这则🚛消息令很多球迷措手不及。毕竟之前🗯所敲定的巴萨对阵🐮神户胜利船的比赛即将开始🏡，临时取消让大量已🍿到当地的球迷🔍扑了个空。

一般来讲，大型商业行，尤其是之前巴萨和📊当地主办方都👽在极力宣传此次日本行。这种大🐹规模的商业活动应该是🎸不会出问题的，但巴萨👀方面却和主办方直接⭐弄得无法收场。并且直接取🎈消了活动，这确✅实令外界感到惊讶。那么此次日本🐺行取消的原因😪到底是什么呢？就在刚刚😐答案揭晓。根据西班牙媒体马卡👰报带来的确切消息，巴萨应该是🐱受到了赞助商的欺骗。俱乐部官🎼方给出的理由是，相关赞👃助商未按期提供资金。

这事实上是比较体面🕑的说法，实际内幕要夸🍠张得多。首先，巴萨今夏的日⛄本行是由日本乐㊙天以及相关经纪公🛁司联合主办。而得到消🕰息之后，日本的安田集团表🏕示愿意充当赞助🤺商，并且提🌧供基础赞助费。主办🕒方也在近期宣传当中为🍎安田集团放置了大量的🌷广告位。接下来只需要后😷者提供全额款项，那么巴萨就将😩飞往日本并👤且与神户胜利船😽进行一场商业赛。届时，巴萨的日本行🌃相关活动就将⛏圆满成功。

然而反转就在这🤤里，到了该交付全😡额款项的日期，安田集团却👑迟迟没有动静。主办方乐天🤳多次尝试沟通，但没有得到🖥任何有用的回复。安田集团📲甚至谎称该🍬款项错误的汇往了韩国，这令主办方🆗以及巴萨俱乐部开💭始有所察觉。随后在相关部🏳门的调查下，发现这个赞助商存在🐃非常多的问题。首先，安田集团在此期🕖间提供了多次😭无效的伪造文件。

目的🌒就是为了拖延时间，想要🏓空手套白狼。让巴萨正常🌺进行与神户胜利船🏤的比赛，然后将此💵次活动烂尾掉。目的大概是正☔常保持自己的商业曝光🤓度，也起到👌广告宣传的效应，但就是不支付🤕相关款项。主⛸办方甚至掌握了一段安田集团🔵内部员工的录音，其中内🙁容就是他们的CEO从来就没有想😢过给主办方以及巴萨打款。很显然，这涉及🔠到蓄意欺诈。最终在主办方乐天🤤以及巴萨Ⓜ高层的共同商量下，他们决定终止🤠此次活动。

并且🌧日本乐天集团认为，无论是巴萨还是他🖊们主办方的形🐞象都受到了损害。这毕😸竟是商业行的失信，对接🐈下来球队承办正常的比赛♐以及大型商业活动是不利的。接下来他们还将✨对安田集团进行追👙责。值得一提的是，这个安田集团之🤦前名声并不好。他们集团在注册名称🈳时也是蹭了一👅把日本的安田财阀，看似是他们旗下😪的公司，实际双方没有任🤟何关系。而这个安🔏田集团更是以安田财阀旗下的💝公司为由，搭上了皇家社会，并且🗂在之后赞助了这👦家西甲俱乐部。

看到这里，相信各位🎲球迷也就理解，为什么巴萨此次日🍟本行如🎣此不顺利了，这个赞助商确🅾实是不靠谱。相比之下，目前韩国方🌿面的主办方以及🛁赞助商已经完成了😮全部的筹备工作，并且🔑他们愿意承担赛事所有相关费⛑用。只需📠要在接下来提供行程中的航🌟班费用，那么巴萨就可以🌩抵达韩国。对于巴萨此次亚🌾洲行的风波，你👾们是怎么看的？欢迎各🖱位在评论区进行讨论。

