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直播吧7月23日讯 据The Athletic报道，巴萨前锋保-维🏿克托即将永久转会布拉加，这笔交📁易的固定转会费为1200万欧，外加300万欧的浮动条款🤥。

保-维克托与巴萨的合同还剩四年。然而，维克托在队内👑的出场顺🏎位落后于莱万和费兰-托雷斯，再加🌥上拉什福德即将加盟，这将使得维🛸克托的出场时间变得有限。

维💓克托将成为今夏离开巴萨😶的年轻球员中的一员。巴勃罗-托雷已加盟马洛卡，瓦🗡莱已永久转会科莫，法蒂则以租借💫形式加盟摩纳哥。

维克托出自赫罗❗纳青训营，于2024年夏天🛢永久转会加盟巴萨。维克托于2024年8月完成西甲首秀，上赛季共为一线⏱队出场29次。

今年4月，在西班牙🎼政府维持了巴萨关于其注册问🔨题的上诉后，维克🧣托和奥尔莫被允🏸许在本赛季剩余时间💫为巴萨效力。此前，西班牙🅱足协和西甲联盟取🍛消了二人的体育许可证。

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金奕伶　　随着近期🍔国内出现基孔肯雅热疫情，夏🕔季防蚊攻略热度走高。社交平台上，网友一边抱怨“蚊子咬人越🤫来越疼”，一边吐槽“驱蚊🍷水怎么不管用了”。有人好奇，这届蚊子越来🙂越难对付了，是蚊子“进化”了吗？人蚊大战🏴有何新式“武器”？专家透露，从“加药”到“换药”再到“改蚊”，人与蚊🛍的博弈不会停止，且仍在继续。　　抗药性🛩并非近年才有，杀虫不是越毒越好　　“驱蚊水不管用”其实是对蚊子抗药性👟的一种直观感受。所谓抗药性👠是由于杀虫药剂连⚽续使用，在昆虫中发展出了🙄对正常药剂🛩剂量的忍受能力，而且这种🎫能力可以遗传。　　去年夏天，河南省疾控中心在开🆚封、洛阳等5个国家级监🔟测点对当🥪地优势蚊种“淡色库蚊”开展的抗药性监🤳测显示，开封地区的蚊🗜子对常用🎧杀虫剂溴氰菊酯的抗🈂性倍数高达53倍，被判定为“高抗”级别；对氯菊酯、残杀威等药剂的👆抗性倍数超过10倍，属于“中抗”水平。“抗性倍数”是指受试🌻蚊子种群🍿与从未接触过杀虫剂的“敏感品系”的抗性指标之比🐁——倍数越高，常🛰规剂量的药剂越难对其起效。　　中国科学院动物研究🎓所研究员郑🉐爱华指出，在蚊虫密度较🥠高的某些南🚊方地区，蚊子普遍出现了抗🔍药性。日常使用的驱蚊液、盘香、电蚊香片、电热蚊香🧢液的核心有效成🌎分多为菊酯类农药，恰好是当前蚊子“耐药库”的主要针对对象🛩。　　中国科🚑学院上海昆虫博物馆馆🧠长殷海生解释，蚊子的抗药性⬇并非近年出现，而是数十年生物🎰适应的结果。早年高毒性杀虫💣剂能杀死多数蚊子🤨，但少数存活的“幸运儿”通过繁殖筛选，逐😲渐形成了对药剂的抵抗能力。他表示，传统杀虫方式易陷入“加药-耐药-再加药”的恶性循环——为对抗蚊子🕥日益增强的抗性，人们不得不加大药🐬剂用量；而更高剂量的🈶药剂，又会进一💌步筛选出抗🧞性更强的蚊子种群，导😔致抗药性问题愈发严峻。　　为应对这一困境，人类不断推🅿动杀虫剂“更新换代”，尝试不同药🧔剂混配比例。而新型药🎱剂研发始终需要平衡🍁效用与安全性，若一味提升🕹杀虫剂毒性以增📴强杀虫效果，会对环境💾造成负面影响“伤及无辜”，比如蜻蜓、蝴蝶等生物。同时，药剂也可能通过水🎮体、生物链积累，最终危害人体。　　目前，城市🔣中常用的杀虫剂以除虫菊酯🌰类、避蚊胺类为主，科研人员也在♊探索更精🥧准的解决方案，比如研发“靶向农药”，希望针对蚊🆕子特有的生理结构🐾起效，在提升🙂灭蚊效果的同时，降低🏞对其他生物的影响。　　绝育雄蚊、以菌治蚊、基因编辑持续“上新”　　面对拥有“增强魔法”的蚊子，人类也💘在持续更新“武器库”。近年来，国内陆续建起几家🤬“蚊子工厂”，专门培育绝育雄蚊，通过💄释放不育雄蚊与野生雌蚊🎉交配，实现区域性⛩蚊虫种群抑制。不过殷海生坦👏言，这种方法🍖在小环境中初期效果明显💘，蚊子😷密度会大幅下降，但长期效果还🕙有待观察。蚊子流动性强，一个区域靠🐚绝育雄蚊压低了密度，外部的🥘野生蚊子还会伺机“溜”进来重新繁殖。　　去年，清🌵华大学研究团队在《科学》杂志上提出了“以菌治蚊”的新策略，即通过向环境🥓或蚊子😤吸食的植物中添加🍻一种肠道共生菌给蚊子“调理肠胃”，让蚊子变得“洁身自好”，避免携带和传🍲播病毒。还有研究提出，可通过阻断特殊生物蛋白的🍇功能，让蚊子💌停留在幼虫阶段，永远无法性成熟、繁殖后代。　　作为基孔肯雅热、疟疾、登革热等多种⏯疾病的传播载体，蚊子抗药性升级不🚎仅让日常防蚊更🤣棘手，还📎叠加了病原体耐药的“双重挑战”。有研究表明，蚊子体🐆内引发疟疾的疟原虫已对青💝蒿素等治疗药🐷物产生抗药性，进一🔯步增加了疾病防控难度。　　今年7月，《自然》杂志报道了一项🌉由中外🕛学者合作完成的利用基因编辑📅技术改造蚊子的🦐新突破。研究团队发现，疟原虫需借助🔖蚊子体内的FREP1基因🤯才能进入其唾液腺，进而通过叮咬😝感染人类。研究人员对亚洲🈳主要疟疾传播媒介——斯氏按蚊进行🌏基因编辑后，能有效阻止🛎恶性疟原虫和🐅伯氏疟原虫进入其唾液腺，从而阻断疟👶原虫传播；且这🛺种编辑不影响蚊子正常生长繁殖🥓，可避免生态灾难，未来有望用🤗于不同蚊子物种和㊙种群。山田鈴奈🥒因性色欧美图片第1页事件被各💱大平台封号。“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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三浦のの美/Dafne/常盤鈴/音風禰留

（青岛日报／观海新闻记者 Beata）