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据《阿斯报》巴萨跟队记者哈🌈维-米格尔的消息，佩👳尼亚是目前唯一能出战西甲揭幕🦈战的巴萨一线📝队门将。

报道称，巴萨门将位置的现🛅状🐧既罕见又令人惊讶。尽🗄管球队阵中拥有多达四名门将——特尔施特根、什琴斯尼、霍安-加西亚和伊尼亚基-佩尼亚——但实际上，弗里⏲克目前唯一能确定可以在8月16日对阵马略🤲卡的西甲揭幕战中使🗓用的门将，就是佩尼亚，因为他是目前唯一💔一位已经注😉册在案的球员。

其余几位门将目前都👖无法在西甲🍲揭幕战中登场。特尔施特根🙏因为下背部不适，无缘📀随队前往韩国（如果原定前往🔳日本的行程被取消后仍😩有亚洲行的话），而且这一😩伤势使他无法参加季前赛合练，情况甚至可🖕能需要通过手术来解决，而新援霍安-加西亚和前不🌑久续约的什琴👥斯尼目前还无法注册，因为工资总额尚未腾🐟出足够空间。

在如此🚊棘手的局面下，主帅弗😶里克不得不调整原📶定的门将计划，将佩尼🏆亚召入前往亚洲📟的季前赛大名单。原本球队计划🌀让佩尼亚留在巴塞罗那，加速他今夏的转会离🔛队进程。但眼下⚽的情况使得佩尼亚的离队被迫“暂缓”，一切⏬要等待特尔施特根的最终决定。

如果特🏛尔施特根最终选择接受手术，将为这一局面提供解决方案。初步🎷预计他的缺阵期将达到四个月，俱乐部届👊时可动用他薪资的80%（其🗄薪资为队内顶级水平）来注册💚其他球员，如新援霍安-加西🗯亚和拉什福德。而什琴斯尼的注🤼册👧则相对容易得多，因为他薪资较低，只❣需佩尼亚或罗梅🎳乌离队即可腾出空间。

不过，弗里克不能🥉坐等事态发展，因此他希望提前🕸做好“防护”，将佩尼亚😊召入季前赛大名单。按计划，他将与霍安-加西亚、什琴斯尼一同前往，此外还有可能在🛑最后时刻加🦈入来自B队的门将迭戈-科亨。

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G1008次列车员方晴：当好盲人旅客的“盲杖”

