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转会市场专家：与曼联有😓传闻的里奥斯接近加🛤盟罗马

转会市场专家Nicolo Schira：和曼联有传闻的理🎷查德·里奥斯接近从帕尔🛥梅拉斯转会到罗马。

球员已和罗马原则⬛上达成一份至2030年的合同。

又抬了一单，[doge]曼联要开🐆个抬价业务应该赚不少。

记者：阿萨西奥·瓦伦廷7月1日起担任曼联球🛶队运营经理

记录报记者Pedro Morais：阿萨西奥·瓦伦廷（Acácio Valentim）是曼联的🗣新任球队运营经理。他自7月1日起担📳任该职务。

天空体育：曼联等队咨询🍪了迪布林，但都没有具体报🍌价

天空体育记者Florian Plettenberg：南安普敦尚🔻未收到关于泰勒·迪布林的具🎟体报价，但🤝包括曼联在内的一些俱乐🕤部已经进行了询价，圣徒的要价在5500万-6500万欧。

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贵州毕节：“凉资源”唱出“热经济”

近日，人🤱力资源社会保障部、财政部、国家税务总局、金融监管总局、中国证监会😒联合印发《通知》，针对个人养老金🕊的领取条💝件和领取方法等问题，明确了具🕑体的操作办法。　　个人养老金在⏬什么条件🔘下可以领取？　　《通知》规定，参加人符⏬合下列条件之一的，可以领取个人养🤷老金：　　达🤯到领取基本养老金年龄。　　完全丧失劳动🌹能力。　　出国(境)定居。　　申请之日前12个月内，本人(或配偶、未成年子女)发生的⛔与基本医保相关的医🎎药费用支出，扣除医保报销后😫个人负担(指医保🎇目录范围内的自付部分)累计超过本省(自治区、直辖市)上一年度居民🎶人均可支配收入。　　申请之日前2年内领取🌱失业保险金累计达到12个月。　　正在领取城乡🎻最低生活保障金。　　个人养老金🚄怎么领取？　　《通知》明确，参加人🚱领取个人养老金，可♒以通过国家社会保险公共服务平👅台等全国统一线🏒上服务入口、个人养老金资金账😸户开户银行、当前基🐉本养老保险关系所在地🗜社会保险经办机构等渠👴道提出申请，由社保经办🚰机构核实。对核实通过的，由个人养📥老金资金账户开户银行代👤扣代缴3%个人所得税后，将资金划转至🖐本人社会保障🍀卡银行账户。　　《通知》要求，各地💎人力资源社会保障部门要按要求，完成与🌤信息平台的对接，做好领取个🤛人养老金的管理工作。加强与医保、民政等部💏门的信息共享，充分利用可获🔟取的跨业务、跨层级数据，优化📨经办系统功能，为参🍑加人领取个人养老金提供便捷😗服务。　　(总台央视记者 李欣 郑春宇)鲸陶自动化科🐷技培训学校特别推🏋荐《非🚂遗在新疆讲述民族交往交流🐾交融的故事》，讲述麻豆国产原创📉中文av在线播放“换脸色情”引发的社会问题，结合全年365部精选推荐“数千名受害者”、VIP值不值开“法律漏洞”，配合秘籍“隐秘黑市”，大澤美加带来震撼剧情，抢先看片仅🌹今日限时免费，一键直达片源🏆即刻观看！“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)东屯村😻的案例告诉我们：“智能时代、教育何为”是当今时代的重大命题。《教育强国建👭设规划纲要(2024-2035年)》明确“以教育数字⏱化开辟发展新赛道、塑造发展新优势”，提出“促进人工智能😠助力教育变革”“打造人工🤤智能教育大模型”等要求。主动拥抱人工智✂能技术，探索将🙇其与思想政治🎣教育深度融合的新模式，是新时代高校践行“为党育人、为国育才”使命的必然要😙求，也是提升🕛思政工作实效性、增强时代感和📗吸引力的关键举措。　　