北晚在线：根据👕记者葵七瀨获取到的🐳最新动态，浮力影院528308将于2025年08月27日🥨在北晚在线举行隆重的开幕仪式。全面的平台

雷速体育7月23日讯 西甲马德里竞技👙官方宣布，马克·普比尔正式加盟球队，这位右后卫🍇已经通过了马竞的体检，双方签下了5年的合约。

马克·普比尔出生于2003年6月30日，身高达到1米90，是西班牙U21国家队的右后卫，今夏随队参加了欧青赛，出场4次打进1球。去年夏天，马克·普比尔帮助西班🥜牙国奥队在巴黎奥运🌅会上夺🦕得了男足项目的金牌。

马克·普比尔出道于莱😿万特青训营，2022年7月升入莱万特一线队🌀。2023年夏天，马克·普比尔以500万欧元转会📳费加盟阿尔梅里亚。上赛季，马克·普比尔在西乙出场36次，贡献了1个进球和4次助攻。

在德国《转会市场》网站上，马克·普比尔的身价为⛩400万欧元。据报道，马🤰竞为了得到这位球员，支付了200万欧🤪元的转会费。在签订合同之后，马克·普比尔将和另🍹一位新援约翰尼·卡💏多佐一起前往洛杉矶，加入马🚙竞的训练营。

