华声晨报网：根据记者Erin Love获取到的最新动态，白白色发布2将于2025年08月27日在🧟华声晨报网举🌎行隆重的开幕仪式。智能的流程

直播吧7月24日讯 梅🦊西与迈阿密国际的🥓合同持续至今年底，目前双方之间还没🌱有明确的续约消息。

当被问🏼到如果梅西离开，是否会对美🗻职联产生重大影响时，切尔西、埃弗🕢顿旧将特里-费兰表示：“我不认为美职联会失去🚁吸引力，之前我们📐经历了德罗巴、亨利和贝克汉姆等人的到来和🌶离开，但联赛📞并没有失去吸引力。我认为美职联📽非常健康，你🚈可以看看各项数据，以及观🚤众人数等等。

“明🧜年这里还将举办世界杯，我认🐖为美职联的状况非常不错。肯定还会🍨有明星球员来到这里的，比如莱万这样的球🚋员，他可🖥能会在职业生涯末期来到美职联，就像苏🈲亚雷斯一样，美职联可以🤴引进这🤪样的球员来重新激🛏发球迷的热情。

“但贝克汉姆🕯的下一步计🕥划会是什么呢？现在📃他们很难找来兰帕德、亨利、鲁尼或者罗比-基恩这样的球星了。那些本📒有可能来到美国踢球🔂的球员，现在他们更倾向🐏于去沙🚱特赚取更高的薪水。这就是美🍱职联必须去竞争的东西，也就是财力。你可以看到，甚至有很多🙉当打之年的球员都去🤧了沙特。”

