池州新闻网：根据记者🅾蒋仁获取到的🌍最新动态，西门龙庭景佳🍈人将于2025年08月27日在池州新闻网♿举行隆重的开🚏幕仪式。冷门盲🐃区的背后真相

北京时间7月9日，据哥伦比亚🦅转会记者皮普-谢拉报道，路易斯-迪亚斯将在🚴本周给利物浦下达最后通牒，要么给自己加薪🗝续约，要么放自😰己离队。

众所周知，巴萨、拜仁和利雅得胜🔮利都对路易斯-迪亚斯感兴趣。但据称，利物浦目🚶前并不打算以低于8000万欧元的价格将其🎄出售。

据哥伦比亚转会🅱记者皮普-谢拉此前透露，路易斯-迪亚斯将会在🆒本周向利物浦下达最🎉后通牒。

皮普-谢拉表示：“本周，路易斯-迪亚斯将会告知🧒利物浦，如果俱乐部能够提高他🛂的薪资待遇，他愿意继续留🍱下；但如🍺果无法达成协议，他将要求俱乐部放🧡人。尽管有报道称，拜仁与♊迪亚斯进行了接触，但事实上双方并✉没有达成任何♎协议。”

“此外，在🤽利物浦队内的薪资排名中，迪亚斯仅排在第16位。以他目前🛳的薪资水平，如果转会到巴萨，他的薪资仅🐐排在队内的第22位，在拜仁排在第20位。因此，迪亚斯要求加薪🕊是很正常的事情，巴萨和🥧拜仁向他提供的薪资可是➰其目前薪资🎩的三倍啊。至于利雅得📈胜利，他们🏤现在并没有把迪亚斯当作🌇首要的引援目标，而迪亚斯本人🈚也倾向于留在欧洲踢球。”

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探访中国乐凯 乐凯彩色胶卷“焕新”归来

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浙江安吉：暑期尾🕛声博物馆热度不减

今天😮是第八个中国医师节，国家卫生健康🌹委相关负责人介绍，近年来，我国医师📏队伍不断壮大，医疗技术能力和🚂服务水平持续提升，让人民群🍧众享受到更多高质量的🍍医疗服务。　　国家卫生健🍂康委医政司司长 焦雅辉：截至2024年底，全国卫生人员总数🚔达到1578万人，其中执业医师🤮和执业助理医师一共508.2万人，每千人口的医师数🌡已达3.61人，我们国家的医师队🌳伍支撑📖起了全球最庞大的医疗卫🔆生服务体系。　　今年中国医🔵师节的主题是“德馨于行，技精于勤”。国家🛩卫生健康委等四部门近日发布了《医务人员职业🥒道德准则(2025年版)》，从坚定政治方👧向，爱国遵纪守法，弘扬崇高精神，主动担当作为，爱岗敬业钻研，恪守伦理规范，坚持作风正派，共建和谐关系，坚守诚信原则，践行廉洁自律10个方面，加强🚧医务人员职业道德建设，要求各地建立常🍂态化监督机制，畅通反馈渠道、及时处置问题。　　国家卫生健👆康委医政司司长 焦雅辉：我们⏯要求新入岗入职的医务🌉人员要加强😨职业道德培训，同时在日常的执业诊疗过🅰程中，我们对医🚜务人员定期考核，医德医风的考核🏇都要融入🤶日常考核。通过加强日常教😬育培训以🏏及医务人员职业道德🏆准则的考核，来推动准则的落实。【在线看🎣片法律风险】赵龙最新发布《黑暗圣经免费观看》被网友称为“情色版纪录片”，内容聚焦西门👑龙庭景佳人换脸事件，灵活的解🐩决方案与多个🌼资源站已实现片段同💤步更新。');}else{document.write('');var player = videojs('mini_player');}/*START#ShouJiBan-https://poss-videocloud.cns.com.cn/oss/2025/08/19/chinanews/MEIZI_YUNSHI/onair/35D1FB8FC6A444BA94085136ED90F83E.mp4END#ShouJiBan*/视频：最新🎸研究发现磁铁或助力太空制氧⛱ 将促人类太空探🐣索来源：中国新闻网 　　中新网北京8月19日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下🎉专业学术期刊《自然-化学》最新发表🥃一篇论文称，一🕸项概念验证研究显示，磁⌛铁或能使未改装装置在微重力🔓下的水🏀分解率提升最多达240%，有望为宇航员制🚻取更多氧气。这项研究发现有望👲开发出🔐一种今后支持人类🚥太空探索的更高效的技术。　　该论文介绍，太空任务🌖需要包括制氧在内🚄的高效轻便的人类生🕑命支持系统，但当前🚻例如国际空🍣间站上的系统依赖复🎦杂的机械元件且耗电巨大，因此需要找到更👜简便和更🚶可靠的替代方式。　　利用电解过程的水🦅分🐁解化学通过电极将水转化成🕸可呼吸的氧气，这能减少🈸需向航天器运送的额外燃📼料和空气。不过，由于缺乏浮力，微重力下产生的气✡泡无法像在地球上那样😍顺利离开💭电极表面，意味📅着太空旅行者获得的燃🥎料和空气会减少。之前提出的解决🎇办法包括💾晃动或震动装置，但此类方法🍸仍会消耗额外能量，增加成本。本项研究成果示意图(图片来自论文)。施普林格·自然 供图　　在本项研究中，论文共🍩同通讯作者、美🚃国佐治亚理工学院Álvaro Romero-Calvo和德国不来梅大学📂Katharina Brinkert与合作者一起，利用落塔试🔚验模拟了类似空间站的微重力环境，演示了去除水📊电解过程中电极表面气泡的一🌆种简易方式。他们发现，在电解装置中⛺放入商用钕磁铁后，因磁场增强，氧气气泡便🕸更容易脱离电极。这种方法能加快🔖微重力环境下氧🗃气和氢气的制取速🏧度。他们🛒还设计了能在微重力下分🏓解水的概⛰念验证装置(通过分离气泡)，其效率接近地球环境下的🍋数值。　　论文作者表示，他们这项研究尽🚣管仍需在⛳微重力环境😴下开展进一步测试，但该方法或能👝用于优🌃化水分解装置，从😓而应用于未来的太空旅行。(完)《甘肃展出百⤴余件秦代玺印 蛇钮鱼钮🗳诸侯印罕见亮相》是联系我们2025年最值得期🏂待的作品。“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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祖神/奚美娟/潘漠子/黄子卿

（青岛日报／观海新闻记者 蒋仁）