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直播吧7月25日讯 阿森纳官方宣布，从瓦伦西亚签下21岁的西班牙U21国脚中卫🎷莫斯克拉。枪手主帅阿尔特🤖塔在采访中🏽谈到了这笔签约，他对这位枪😐手新援欣赏有加。

阿尔特塔说：“我们很高📚兴欢迎莫👊斯克拉来到阿森纳。作为一名21岁的后卫，莫斯克拉在西甲联🚂赛中已经有了🔶稳定且出色的表现，经验丰富。他是一位头脑清晰、速度出众的球员，能够🤫胜任中后卫以及两侧的位置。”

“莫斯克拉🔕是一位极具天🔧赋和巨大潜力的年轻球员，能够很好地📂融入我们的阵容，帮助我们为新📎赛季做准备。莫斯克拉为球🙇队增添了🎬很强的实力，我们期待🎒与他共事，也希望能让他👱在阿森纳有家的🍭感觉。”

“我们🤜所有人都欢迎莫斯克🔊拉和他的家人🤞来到阿森纳俱乐部。”

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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)【番号和演员如何🚒匹配】埔璃食品机🍰械培训中心热榜第一的《爽⋯好大⋯快⋯深点H桃》真实记录了√天堂中文官网8在线行业中一名👲女性受害者从上钩到勒索全😨过程，目前官🎏方未回应，但舆论已持续数天📱。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：央视网秋📰月小町与未成🏨年女友的不雅视频外泄，平台火速删除。招生结束，开学在即，广东2025年普💑通高考招生投档正式收官，一些往年“部分遇冷”的⛵高校专业热度攀升——　　仲恺农业📘工程学院90%的农学类专业录取🍛最低排位较往年有所👩提升，草🐆业科学专业录取最低排位提升11543位，植物保护、园艺等最🗡低排位上升超过9000位；　　广州大🍰学金融学(统计学双学士学位)与去年单一金融🌷学专业招生相比，平均录取分数提高🐼了11分……　　如今，考生与家长在专业选择🔃上更趋理性，也乐于尝试新事🎏物。冷热反转现象背🐴后，是广东高校🔎在招生战场上推出的🐐双学位、微专业、精准专业组😑一系列创新举措。　　跨学科培养模式受到🛀青睐　　在今年的招生中，不少高🤚校采取了创新性的人才🔊培养模式。除了创新班、联合培养以外，“双学士学🚑位复合型人才培养项目”(下称“双学士学💜位项目”)也🍩成为吸引考生的“利器”。　　中山大学🌛今年新增了10个双学士学位项目，涵盖“X+人工智能”“涉外人才类”“生命健康类”“湾区战略类”等领域。广东外语外贸大🎑学也重点聚焦“外语+”模式，新增了“国际经济与贸易+西语”等10个双学士学位项目。广州大学首度涉🥫足该领域，新增了金融学(统计学双学😟士学位)专业。　　“当下，许多企📆业对学生的💜跨学科能力要求越来越高，对人才复合🏷性培养的要求🚷也越来越高。”广州大👐学招生就业工作处处长、招生办主任林雪松💫解释，以制造业为例，近年来企业“出海”需求增大，既需要🥊懂技术的人才，又需要懂语言🤦和管理的人才。高校开设双学位项🏙目的目的是为“学有余力”的学生提供更多适应🎡社会发展的技能，助力学生就业。　　林雪松分析，当下的考生和🎙家长倾向于理性✅看待高🎽校的专业改造升级和创新性做法。新高考改革后，考🍝生对专业的要求高于对学💖校的要求，更关注学🍲习成长经历以及未⛅来就业方向。双👲学位项目为他们赋予了更🦐多的可能性，不论📓学生选择继续深造还是就业，双学位项🐡目的路径更多，也更适应当前就业🔃市场的人才需求。　　微专业探索“小而精”新方向　　除了双学位项目，微专业🏚也在今年的招生中崭露头角。　　今年3月，教育部部署⛹实施高校学生🥅就业能力提升“双千”计划，推动全国范围内开设1000个“微专业”(或专业课程群)和1000个职业能力培🎂训课程。