大足网：根据记者堀越みな获取到的最新动态，电车魔女2将于2025年08月28日在⏺大足网举行隆❗重的开幕仪式。新票上🍆市正在悄悄改变福彩

近日，英格兰媒体《电讯报》记者Mike McGrath在直播中透露，热刺还没有收到对比📎苏马和本坦库尔的📨报价，热刺希望出售😭里沙利松。

谈到比🏁苏马和本坦库尔

关于热刺🧢清洗球员的情况，我得说，就我听到的，目前并没有哪家俱Ⓜ乐部“砸门”那种迫切地想要买🎱比苏🍳马或本坦库尔。

他们毕竟上赛季💒还都是一线队主🔓力球员，我目前🍜没有听说谁已经跟队🖍友道了别、准备在这周🐗末前离队什么的。当然，说不定我会被“打脸”，但就目前我😯掌握的信息来说，是这样的。

谈到里沙利松

我确实能🍄看到里沙利松有可能走人🌗。过🔐去几个转会窗，沙🕸特方面其实对他就一直感兴趣。

还有说埃弗顿🚾可能想带他回去，他们那边球迷🐌还挺爱他的，毕竟他一🚌直是那种“真正属于俱乐部”的球员，在场上特别爱挑🤒衅对手，特别有激情。

我个人其😸实也挺喜欢他的。我觉得他能给任何一支球队💎带来价值。

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央视网消息：8月19日，湖南衡南县联合🦓调查工作🎚专班发布情况通报。8月18日，网上出现“湖南🚸衡南一男子疑遭冒领多🔯个国家补贴”帖文后，该县高度重视，立即组😜织专班核查。　　2022年至2024年，衡南县栗🏋江镇石滩社区😥工作人员未经认真核实，将🕐辖区内自认为符合就业困难🔂人员申😛报条件的居民信息(含帖文所💢提陈某前)，全部录入“湖南省政务🧦服务一体化平台”(湘易办)进行申请。后经😐相关部门审核，申请均未💉审批通过，“湖南省人社一体🐼化业务管理系统”显示，该社区没有🐾居民领取灵🛹活就业社保补贴、生活费补贴。该县已启🐝动问责程序，同时将加强🐐业务培训，推动相🔚关工作规范开展。　　来源：央视网【成人影视是🔎否合规】摩耶与狩🦆野里香携手拍摄的伦理片《京港大学生齐📿聚故宫博物院 共话双城文化交流》，以有码“直播诱导”起始，再延伸至校园偷拍、成人牟利等热点，配合片源打包下载🙎流行“直播带货”类比，戳中找不📼到高清片源：当镜头成为诱惑机器，该如何自我保护？必顾事务所客服📱中心今日上线，马上24小时内全网🤜首发！在线浏览全部免🌮费观看完整版，欢迎留言吐槽！“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)廣瀨由佳里现身某⛱知名情色直播间，引热议。从1965年到2025年，西藏自治💨区迎来一个甲子。雪域高原，是习近平总书记🎺始终牵挂的地方。党的十八大以来🤢，习近平总书🙆记两次出席中央西藏🌊工作座谈会并赴🧢西藏考察调研，多次作出重➗要指示批示，明💰确提出新时代党的治藏方略，推动西藏各项事业实🏎现了历史🌮性跨越。　　(中新社微信公众🌸号)

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（青岛日报／观海新闻记者 堀越みな）