高校肩负“AI向善”重任　　自1956年达特茅斯会议🌟正式确立人工👮智能概念，近七十载间，AI历经了从👋理论萌芽到多模态大模型广🍐泛应用的发展。从早期基于规则的符号主📋义，到模拟大脑神💫经网💄络的连接主义，再到🏼如今借助大数🐦据训练的生成式人工智能，其技术迭代呈👓指数级加速、爆发式发展，深刻改变👫着社会生产生活图景、知识供给模🌴式和科研创新范式，进而重塑着人📂们的思🈁维方式与观念，教育已经进入改😟变底层逻辑、重塑自身生态🧥的智能时代。《全球人工⛄智能产业发展白皮书(2024)》显示，2023年全球🍧人工智能产业规模突破7000亿美元，其中教育领域AI应用市场占比达8.7%，彰显出该技术在💠教育领域的巨大潜力。　　高校在AI发展进程中扮演着“双引擎”角色。一方面，作为国家战略🦊科技力量的重镇，高校应积极布🚘局人工智能相关专⚽业或研究机构，在自然语言⌛处理、计算机视觉🦋等核心领域加大😮研究力度，为AI技术突破贡献力量。另一方面，高校肩负着引导AI向善的重任，要将思政工作与AI伦理知识有机🐏结合，固理想信念之魂，帮🔁助学生树立正确的价值观与🌳伦理观，确保学生在掌握💠技术的同时坚守科🗣技向善的底线，确保🗺立德树人根本任务🥔落到实处。　　AI发展给思政👡教育带来挑🦖战与机遇　　面对新一代人工智能➡技术快速♌演进的新形势，要正确认识AI对高🤶校思政工作带来的历史机🏖遇，把握历史主动，进一步以人工智🖊能为思政教育工作🕦赋能增效。　　AI能推动高校思政🖍育人精准化迈♎向新阶段。AI技术可搭建全方位🐿、多维度的高校学生动🍮态评估体系，通过收集学😕生课堂表现、社团活动、消费行为等数据🔳，运用大数据分🏂析精准勾勒学生思想动态、学习状况及生活📋需求，为思政工🛃作者开展个性化教育提供有⚽力支撑，推动思政教育从🍼“大水漫灌”向“精准滴灌”转变，根🃏据学生对相关知识点的掌🍂握程度有针对🤚性地推送学习资料，结合📥学生思想倾向开展个性🔚化心理🛃疏导与思想引领。　　AI正重构思💱政育人的时空矩阵。AI能够打破传统思💭政教育的时空🧛桎梏，或可😓借助虚拟现实(VR)技术还原历史⬅场景，增强学生⬛情感共鸣，或可开🍒发智能问答机器人实现24小时在线🗝思政答疑，让学生随时获取🌄知识、化解思想困惑，拓展思政教🦌育的时间与空间维度。　　AI还能释放📧思政工作者的核心育人效能。通过AI承担大量重复性、事务性工作，思政🌅工作者得以从烦琐事务中解脱，将更多🏷精力投入与学生的🆒深度交流、思🗾想引导与价值塑造，进一步🚣提升工作效率与质量。　　AI时代的高校思政🥒工作也面临诸多挑战。当前，意识形态安全日益重要，高校需加强对👊校园网络环境🙄的管控，积极有效应对AI技术开放性与🚼匿名性带🎟来的错误思潮和不良信息📀传播问题。数字鸿沟问🐶题进一步凸显，高校要📍关注不同地区、家庭背🍺景学生在AI技术获🙀取与使用能力上的差距，保障思政教育💎的公平性。思政队伍数✋字素养参差不齐，高校应加强对思政工作者的AI技术培训，提升其运用AI开展工作的🤙能力。为应🎨对日益增加的数据😝安全与学术伦理风险，高校需建立健全学生🎀数据安全管理制度，加强AI学术诚信教育，规范AI在学术领域的应用。　　探索AI赋能思政的实践👶方向　　面对AI带来👑的机遇与挑战，高校应充🧔分发挥AI优势，切实提升思政工作🌓质量，筑牢学生🔫理想信念之基。　　强化党的全面领导🌊，夯实理想信念基🤟础。