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重构父辈与启蒙自我 《生活启蒙》新书发布

中新社长沙8月20日电 (张雪盈)20日，宁夏至湖南±800千伏💛特高压直流输电工程(以下简称“宁电入湘”工程)正式全面投产送电。这座超级绿色“充电宝”，额定最大送电能🥥力800万千瓦，每年可向🗓湖南输送电量360亿至400亿千瓦时，其中新能源电✏量占比不低于50%。8月20日，位于湖南省衡🖲阳市衡南县的衡阳±800千伏换流站。　杨居正 　摄　　“宁电入湘”工程是中国🚮首条获批的以输送“沙戈荒”风电光伏📱大基地新能源为主⬛的特高压输电通道，起于宁夏中宁县中宁换流站，落点湖南衡南县🍍衡阳换流站，途经宁夏、甘肃、陕西、重庆、湖北、湖南六省市，输电距离1616公里。　　该工程于2023年6月正式启动🚅建设，配套电源🥠装机容量1764万千瓦，其中新能源1300万千瓦(风电400万千瓦、光伏发电900万千瓦)。工程新能源装机占👵比超过70%，创下同🗓类工程新高。　　据介绍，搭乘这条“电力高速”，只需0.0054秒，宁夏发出的丰富🗓绿电📉就能传输到湖南，每年可替代湖南地🏨区标准煤约600万吨，减少二氧化碳排🥄放约1800万吨，相当于10亿棵🍑树的年吸收量。　　6月19日，“宁电入湘”工程🍹完成双极低端调试，在🔢迎峰度夏高峰来临前形成400万🆒千瓦送电能力，整个度夏🗃期间平均输送功🐇率近湖南全省负荷的十分🦉之一，累计输送电👑量超35亿千瓦时，对湖南电力保🔲供发挥了关键作用。　　据悉，针对特高压线路🐭基础直径大、埋深大，人工开挖作业📤安全风险高的问题，湖南段全线1355基桩位中，95%采🐀用机械化施工。对工程穿(跨)越的25处生态敏感区、11处水源保护区，尽可能减少在生🐚态保护区范围内⬜的立塔数量。(完)【哪🍝个平台片源最全】神谷節子在直播中透露，《动漫福利视频200集》灵感源于2025年08月27日爆♐出的欢墩镇地下情摄像头事件，目前该片在智能的🚦流程的评论量👮持续增长。2025年第十届长城杯国际🏌青少年足球邀请赛正🌂在如火如荼地🎳进行。包括西班牙皇马🎂、法国欧塞尔、葡萄牙体育、塞尔维✂亚贝尔格莱德😕红星在内的多支欧亚知🕴名俱乐部U16年龄💽段代表队相聚北京，与东道主北京U16队共同开启了📥一段关于足球与文化🎞的深😞度交流活动。此前不久，2025年上海明日之星🎋冠军杯挑战赛也刚刚落🔒下帷幕，吸引了切尔西、本菲卡、弗鲁米嫩塞、神户胜利船等⛺多支🍙欧美及亚洲顶级俱乐部U16代表队参加。　　当中国男足🛸还在苦于难觅适宜国际热身🥙对手的时候，一项项竞🔴赛品质有保障，影⚽响力与观赏性俱🤬佳的青少年国际足球🦍赛事纷纷在国内打响，进而成为🥏中国足球青训工作、足球人才挖掘与培🕉养的助推器。　　与欧洲顶级俱乐部同龄🎳人过招　　2025年盛夏时节，中国足球与天气一样，分外火热，高水平青少年🌵足球赛事在各⛽地开展。　　在北京，2025年长城杯国际青少🗑年足球邀🐫请赛于本月14日揭开战幕。今年，7支来🎃华参赛的国外球队分🐝别是西甲豪门皇马、法甲劲旅欧塞🏞尔、葡萄牙体育、塞尔维🚁亚豪门贝尔格莱德红星、乌兹别克斯坦奥季尔艾哈📶迈多夫足球学院、格鲁吉亚第🏗比利斯迪纳摩、韩国济州SK俱乐部。作为赛📷事主办方的北京市足协也💋特派本市U16代表队参赛。　　在14日的赛事揭幕战中，北京U16队虽然以5球大比分不敌👫欧塞尔U16队，但现场观战的北京市🤫足球😫运动协会运动员委员会主任、北🌩京足球名宿杨璞仍对身🥜边的前国脚徐阳说：“皇马、葡萄牙体育等欧🐕洲劲旅都来了。说实话，我很羡慕🥖咱们北京U16的小将，能在这个👇年纪有这么好的机会和这些欧洲顶级俱✨乐部的同龄队员过招，这🌒是非常好的学习机会。”杨璞还表示，各年龄段的🚉青少年队员都需要尽📷可能多地踢高质量的比赛，这次长城⛓杯为孩子🕶们提供了很好的比赛平台。　　青少♊年足球序列赛事不断“繁殖”　　每逢假期，热爱足球的孩子们最📥大的🍽享受就是在绿茵场上尽情奔跑、挥洒汗水。像“长城杯”这样的精品🥠国际青年足球赛事，则是志在足球的♐青少年们最渴💬望的暑期活动。　　去年，由体育总🏊局牵头起草、12部门联合印发的《中国青少年足📸球改革发展实施意🥄见》在其“总体要求”中明确了“主要目标”——“到2025年，按照规划目标🦃推进校园足球特🦎色学校建设，建立常🕌态化考核与退出机制。抓实5个全国高水🏙平足球后备人才基地和一批省、市级男、女足青训中心，中国青少年足球🏯联赛成为我国覆盖🆗面最广、参与人数最多、竞技水平最高、社会影响力最大的🗂青少年足球顶级💘赛事，青少年球员成长通🔺道初步建立，体教融合的足🧥球人才培养体📳系初步形成。”　　受国家及各🍌相关部门的重视，足球青训工😈作已走上了正轨。2023年以来，行业主管部📄门与各地方加大了对👛足🕕球青训工作的投入力度，各类青训工作，特别是青少年足🐌球序列赛事(包括校园及基层青👁少年足球赛事)如雨后🕣春笋般在全国范围内扎根、进而不断“繁殖”。　　以这个🕋夏天为例，除了长城杯外，由🚞上海市足协主办的👏上海明日之星冠军杯足球赛同🏠样追求“质、量齐高”，邀请到了切尔西、本菲卡、弗鲁米嫩塞、神户胜利船等🔭欧美及亚洲顶级足球俱乐部🛁的🌟适龄代表队参赛。　　与京、沪两地邀🍍请有限数量的海⚾外精英俱乐部🤨代表队来华参赛不同，于8月12日拉开帷幕的2025年第十一届和🦒平杯国际青少年足⏹球邀请赛规模更大。赛事共设U6、U13、U15、U17共10个组别，有430支球队参赛，其中分站赛90支、沈阳赛区340支，参赛人员约6000人。国际球队共20支，分别来自俄罗斯、新西兰、日本、韩国、泰国、马来西亚、蒙古国😑和巴基斯坦。　　国内足坛🚮考察后备力量的选秀场📤　　上周末，即将接手2007年🍮龄段新一届国青男足的塞🎥尔维亚籍教练员久尔🚘杰维奇亲临长城杯🚕比赛现场。毫无疑问，一向👭善于挖掘青年💑才俊的久尔杰维奇希⚡望能够在这片赛场上获得惊😸喜发现。如今，高质量的🔼国际青年足球邀请🚳赛已成为国🛠内足坛考察足球人😯才后备力量的选秀场。　　“今年🍘的长城杯在鸟巢开赛，主办方特意要👓求必须保💞证受邀球队的品质。像此次受邀的乌兹别克斯坦🌅奥季尔艾哈迈多夫足球😁学院队，实际就是🛡乌兹别克斯坦U16队的班底。如果🍻说孩子们和欧美球队比赛是为了🐽见证差距，和艾哈迈✉多夫学院队的交手则对我国U16队冲击国🥚际赛事很有借鉴意义。现在的青少🎧年国际邀请🌈赛的意义并不是简🤽单的竞技交流，而是有着明确的追🤗求目标，这是如🏒今在国内举办国🌇际邀请赛的一个明显变化。”一位参与长城杯🛳客队🍥邀请工作的人士说。　　不少足球界🚈人士都不约而同地认为，足球青训🏔本质上也是🧒一种以足球方式开展的教育🧤活动，内容涵盖👗集体主义、荣誉感、足球文化等多个方面。以长城杯为例，来京参赛的国外代表🔟队足球少年们🥠利用训练、比赛之余，还受邀参与“登长城”“赏京剧”这样独具中华文化特色💊的活动。一场汇聚中外🦔青少年足球精英的😵赛事，不仅🎙是他们彼此间的足坛比🏍武交流，更是一次🌨关于文化交流与友谊传🚝递的学习机遇。　　文/本报记者 肖赧点击链🐐接查看活动详情：http://www.zjasc.org/xinwen/21941652.html。“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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早見薰/Luna Dark/Lety Howl/Barbie Brill

（青岛日报／观海新闻记者 葵七瀨）