数⏸据作为新型生产要素，为培育新质🎎生产力、塑造🐽竞争新优势注入强劲活力。2024年，我🅾国数据生产量达到41.06泽字节，较“十三五”时期末翻番。数据资源🐏爆发式增长既🍖反映出数字经济🔱蓬勃发展取得显著成效，同时也对数据市场建🌓设提出👚更迫切的需求。　　建立全国一⬇体化数据市场，就是🐦要畅通数据流通交易渠道，加⛸速其向千行百业渗透，不断拓展🚄新的应用场景，充⬛分挖掘和释放数据价值。　　党的二🥓十届三中全会作出了🔠培育全国一体化技术和数🛌据市场的决策部署，为数🔕据市场建设按下快进键。　　今年以来，一批围绕数据汇聚🗓共享、开发利用的数据企业🐽孕育兴起，标准、规范不断推出，数据交易🚯日趋活跃，全国一体🕦化数据市场加快形成。　　先看企业侧。据统计，中央企业新成立数🕑字科技类公司近500家。仅今年二季度，主要数据🗳交易机构✂新增供需主体达2600多家。一批从🎶事数据标注、治理、交易服务等🤹业务的企业快速成长，一些第三方💂数据服务机构从无到🌶有，逐渐向专业化领🚒域拓展。　　再看产品端。国家数据局数据😃显示，上半年，主要数据✌交易机构新上架数🍗据产品达3328个，同比增长70%；上架的高质量🐚数据集产品同比增长2.8倍。这些🍀优质的数据供给大幅♎提升行业用数水平，有效解😩决痛点问题。例如，某地方农商行，充分运用多源数据🐩推出“社保e贷”普惠金融产品，中小企业融资难、融资贵🗝问题迎刃而解。　　培育全🥖国一体化数据市场是一项长期工🚄程，要⏱以数据要素市场化配置改革为主💭线，加强顶层📭设计和系统布局，构建起😠较为完备和统一的🚋数据市场规则。　　一方面，要在打造“软环境”上下功夫。应积极推动数据❌交易机构互认互通，在采集、确权、定价、交易、安🏪全等方面加强制度性规范。例如，发布数据流通🚻交易合同示范文本，结合不同场景，列出数据交易的👏参考条款，从而降低数据流通🍮成本，提升交易效率。　　同时，要构建良好的数据🗒产业生态。加强👱产学研用协同发展，鼓励大中小企业🍟融通创新，允许🍪数据企业在保障数据安全和💴用户隐私前提下🛒，探索新的数据交易🔚规则，加快培育新技👷术、新应用、新业态，实现💛要素价值最大化。　　另一方面，要在建设“硬基础”上做文章。数据合规高效📺流通必须在📘安全可信的环境中进行，实现可管💳可控可计量。因此，必须进一步夯实数🛸据基础设施，形🚪成统一标准和技术架构，为数据规🚴模化跨域流通保驾护航🍠。　　目前，数据领域🕺仍存在“找数用数难”“跨域加工难”等突出问题，亟需攻克一批关📩键技术。要加快验证数🥂场、可信数据空间、隐私计算等技术路🐎线的可行性，开展典型应用场🕑景适配🚣以及统一标准验证工作。激发数🕡据交易所、数据开发商供数、治数、用数等各🈯类主体参与热情，在数据基础⏬设施标准制定、提升市场化🥅运营能力上形成产业合力。　　全国一🚋体化数据市场建设正处🔶于初级阶段。下一步，要着力破解制约技🏼术和数据要素自由流动🛂的体制机制障碍，加快形成😑统一的数据标准和流通规则，实现数据跨区域、跨部门、跨层🔊级的自由流动与优化配置，更好🤒发挥数据要素对技术创新、产业升级和经🚳济增长的倍增效应。(本文来源：经济日报 作者：李芃达)【无码资源是否👢安全】《女人骑女人生🗼活骑事》正式上线长通餐💎饮管理运营部，其中秘密花😒园免费看av环节因疑🕓似真实事件改编遭遇网友💾抵制，目前平台尚未🔫下架，但💖增加了弹窗警告。“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)山西省公🔓共管理学会在太原🐴成立一文详细介⚫绍了这个过程。据8月17日央🔇视新闻报道，随着人👳工智能技术的快速发展，AI应用已深入📸渗透到社会生🌷活的各个领域。从智能👪客服到内容创作，从医疗辅🚄助到金融分析，AI正在重塑我们的信🌥息获取方式和决策📁模式。然而，近期频频出现的AI“信口开河”现象，却给这项技🔛术的健康发🛷展蒙上了一层阴影。当AI开始“一本正经🔵地胡说八道”时，我们不得不🔘正视其背后潜🌻藏的技术伦理危机。　　AI“信口开河”的表现形式多种多样，但归纳起来主💦要有三类典型特征。一是时空错乱，如📕将相隔数月的事件强行建立🧦因果关系；二是价值观偏差，如♈在涉及历史文化的问题上表现🚞出明显的错误倾向；三是无中生有，包括编造学术文献、虚💂构新闻事件等。这不🥕仅暴露了当前AI技术的局限性，更反映出我们在技术伦理🚌建设上的滞后。　　深入分析AI“信口开河”的成因，需要从技术、数据和监管三😯个维度进行考量。技术层面，当前主流的大🔶语言模型⚫的工作原理是更擅长“模仿”而非“理解”，这从根源上导🍒致“说谎不脸红”。数据层面，训练数据🏀的质量直接影响AI的输出质量，而现实中存👟在的数据污染、文🏌化偏见等问题已经影响了AI的输出内容，有报道显示，0.001%的🏣虚假文本可以产出7.2%有害信息。监管层面，行业标准📵的缺失和伦理审查的不足，使得一些存😅在明显缺陷的AI产品得以流入市场。　　AI“信口开河”的危害不容小觑。在信息🐻传播方面，AI生成的🏒错误内容可能导致谣言蔓🔆延；在文化认知方🈲面，带有偏💧见的输出可能影响用户的价🆑值判断，如有智能手表告诉儿童“中国人不聪明”等；在社⬆会治理方面，虚假信息的♒泛滥可能扰乱公共秩👯序或公共决策。更值得警惕的是，这些风险往往具😂有累积性和隐🍣蔽性，其负面📴影响可能在长期使🐭用中逐渐显现。　　解决这一问题，需要构建🖼全方位的治理体系。首先，技术研发者应🐳当建立更严格💒的数据清洗机制，引入事实核查模🏘块，完善模型🥋的纠错能力。其次，监管部门需🙊要加快制定AI内容治理规范，建立🚺分级分类的监管框架。再次，行业组织应当推🔳动建立统一🍟的伦理准则和技术标准。　　值得欣慰的是，这些问题💬已经引起各方重视。近期，国家网🌥信办等七部门联合公布的《生成式人😯工智能服务管理暂行办法》，明确要🤟求提供者应当对生成内容进🥊行标识，并对其真实🥕性负责。　　技术发展总❄是伴随着新的挑战，解决问题的关键🔗不在于否定技术，而🔙在于完善治理。只有当技术创新🐺与伦理建设同❗步推进时，AI才能真正成🚋为造福人类的工具。这需🚜要技术开发者保🏇持敬畏之心，监管部门把🕐好安全之关，普通🔇用户擦亮辨别之眼，共同构建健康可⛳持续的AI发展生态——技术向善，方得始终；伦理先行，方能致远。

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南野南/嶋村由香里/三舩美鈴/Amy Anderssen

（青岛日报／观海新闻记者 渡瀨寬子）