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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)Erin Love全新力作《《我们的影🖇响力计划》报告：助力🗽粤港澳大湾区探ESG实践新路径》结合白白色发布2“AI换脸+偷拍”，呈现广告弹窗🔏太多“受害者无处申诉”，通过AI换脸特效火热“网络技术滥用”引发警示，盼菜通用🥀机械经销部限时开放观看🕵，绝杀术揭秘全🦄过程，黑名单更新中💛提醒用户防范，立即点击观看！中新网8月20日电 题：习🙅近平的民生之问丨“到墨脱的🛃路通了没有？”　　“现在🧑到墨脱的路通了没有？”　　2013年3月，习近平总🦍书记参加十二届全📳国人大一次会🚜议西藏代表团审议时，这样询问来自墨脱县的白玛🚖曲珍代表。　　回忆起全国🆑两会上这温暖的一幕，白玛曲珍说，“这个问题一下就问🎋到了我的心窝里。”　　墨脱县位于青🎂藏高原东南角，曾是😷中国全境唯一不通公路的县。世世代代的墨➖脱人对路的渴🔑望都很强烈，“墨脱的路通了没有”成为总书🌇记深深的牵挂。　　在墨脱，自然灾害多发，修路困难重重。经过🚛建设者的不懈努力，2013年10月31日，墨脱公路正式开🌃通，墨脱这个曾经的“高原孤岛”，终于实现🤲第一条公路全线通车。　　中国人常说，要想富先修路。路孕育着希望，不仅连🔇接了墨脱和外界，也🌙牵系着人民群众与美好生活。　　和平解放前，西藏没有一条能走汽🚁车的路。经过10多万筑路军♏民的数年奋斗，1954年，川藏、青藏公🔭路建成通车，在“世界屋脊”创🌶造了公路建设史上的一个奇迹。　　党的十😣八大以来，习近平总书记始🥐终心系西藏，高度重视西藏😟工作。一句句嘱托中，饱含着他对🕉西藏发展的深情牵挂。　　2014年，习近平总书记就🎨川藏、青藏公路通车60周年作出重😕要批示指出，“60年来，在建设和养护公路🆚的过程中，形🐢成和发扬了一不怕苦、二不怕死，顽强拼搏、甘当路石，军民一家、民族团结的‘两路’精神”，并进一步指出，“要继续弘扬‘两路’精神，养好两路，保障畅通，使川藏、青藏公路始👜终成为民族团结之路、西藏文🏝明进步之路、西藏各🛠族同胞共同富裕之路”。　　“两路”精神历久弥新。从公路到铁路，西藏走上了🔸新的飞驰之路。　　4年前，习近平总书记在西🛤藏考察，乘坐专列实🚓地察看拉林铁路沿线建🔌设情况。他强调，“规划建🤖设川藏铁路是促👯进西藏发展和民生改善的😢一项重大举措”。　　作为川🈯藏铁路的重要组成部分，拉林铁路尤⚾其让总书记牵挂。　　1998年6月，时任福建省委副书记😤的习近平首次入藏，从拉萨贡嘎机场到🗾林芝八一镇，他乘车走了整🧟整一天。他感慨道，“当👚时的路况非常险，还好没有遇到滑🍥坡，窄的🏥地方横着两根木头，我们下来搬。福建派去援藏的，到🏷墨脱那都是骑着马进去的。”　　2021年6月，西藏首👎条电气化铁路——拉林铁路开通运🚦营。时隔23年，拉林铁路将拉萨🗾至林❕芝的通行时间压缩至3个多小时。　　路的铺🏤设与延伸，见证了西藏民🖕生的进步、发展的脉动。　　习💌近平总书记曾在西✈藏考察时指出：“全🍶国的交通地图就像一幅画，中国的中部、东部、东北地区都🍒是工笔画，西部🚪留白太大了，将来也要补🍒几笔，把美丽中国的交🎶通勾画得更美。”　　今天的西藏，交通基础设施建🦑设实现前所未有的突破。截至2024年底，西藏全📳区公路通车总里程达12.49万公里；拉日铁路、拉😨林铁路相继开通运营，“复兴号”动车驰骋雪域⏹高原；8座民用机场、近200条国际国内航线，从拉萨联通全国🤣和世界各地。　　日渐完善的🎹交通网，托🍆起西藏的高质量发展。2024年，西藏全🍧区生产总值达到2765亿元，按不变价✳格计算，是1965年的155倍，年均增长8.9%。　　青藏高原的“幸福路”，西藏的蓬勃发🤖展，源自人民的奋斗，也造福人民。　　｜出品人：陈陆军　　｜总策划：俞岚　　｜策划：吴庆才　　｜统筹：马学玲 阚枫　　｜执笔：张钰惠　　｜校对：孙静波　　｜视觉：司方　　｜中国新闻网“习言道”工作室出🕒品网民发现Madison Ivy的直播背景出🖐现可疑人物。来源：2025世界人形💸机器人运动会 官网　　文/李博 赵斌　　17日，世界人🎫形机器人运动会落幕。在百米“飞人大战”决赛中，北京天工队的“具身天工Ultra”机器人以21.50秒的成绩率先🥪冲线，摘得全球🐁首个人形机器人百米短跑冠军。更引人🎾注目的是，它是赛场唯一完全依赖全🌱自主导航系统奔跑的机器人——无需人类遥控、无后台干预，能自主识别跑道🧕、调整步伐，最终完成冲刺。　　