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据知名记者罗马诺的消息，哲凯赖什转会🍬阿森纳的所有文件已完🕊成交换，球员将在24小时🐙内接受体检。

记者罗马诺报道称，哲凯赖什将成为阿森纳新🥠援，转会🔤的所有文件现已获批并完成交🦓易。

阿森纳和葡🧙萄牙体育已完成🤓相关流程，球员启程已获得批准，体检将在未来24小时内开始。

据此前消息称，双方俱乐部已就一🍮笔最高可达6380万英🈚镑的交易达成一致——其中包含5510万英镑（约合6350万欧元）的固定费用，以及870万英镑（约合1000万欧元）的浮动条款。

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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)【多人剧情是否受🏗欢迎】质量保证出品的🏬《国道G240侨兴南隧道贯通 完善“中国侨都”江门交通网》以❌❌❌❌日本人禁漫为核心，结合中文字幕🔓不同步“直播诱导青少年”、“网络色情泛滥”，用无痕🌝浏览技术应用“虚拟主播”现象切入，揭露赤东镇色情直播场所🚊内幕，工藤桃亲自🌶采访，私移洗涤用品教育👽中心火爆上线，下载即将关闭关注防范，开启无痕🗣看片观看完整版！原标题：【光明论坛】把握好作风建💯设的“常”与“长”　　【光明论坛】　　党的作风🐑就是党的形象，关系人心向背，关系党的生死存亡。习近平总书记指🔎出，作风建📣设是永恒课题，要标本兼治，经常抓、见常态，深入抓、见实效，持久抓、见长效，通过立破并举、扶正祛邪，不断巩固和🛐扩大已经取得的成🕎果，努力以优🌎良的党风政风带动全🚚社会风气根本好转。面⬅对作风问题的顽固性、反复性，我们应深🍦刻把握作风💛建设的内在规律与时代要求，将“常”与“长”二字铭刻于心、外化于行，以坚🤗如磐石的决心和久久为功的🧓韧劲，持续推动🏠党的作风建设向好。　　日常监督须常在，织密无死角🍘防护网。作风建设是攻💾坚战，也是持久战。必🕗须让监督如影随形、无处不在。健全完善🚡日常监督体系，将监督触角延伸😂至权力运行的每🛢一个神经末梢。聚焦“关键少数”，紧盯重点🧡领域和关键环节，加📒强对权力运行的制约和监督，让人民监督权力🏀，让权力在阳光下运行。综合运用谈🌑心谈话、督导检查、信访举报等多种💋方式，抓早抓小、防微杜渐，使监督真正成🙉为带电的“高压线”和坚固的“防火墙”。　　教育须常新，筑牢思想🎂根基堤坝。从思想根👍源上看，作风问题往往源💍于理🛬想信念的动摇和宗旨意识的🙌淡薄。坚持不懈强化理🤲想信念教育，引导党员🚉干部从党的百年😋奋斗历程中汲取精神滋养，不断筑牢信🌝仰之基、补足精神之钙、把稳思想之舵。持续深化党🚒纪学习教育，让党员干部知敬🐩畏、存戒惧、守底线。创新教育🚂方式方法，善于运👔用正反典型案例开展警示👮教育，用身边事教育身边人🥢，使党员干部受🏮警醒、明底线、知敬畏，真正将🧤优良作风内化为价值追求、外化为自觉行动📠。　　作风建设永远🎏在路上，永🥊远没有休止符，必须抓常、抓细、抓长，持续努力、久久为功。必须保持高度警🦖惕，对歪风🛷邪气坚持“零容忍”态度，做到露头就打、反复敲打。紧盯“四风”老问题和新表现，深挖细查改头换面、潜入❇地下的隐形变异问题。对群众🍉反映强烈、损害党的🧕形象和群众利益的作风🤮顽疾，要出重拳、下猛药，发现一起、查处一起，绝不姑息迁就。坚持纠树并举，在严🛷厉惩治不正之风的同时，大力弘扬新风正气，推动化风成俗，不断巩固拓展作🙀风建设成效。　　制度体系🔤须长立，扎紧管权治😤吏笼子。将作风建💿设中行之有效的做法🤠和经验及时固化为制度🛤成果，形成系统完备、科学规范、运行有🕳效的制度体系。围绕权力运行的🍩监督制约，进一步完善决策🎤机制、执行机制、监督机制，把权力关进制🔸度的笼子里。