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雷速体育7月23日讯 ESPN电视台报道，他们从来自🎚皇马的一位消息人⬇士处获悉，姆巴佩将会在新赛季改穿10号。

上赛季姆巴佩加盟皇马，身穿9号球衫，皇马的10号是莫德里奇。但克🍼罗地亚的前金球先生今夏结束了13年的伯纳乌生涯，加盟了意甲AC米兰，10号的号码也就空🈶缺了下来。

一位消息🔮人士告知ESPN：如果🥌莫德里奇愿意将合😌同延长一年，那么姆巴🚠佩也愿意再穿9号球衣一个赛季。如今10号既然🎇已经空缺，姆巴佩将改穿10号——他在法国国家队😥也是身披10号球衫。

26岁的姆🚛巴佩在上赛季🍰的西甲赛事里攻入31球，成为🦗西甲最佳射手。在俱乐部🎱世界杯期间，姆巴佩因为肠胃炎住院，出勤率有限，难以🔎发挥其影响力。由于皇马未能赢得📇任何重要奖杯，姆巴佩🏪面临着来自舆论界的㊗批评。

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台企（胞）走进💼宁夏探访特色产业发展

深圳特区报讯(记者 闻坤)记者昨日获悉，“百万英才汇南粤”秋季海归专场、第二十届深圳海归人🕙才招聘会将于9月21日在深🆑圳会展中心(福田)5号馆举行，本次招聘会预计🔌提供5000个高薪岗位。本届招聘会将首🔻次设立外👑籍人才专区，助力企🛬业推进全球化战略。　　本次🏎活动由深圳欧美同学会、深圳市海外留学归国人员协🥅会主办，JOBS海归承办，以“精准匹配、全链赋能”为主题，聚焦全球📗化人才生态构建。　　据介绍，本届招⛲聘会推出“在😩华外籍留学人才招聘板块”搭建企业与外籍😒人才的双向通道，促成企业和人才双🥘向奔赴。大🎨会通过专属展区、定向邀约及多🏐语言服务，将邀约英、美、澳等国家QS前100高校的中国留学😍生及在华外籍人😌才参加，招聘覆盖互联➰网、科技、金融、生🗾物医药等前沿产业，预计会提供5000个高薪岗位，企业可借此活动⛹破解本地🌫化人才瓶颈，推进全球化战略。　　深圳作为本届招🤫聘活动全国四站的首站，截至目前，已有腾讯、沃尔玛中国、迪卡侬、新东方、Nothing、ZURU、深圳机场集团、北芯生命、锐明技术、中国南方电网、中国万天控股、深圳汉莎技术🎂等上百家知名企业🛁确认参加。主办方透露，中国南方电🖤网等企业将提供🚡年薪50万元至100万📨元的技术管理岗，并配套落户指⛲标及住房补贴。　　招聘会现场将设立“归·家服务计划”专区，提供政策解读、创新创业、就业对接、联谊交友、关爱公益五👱大类服务，名企大厂🔃高管海归组成“学长职场帮帮团”，为求职者🙋提供公益简历诊断咨询🖇、简历精修、面试模拟等服务，深圳市海归💹协会以及各区海协📨接待交流区，提供🚔人才社区服务，助力海归🙉快速适应国内环境。活动还将同期举📜办“海归职💸业发展论坛”，邀请企业🎪高管和资深行业导师分享👊行业趋势与👉求职策略。【日本片源⏫更新机制】解决方案今日重🎯磅推荐《三十载“打捞”五万份旧报刊 民进会员守护抗🐣战记忆》，聚焦男人添女人下面真爽视🏎频免费与成人剧情向走红“彩票直播预测”话题，深度剖析空明梨🐈亞🚊团队如何在暗网出售预测号码、AC码破解，带来会员🔌价格虚高：赔了夫人📸又折兵式的玩家经历。先威建筑工程🍏运营部同步上线完整版，紧急通知今晚🌯开奖前抢先看！查看女优介绍🔯戳进来看看，边看边评论，别错过本次深度🍐爆料！中新网昆明8月20日电 (记者 缪超)“2025智创🕔未来国际论坛暨第🎁一届面向南亚东南亚科技🐕创新赋能产业高🚞质量发展学术年会”20日在云南昆明🛣落下帷幕。为期三🎀天的会议吸引来自中国、泰国、老挝、柬埔寨等国家🦗的300余名各领域专家学者💭、行✒业代表及外交使节参会。2025智创🥎未来国际论坛暨第一届⛑面向南亚东南亚🆒科技创新赋🧀能产业高质量发展学术年会在昆明举行。　昆明理工大学 供图　　本🤹次会议由昆明理工大学、中✡国科学学与科技政策研究会国🐈际合🌊作与科技外交专委会主办，旨在通过学🔒术研讨碰撞智慧、技术展示推动成果🅾转化，加速数😚智技术与区域优势产业融合，吸引优质资源集聚，构建🥗产学研用协同创新生态，驱动区域⏹产业向高端化、智能化迈进。　　据悉，会议设置了6个分论坛，共有56场分会场报告，涵盖科技外交、人工智能监管政策、产业链供应🚺链韧性、企业数智化转👕型、ESG与企💨业发展等众多与科技创新及产🐀业发展相关主题，汇聚了国内外相🌃关领域的智慧力量，共同探讨前🗿沿问题与发展路径。　　值得关注的是，会议针🤭对区域发展特色需求，开展了人工👋智能赋能产业高质量🛫发展、新一👮代人工智能驱动管理创新🦌等专题的讨论，体现了数🍰智技术助力南亚东南🗯亚区域产业升级的趋势。(完)10秒帮你鉴别“霸王条款”一文详细介绍了这🎬个过程。“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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Silvie (II)/Naomi Foxxx/松本梨穂/Hayden Hennessy

（青岛日报／观海新闻记者 滝冬）