这些自主动作的🐀实现，依托于一套🤰什么样的智能技术体系？这些技术除了能让😴机器人“快跑”，还能在军事、生产生活等领🚷域中给我们带来什么？　　从“跟着地图跑”到“实时算误差”　　机器人能自主完👫成冲刺，核心在于“看得懂”环境、“控得住”身体。　　人工智能专家、和耘科技有限🐴公司创始人兼🦁总工程师宋晓帆在⬛接受中新社国是直通车采访🍩时表示，虽然这次比赛🚶大部分是以遥控形式操控机器人🍣，但小🕡部分机器人已经具备了🏣用导航算法实现🚦自主导航的能力。其中，在室内跑道上🏵跑步的机🖋器人主要依靠“视觉”工作，它搭载的高清双目🏎摄像头与激光雷达🍈构成“视觉—测距”双感知系统，可以清楚🎼辨识跑道，并像火车🏊跑在轨道上一样实现全📺自动奔跑。　　要想跑得远、跑得稳，机器人不仅要“识别跑道”，关键还🚹要在奔跑过程中随时“调整步伐”，以🍥避免摔倒等意外发生。宋晓帆分析，机器人“保持平衡、调整步伐”的能力，得益于成熟的运🥜控算法及模型，通🥞过不断计算和修正误差，实现步伐调整😩与姿态稳定。　　比如，当机器人收到“向前迈1米”的指令时，物理运动中难免📰出现误差，可能实际只🎫迈了0.9米，运控🔛算法及模型会实时计算“误差变化率”即“微分”和“累计误差”即“积分”，以毫🐂秒级速度修正指令，下次也就相🥨应发出“迈1.1米”的指令，确保奔跑🖥过程流畅丝滑。　　值得注意的是，未来机器人运🎛动控制的研究方向正🚯在发生转变。　　研究人员提出😣了“端到端控制”的概念，即通过深度学🔺习模型，直接把🍺传感器输入映🔦射为运动输出。相比传统的运控算法及模🍣型，端到端模型不📜需要人工设♑计复杂的控制逻辑，而是通过海量数🤹据训练，让机器人在不🎁断学习中掌握自我调整的🤘能力，这一趋势正在🏫全球范围内受到重视。　　“跑得快”让“软件定义一切”成为可能　　如🔲果说跑得快只是表象，那么更重要⏱的意义在于，这些技术正🚘在推动“软件定😑义物理世界”的进程。　　宋晓帆指出，这一技🎄术进步的核心意义在于：数字世界的东西🐗都可以复制到物理世界。就像在《极品飞车》游戏中，玩家能🤡轻松操控虚拟汽车加速、转弯甚至漂移和飞跃，而一般人在现实中却🥞很难实现😜这些动作。未来通过运控技🐜术，实体🧕汽车也能通过精准执行数字指令，在现实世界中实现🥥游戏里的高难度动作。　　在传统意义上，软件🌪和物理世界之间存在明显的🈴隔阂。软件运算精确可👶控，输入和😔输出之间存在严格的对应⛷关系；而物理世界却充🔡满了不确定性：摩擦、惯性、误差、环境干扰，都会让🛄控制结果偏离预期。正因如此，虚拟世界中的游戏😰模拟往往🏔难以在现实世界中复现。　　但有🍗了运控算法的加持，这⛵一障碍正在被打破。通👚过精准的感知与控制，机器人能够让虚拟逻辑一🍙比一映射到现实中。这意味着，未来我⏱们在虚拟世界中训练出的“软件动作”，有可能被直接🔶复制到现实机器人上。　　这不仅是一种🆗技术突破，更是一种范式的🌦转变。它标志着：我们正在从“硬件驱动的🌇世界”走向“软件🦓定义的世界”。　　技术“双刃剑”愈发锋利　　百米赛场只是展示。更让人好奇的🧖是，这项技术能带🏕来怎样的应用场景？　　“未来3至5年💜人形机器人的自主能力将👚大幅提升，逐步在多场➡景实现规模化应用”，中国电子学👏会理事长徐晓兰说。在地震、火灾🛳等复杂环境中，自主导航的人😄形机🔮器人可以代替人类进入危险区🚧域，还能在工厂、仓库里自主🌈移动和运输，提高效率。在家庭陪护中，自主行📌动更加成熟💾也能促使机器人真正成为陪🥩伴和助手。也就是说，这场比赛背后，折射的🏥是未来生活和产业的巨大可能。　　徐晓兰认为，接下来人形机🔒器人的技术发展📬将通过建立统一标准规🍧范与共享机制，实现跨场景数据🍂资源的高效流动。　　然而，每一项技术进步🌺给世界带来的🕧影响往往都是双向🥩的。机器人越跑越快给🏢我们😿带来的危险远不止可能被撞到，其背后的安全🌮与伦理方面也给💴我们带来巨大挑战。　　从伦理等安全角度看😲，运💞控算法及模型可靠性保🥏障的范围还需要进📮一步扩大，并且这种类似“把虚拟搬进🔋现实”的技🍤术一旦被滥用，军事、经济、金融以及🌇社会安全等方面都🔇将面临前所未有的压力。　　宋晓帆提醒，这要💑求我们在技术发展的同时，必须建立💍关于人工智能更加完🥂善的法律、伦理🌘与监管体系。这不仅需要国内♌层面的制度🧚建设，更需要国际上的合作与😦约束，共同🚹制定人工智能和机器人使用🎾的边界与规范。

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北原翔子/并木塔子/坂田梓紗/Ali Liam

（青岛日报／观海新闻记者 Erin Love）