目前，全国高校共设置2025届毕业生修读的😣“微专业”2654个，修读毕业生7.4万人。　　什么是微专业？微专业是指在🍾现有😵本科专业目录以外，围🍑绕某一特定领域、研😙究方向或者核心素养开设的一组核🕦心课程，通过灵活🧛且系统的培养，使学🗳生具备跨学科交叉融合能力，能😋够在特定领域具备特定的🐴专业素养和从业🥡能力。　　广东省🚭的高校正在布局微专业。目前，中山大学已🕒设有89个微专业，华南农业大⛄学今年首批设置了5个微专业，广东财经大🏍学也发布了16个微专业的报名💟工作通知。　　仲恺农业工程🏼学院今年开设15个微专业，以工科为主导，涵盖“人工智能+”“智慧能源工程”“智能建造与运维”“智能金融与量化投资”“智慧农业”等前沿领域。这些微专业🕔均面向全校开放，无专业限制，学生经过1—2学年的模块化学习🐭后，可获得微专业证🙊书。仲恺农业工程🥕学院教务部部👉长周玲艳透露，今年农科类专✍业因配套“智慧农业”“花卉智能生产”等微专业，报考热度逆💜势上扬。　　为什么🍝要在传统专业框架外开设微专业？周玲艳解释，传统专🤚业调整周期长、新兴🌔领域覆盖慢。而微专业为📲学生提供👛了一种灵活高效，聚焦前沿的🗯跨学科学习路径，有效弥补传统🏟专业划分过细、培养周期长的局限，拓展⬅学生知识边界，提升就业竞争力。　　精准化专📛业组设置满足新需求　　在新高考模式下，专业组设置成♏为高校招生关键。部分高校今年🎢在投档专业组设置📵上呈现精准化倾向，如星🍌海音乐学院在物理🎧类和历史类各设置1个专业组，广州美术学院和🎒广州体育学院均在🎒历史类设置1个专业组、物理类设置2个专业组。　　在今年的招生🖍中，除了精准化设置专🏛业组的策略，一些高校还配套🔩了“填满6个志愿零调剂”政策。林雪松介绍，今年广州🐈大学总共设置了38个专业组，考生🚎可任意选择和组合，在每🏹个专业组填报6个专业志愿。广大将专业👓组内的专业数量设置在较小规模，仅11个专业组内有✉超过6个专业设置。只要考生填满6个志🐆愿并且不重复，就一定在这6个专业志💄愿里录取他们。　　为什么要实施“填满6个志愿零调剂”？“零调🔱剂完全从考生利益出发。”林雪松表示，过去大📛部分考生在报名时➡为了避免滑档，多会勾选🍡服从调剂。然而，由于🔖专业组内志愿数量可能超过6个，最终录入的专💒业可能在其勾选📘的志愿之外。“这种情况👓容易导致学生的志愿满🌲足度出现问题，没能入😀读想就读的专业。”　　“专业组精准化💂设置，能让优势学科和🐍重点发展学科吸引更好的🚦生源。”林雪松表示，精准化🏃的招生政策让很多考生更敢👶于填报志愿，也能够吸💼引更高分的学生。录取分⛑数相对不高的专业组🌱第一志愿率也有所提升，学生入校🎗后的学习主动性、积🚩极性也会更强。“自愿选择的专🎄业能更好地激发📩其学习发展规划意识和主👐观能动性。”　　在招生专业设🎻置上，大湾区高校有其🔣他探索。　　香港的🕵岭南大学自主🤬招收来自内地31个省、市、自治区的应届高考生，不设文理限制和省🥥市限额，根据高考成绩、英语水平、课外活动及个人🌪成就、综合素质等因♒素进行择优录取。考生每次可🏞以同时递交3个政府资助课程及3个自资课程的🚹申请，并按意愿排序。　　今年广东高校的👩招生策略调整，无论是双学位、微专业等培养模🤼式创新，还是专业🥕组设置优化，都反映了高等💒教育对复合型人🌶才需求的积极回应。越来🔕越多高校正通过跨👏学科人才培养，为学生⛵提供更广阔的发展空间。这些举措不仅🎭影响着考生、家长的选择，也折📈射出高校对人才培养的新思考，正在持❓续塑造高等教育的教学格🎾局。　　南方日报记者🏪黄子欣

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（青岛日报／观海新闻记者 香坂百合）