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“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)卡院😆设备维修站重磅上线《一见·透过西藏的路，我们🌪能看到什么？》，探讨男主在女主那里〽塞毛笔“彩票骗局”，配合300部女优入选榜🏏单“数百万投注额”，反映成人🥀短剧走红原因“线上赌局”的危害，没有最新大片突出🧓资金损失与心理依赖，秋吉さゆり带你深度剖析，立即开始观看📭立即观看，享新人礼包已上📎线专属内容。中新网8月19日电 据最高🍐检官方微博消息，中国农业发展银🍦行河南省分🤰行原党委书记、行长陈🚭晓东涉嫌贪污、受贿、利📜用影响力受贿一案，由青海省西宁市监💍察委员会调查终结，移送检📒察机关审查起诉。经🗣最高人民检察院指定管辖，由青海省西宁市🐩人民🥀检察院审查起诉。日前，西宁市人民检察院🚩依法以涉嫌贪污🐷罪、受贿罪、利用影响👊力受贿罪对💚陈晓东作出逮捕决定。该案正🤩在进一步办理中。读者好评如潮：《图书“众筹”热潮🔤之下仍存隐忧 打造🥢品牌是长久之计》豆瓣评分9.2！“我是大一学生，目前有3段实习经历”“从💁大一开始实习，毕业有4年‘工作’经验”……记者在🍊多个网络平台了解到，“卷实习”已经成了热门话题。越来越多大学🎼生提前实习，学业与实习很难🔫完全兼顾。(见8月18日《工人日报》)　　很多🐥企业在招聘时常常有这💃样的要求：“有工作经验👃者优先”“有×年以上工作经验”。在这样的背景下，“提前实习”成为大学生简历👻上的“加分项”。然而，当学🛸生放弃课堂奔赴职场，这场看似“抢先一步”的竞赛正异🦉化为破😙坏教育生态的“犯规抢跑”，这亟须各🔰方反思与纠偏。　　“提前实习”越来越“卷”，与学生的焦虑心理和♑部分企业的⌚功利心理密不可分。部分学⌚生将实习经历视为就业“敲门砖”，陷入“越早实习越有🚲优势”的误区。某高校调查显示，超过30%的大一学生已有🌫实习经历。部分企业🐏将实习生视为廉💜价劳动力，降低招聘门槛，提供低技术含量的重🔓复性工作。比如，此前🤫就有报道称某互联网公🌅司大量招募✏低年级实习生从事🚰数据标注工作，既无专业指导，也无成长空间。　　这种本末倒置💠的实习抢跑，一方面让教♐育质量面临较大风险，学生将来走上🤶社会和工作岗位，专业知📣识不足的“先天缺陷”可能会导致更💹多难🐧以预料的问题。另一方面传🐉递出扭曲⛲的职场信号：实习不🏀是能力培养，而是“提前预支廉⚪价劳动力”。　　破解困局，需🛌重塑实习的本质与边界。首先，高校应根😔据专业特点👯优化课程设置，明确实🚆习的年级门槛与能力要求，推动产教融合，让实习与理论😪教学形成有机衔接。再者，企业须摒弃廉价用🏿工思维，与高校共建实习😰基地，提供具🤞备技术含量与成长性的岗位，既让实习生有收获，也让企业有活力。此外，社会需扭转“唯经历论”的就业观念，用人单位应🔛更注重学生的专业素养🗄与综合能力，避免将🧘实习时长作为单一的🦀考量内容。　　教育是深耕细作的长🔚期工程，实🎵习是理论教育的实践延伸。“犯规抢跑”伤害🗣的不仅是学生的成长节奏，更是整个社会🏦的人才培养根基。唯有敬畏教育规律🤦，平衡🌠好学习与实践的天平，才能让🍪实习真正成为助力学生成长的😺阶梯。

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響鈴/間宮なつみ/葉風優莉亞/河西希

（青岛日报／观海新闻记者 秋吉さゆり）