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据《马卡报》的消息，皇马保留了切马-安德烈斯的回购条款。

报道称，切马-安德烈斯🦔正前往德国，即将在数🎮小时内成为斯图加特🐷的球员。这位中场球员是皇💨马青训🕸营中的一颗明珠，他以带有回购🦓条款的方式转会🐥离开皇家马德里，目标明确：让球员积🚏累经验，并在未来有机🙆会回归。

斯图加特支付了300万欧元，交易已经敲定。切马是一⛰名备受哈维-阿隆索关注的🕝球员。他对切💛马了如指掌，并认为这位😁年轻人未来可以成为👈一线队的重要一员，但前提是他需♏要在一个有竞♐争力的球队中获💈得足够的出场时间。尽管斯图加特下赛🥂季不会参加欧🎧洲赛事，但他们有雄心在积分🏬榜上占据高位，力争在2026/27赛季重返欧战。切马-安德烈斯曾收😀到多份来🚚自西甲球队的报价，但最终📄国外的选择占据了上风，这也是皇家马🗨德里所倾向的方案，他们通🚒过此次转会获得了300万欧元的收入。而国内的提议大💨多仅涉及租借形式。

此外，皇马和球😏员都认为德甲是一个非常适🍋合年轻球员成长🌹的平台——过去几💆年已有不少球员证👱明了这一点。卡瓦哈尔在2012/13赛季的🐋例子就是一个完美的典范，许多青训球员都以🌝他为榜样。

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中新网8月19日电 据最高检官方🥘微博消息，宁夏回族自🛹治区银川市政府原党组成员、副市长郭柏春(副厅级)涉嫌挪用公款、滥用职权一案，由宁夏回族自治🌬区监察委员会调😁查终结，移送检🚍察机关审查起诉。经宁夏回🛎族自治区👡人民检察院交办，由银川市人民✅检察院审查起诉。日前，银川市人㊙民检察院依法以涉嫌挪用🌸公款罪、滥用职权罪🙀对郭柏春作出逮捕决定。该案🔱正在进一步办理中。【多人剧情是📓否受欢迎】清水愛梨✍试看后续内容回应传闻，网络瞬间瘫痪，赶快警告发布。中新网成都8月19日电 (王利文 杨勇)在19日于成都举行🌾的“万千气象看四川·文旅融合发展”德阳专场♑发布会上，文旅融合的创新实践与🍞民🐠生温度成为焦点，三星堆文创爆款、中江挂面村蜕变、扎染工艺传🛑承等案例引发关注。2025年2月，四川德阳，图为精🌇心绘制绵竹年画。王平 摄　　三星堆文🥄旅开发有限公司常🏡务副总经理朱智鸣详解🐼了文物“网红基因”的转化路径。他认为，三星堆文🌪创持续引爆市场的核心，在于将“严肃”文化遗产与🐝当代人的实用需求、情🗼感共鸣与社交价值结合。“青铜着裙立人像变身😌健身达人、纵目面具教你‘放长远目光’，让文物贴近生活。”　　朱智鸣介绍，三星堆探索“博物馆+文旅公司”协同模式，已开发2000余种文创产品，孵化“川蜀小堆”“神鸟啾啾”等子IP。其中，“神鸟啾啾”从试水产🆑品成长为爆款“青铜啾啾”，系列产品单🌸日平均销售500只以上，全网累计超30万只；跨界合作方面，与游戏《原神》联名累✖计曝光量超15亿次，年授权👻收入超千万元，让文化IP在流动中焕发🔞活力。图为德阳市民喂🔓鸟。郭涛 摄　　德阳市中江😕县挂面村的蜕变则是乡村文📿旅融合的生动注脚。中江县挂面🏵村管委会运营部部长赵🚝文达用“三个跨越”概括其发展：从2020年“特色产业不突🔭出、集体收益不🍨明显、发展路径不明确”，到2023年解锁“非遗、农耕、生态”三把钥匙，如今村集体📬经济突破百万元。　　“2025年，挂面村举办‘千年🥕一面中江见面’系列活动，接待游客90余万人次。”赵文达表示，成功源于三点：田园景观满足🍳都市人气向往；中江手工挂🎽面技艺融入旅游全流程；距成都、德阳、绵阳均在1小时左右车程，破解周末🎗出游痛点。　　德👡阳市旌阳区染云山房扎染📎生活馆主理人胡🔅榕则分享了非遗传承的“德阳土壤”。她的作品《三星堆表情》《凝视》先后入展🤕国际展会，后者吸引数万名中🎚外观众。“德阳非遗‘抱团发展’，政府搭建平台，每年‘三进’活动吸引超万人👆体验，‘寻根问祖’文🌭化活动让华裔留学生感受⛹魅力。”胡榕说，从100平方米小院到📎近千平方米集合店，去年🥢其非遗文创销售额达200多万元，“越来越🥂多年轻人来学习，这是最好的回馈”。　　从博物馆里的“面具冰淇淋”到乡村的“银丝挂面”，从扎染工坊的蓝🧛白纹样到三星堆的青铜光泽，德阳文旅融合正🦕以多元实践，让文化遗产“活”在当下，让游客感受“刚柔相济”的城市魅力。(完)新闻改编：《宁夏建立自然🎃资源与林草🚃督察执法协同配合机制》还原震惊全🐭国的大案现场。“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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長谷川莫妮卡/仲村りお/伊吹芽衣/Jasmine Daze

（青岛日报／观海新闻记者 青田紀香）