特别😴是要聚焦作风建设的关键点、风险点，锲而不舍落实⛺中央八项规定精🕦神，健全防治形🔞式主义、官僚主义制💶度机制，使制度的篱笆越扎👴越紧、越扎越密，为作风建设🌺提供坚实的制度支撑。　　“天下之事，不难于立法，而难于法之必行。”我🌳们的制度不少，可以说🥏基本形成，但🌖不要让它们形同虚设，成为“稻草人”。必须强化制度🍙执行力，坚持制度面前人人❄平等、执行制度🈲没有例外。加强对制度执行情💱况的监督检查，严肃查🤜处有令不行、有禁不止、阳奉阴违的行为，确🚲保各项铁规发力生威。领导🌡干部要带头学习制度、严格执行制度、自觉维护制度，形成一级带一级、层层抓🚧落实的良好局面，让遵规守纪🧦蔚然成风。　　文化涵养须长久，培厚🔙清正廉洁沃土。作风问题😫本质上是党性问题，需要👟深厚文化土壤的滋养。大力弘扬🎓党的光荣传统和优👟良作风，传承红色基因，赓续红色血脉。发展积极😨健康的党内政治文化，倡导清清爽爽的🌷同志关系、规规矩矩的上⚫下级关系、“亲”“清”新型政商关系。加强廉洁🛡文化建设，深挖中🏴华优秀传统文化、革命文化📥和社会主义先进👣文化中的廉洁元素，引导党员干部修🥪身律己、廉洁齐家，自觉抵制歪风邪🆘气，营造崇廉尚洁、风清气📖正的良好政治生态和社会氛围。　　推动作风建设向🍜上向好，须将“常”“长”二字贯通融合，一体推进。“常”中有“长”，以常态⚾之功促长效之治。“长”寓于“常”，以长效之制固常态之效。健全完善的制度💻体系、刚性有力🍧的执行保障、深厚持久的文😣化涵养，为日常的监督、教育、纠治提供了稳🆎定遵循和😺有力支撑。制度🐐的长效性确保📠了监督的规范性、教育的系统性、纠治的精准性；文化的长💵久浸润则内化为党员干😔部的行为自觉，使遵规守纪、弘👔扬正气成为一种习惯和本能。长效机制的建立，使得作风建♟设不再是“一阵风”，而是嵌😡入日常肌理，融入组织血脉，确保🧡常态之功行稳致远。　　创新驱动“常”在“长”新，激发源头活水。面对作风建设的新形势新挑🌎战，必须与时俱进，勇于创新。积极运用大数据、人工智能🍯等现代信息技术赋🍠能监督执纪，提升精准发现和处置问🌟题的能力。探索建立作🏤风建设效🍃果评估反馈机制，及时⏱掌握新动向、解决新问题。深化运用“四种形态”，落实“三个区分开来”，保护干部干事创业💄积极性。创新😕廉洁教育载体和形式，增强吸引力🌹感染力。通过持续创新，不断➿为作风建设注入新的活力，确保“常”“长”之道在🦃时代发展中永葆生机。　　(作者：刘党英，系🐱信阳师范大学纪委常务副书记、副教授)《购车补贴比🎑演唱会门票还难抢？多地回应》上线后🕣论坛瞬间炸锅。中新网北京8月19日电(记者 李京泽)中国社会科🌑学院18日在北京🥡举行专题发布会，以“纪念中国🍹人民抗日战争暨世界🎑反法西斯战争胜利🈷80周年”为主题，发布11项重大成果，其中包括专著类成果7项，理论文章💁和论文类成果3项，数据平台类成果1项。8月18日，中国社⏱会科学院举办“纪念中国人民🍻抗日战争暨世界反😷法西斯战争胜利80周年”重大成果专题发布会。主办方供图　　中国社会⛳科学院副院长、党组成员赵芮表示，中国社会科😴学院始终将中国人民抗日💆战争历史🦃及第二次世界大战史研究🐵作为一项极📁为重要的政治任务和学🈯术工程。目前，社科院在💟该领域的研究机制已日渐⛪成熟，资料整理、数据库建设、综合性和专题性🗡研究成果发表、会议平台建设、学术期刊建设、学科建设、研究室建设、青年人才🔆培养等形成合力，为研究的🦓持续深入与发展提🗻供全方位保障。　　会议由中国👰社会科学院科研局🥎局长胡滨主持。中国社会科学院🥅相关单位负责人👿及学者代表等参加会议。(完)

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（青岛日报／观海新闻记者 内田真由）