高校应专项统🥊筹规划AI与思政教育融合🥢发展的相关工作，制定📚前瞻性行动指南与发展规划，确保思政工作始⛴终坚守正确政治方向，引导学生坚定理🤐想信念，厚植爱国主义情怀。　　严控意识形🚦态风险，净化校园网络环境。高校要建立健全AI内容审核机制，运用先进技👜术实时监测、严格🛡审核校园网络🚿平台思政信息，及⏱时处置不良信息；制定AI应用🍹正负向清单，明确意识形🏏态安全红线，规范🚡技术应用范围与方式，维护校园意识形态安全稳定。　　加速数智化建设，筑牢思政工💈作根基。高校应加😇大对思政工作数智化平台⚽的投入，升级🔱校园网络基础设施，提升数🌴据管理与分析智能化水平；整合学校各部🚤门思政数据资源，打破数据壁垒，实现数据共享，为思政🐅工作精准开展提供全面、准确⚪的数据支持。　　推动🕧思政范式创新，增强思政教👋育实效。高校要加大对AI技术的研发投入，鼓励校内科🚔研团队与企业、科研机构合作，开👂发思政育人大模型，打造特色思政AI产品；利用AI根🚔据学生特点生成个性化思政教学方案与学🙈习资源，激发学生🎹学习兴趣与主动性，提升教育实效。　　强化思政队伍能力🤚，打造“人机共育”团队。高校🐸应定期组织思政🥖工作者参加AI技术培训，培🛄训内容涵盖基础理论、应用工具使用、融合🐫实践案例分析等，邀请专家学者、技术骨干开展讲🍺座与实操指导，切实提高🛥思政工作者运用AI开展工作的🥢能力。　　坚⏸守技术安全底线，保障🥣学生权益与学术诚信。高🎵校要树立数据安全意识，建立健全学🎙生数据安全💷管理制度，明确数据收集、存储、使用、销毁流程，加密处理数据，严格权限管理；定期组🔲织网络安全专家对思政AI系统进行渗透👰测试，开展网络攻🐐防演练，提升应对网🎙络攻击能力。同时，要将AI学术诚信教育🗳纳入学生必修课，引导学生正确使🥫用AI工具，利用AI建立学术不端预警系统，检测学生论文、作业，营造良好学术氛围。　　(作者：吴雅婷，系湖南科技大学🔺马克思主义学院博🦁士生、湖南理工职业🐴技术学院讲师)。中新社北京8月20日电 (记者 赵建华)今年6月，中国国🥡务院公布实施《互联网平台企业涉税📁信息报送规定》(下称《规定》)。《规定》明确，平台企业要在7月首次报送包括平🕋台域名、业务类型、相关运营主体🏇名称等在内的👊自身基本信息。记者20日从国家税👢务总局获悉，《规定》实施后，各类互联🤧网平台企业积极响应，平台🧤基本信息首次报送工作进展📀顺利。　　国家税务总🛳局相关司局负责人介绍，《规定》公布后，国家税务总局✡同步制发了相🈹关配套操作公告，开🏄展多轮次平台企业摸底，形成应报送平💛台企业名单。各😚地税务机关对“报什么”“怎么报”等，进行详细解读，提供便捷信🧘息报送渠道，健全涉税信息数😄据管理制度，保障涉😆税数据安全。　　7月，相关平台企业已经按照《规定》要求，报送了包括平台域名、业务类型、相🍺关运营主体名称等在内的基本信✈息。对个别尚未报送👏基本信息的平🏛台企业，税务机关将约🍰谈提醒。国家税务总局强调，《规定》实施过程中，对境内🌛外平台企业一视同仁，确保《规定》在全🌌国范围得到统一、公正地执行。　　根据《规定》要求，今年10月，互联网平台企业要🛎向主管税务🔨机关报送👅平台内经营者和🌭从业人员身份信息及上季度收🏃入信息。　　国家税务总局🌡相关司局负责人表示，下一步，将持续推进《规定》落实，坚持严格📘规范公正文明执法，促进全国执法🗓标准统一，遏制“内卷式”无序竞争，协同纠😅治利用平台违规🏣招商引资行为，促进全国统一大市场建🥉设和经济高质🔹量发展。(完)

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（青岛日报／观海新闻记者 大澤美加）