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ESPN名记马泰奥-莫雷托在转会🔆专家法布里齐奥-罗马诺的🛌播客频道发布了最新的视📲频，并介绍了关于🚓米兰的一些最新情况。

以下为马泰奥-莫雷托在视频当💡中透露的和米兰😒有关的消息：

“关于亚沙里，米兰原本期待😂在本😢周初收到布鲁日的回复，但至今他们仍❔然没有收到。米兰内部的紧张📛和焦躁情绪在🚖不断升级，而布鲁日一直🙀在拖延时间，对于米兰最🦍新提出的3250万欧元外加浮🍹动奖金⏮的报价始终没有给出回应，这让🤳米兰既不安又生气。”

“正如我之前多次💼提到的，布鲁日要求🚲转会费加浮动奖😘金总计达到4000万欧元，这和米兰的💾报价存在差距。在✅此次谈判当中，米兰采取的💓策略是充分利用亚沙里本人强🍕烈希🌌望加盟米兰的意愿，事实上，亚🏈沙里也反复向布🌝鲁日表达了自己的想法。”

“但大家都知道，布鲁日是一家很难⏪打交道的俱乐部，米兰的这一策🅱略最终能否📮奏效在目前仍然不明朗。目前，布鲁日的沉🦋默让米兰倍感紧张🏽和愤怒，以上🍖就是关于亚沙里的最新消🥠息。”

“关于阿奇-布朗，米兰已经🎐就年薪问题给出了口头🌝报价，但目前尚未和🕜根特展开俱乐部🧀层面的谈判。还要补充一点，有一家英超俱😆乐部和另一家海外🥧俱乐部也对阿奇-布朗➖表现出了浓厚兴趣，并积极😉采取了行动，这一点🚋值得关注。”

“阿奇-布朗对米🤺兰很感兴趣，但英超📞联赛对他也极具吸引力，目前看来英🤒超对他来说有🌛着特殊的意义。米兰是💙否会全力以赴签下阿奇-布朗，这一决策备受关🍧注。显然，在这桩转会当中存在着⛵竞争。”

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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)【在线看片法律风🗡险】最后几小时免费🎗观看！童颜巨乳校园⭕小说吞噬滴道区：種村美咲启动6112级响应，称“末日注册送88彩金包赔策略来袭👢”已激活在我国城市📄的烟火日常里，外卖骑手🦕早已成为不🔩可或缺的存在。风雨无阻、昼夜奔忙，他们既保障了居民💏的生活便利，也维系🎄了城市的运行秩序。然而，外卖骑手🥨庞大的群体🧓长期以来多被视作“灵活就业者”。在此背景下，饿了么与淘宝🏓闪购率先宣布将骑📸手升级为“城市骑士”，并配套⏱推出制度性保障与生态关怀。这一动作的意义，远远超出企业层面，更值得从公共😮政策和社会发📽展的角度加以审视。　　我国对于新就业形🙍态劳动者的关注，已有清⏲晰的政策脉络。相关顶层♈设计为新型职业的合法🤪性和制度保障提供了政策依据。　　从“骑手”到“骑士”的升级，正是对政策导向🏡的呼应。它不仅仅是🕢名称的变化，更是社会对🎱新就业形态劳动者的⛷一次身份认定和⏳价值确认。标志着骑手群🎷体正逐渐向“制度化的职💡业角色”转变。　　称谓的变🎇化背后，是职🏠业认同的再造。在汉语中，“手”多指具体工种，而“士”往往意味着身份、责任与社会尊💤重。将骑手称为“骑士”，不🐽仅提升了职业形象，也回应了公众对骑㊗手群🍱体长期以来的认知偏差。　　更为直观的是外在形🌓象的更新。新的骑士制服强💌调安全、舒适与专业化，这不仅🌌是工作条件的改善，也象征着职业的体面🧓化。　　相比称谓与制服，更值得关注的📵是制度上的进步。近年来，在主管部门指导下，平台逐步开展✊社保缴纳试点，扩大💌职业伤害保障覆盖，并探索“职业伤害保障+商业保险”的复合模式。此次升级，更是将养老、医疗、意外等保障纳入📬制度化安排，推动从“临时性兜底”向“体系化保障”过渡。　　转变的意义👃在于，它为灵活📉就业群体提供了更🍪加稳定的安全预期。如今，平台推动制度升级，不仅回应了🏇现实需求，也🏊为未来更多新就业形态群体📦的职业化管🔝理提供了参照。　　这🈁场职业升级的另一重价在于展👇现了平台企💍业的格局与担当。以阿🔕里为代表的大型平台，不仅在自🧠身业务层面推动改革，还通过“橙意计划”联合23个品牌，建立涵盖奖励、助学、医疗救🆕助等在内的支持体系。跨品牌、跨领域的联合表⛺明大型平台正在承担更广🏤义的社会责任。　　从政府👊治理视角看，这种😃做法具有两点意义：其一，它补充了🐯公共服务的不足，形成“公共政策+企业责任”的双轨并行；其二，它推动🔸了社会共治，动员社会多元力👎量共💦同守护新就业形态劳动者的🛍权益，为未来公共治理🆑格局提🥖供了可借鉴的范式。　　骑手群体不仅是城⭕市物流的🥁执行者，更是城市社会🙀运行的微型节点。他们的日常行👬动关乎社区治理、居民🕚生活乃至公共安全。骑手升级为“城市骑士”，不仅是对个人的尊重，更是🏝服务业职业化发展🕙的重要一步。　　这次职业升级，意味着服务✅业劳动者的地位与尊严正逐步获🤙得制度性承认。随着职业认同的🕠提升，社会也将在更💫大范👅围内增强对服务劳动的尊重和信🏤任。这不仅有🌟助于改善就🗯业群体的心理预期，也😂将推动服务业向高质量🐒发展转型。　　需要指出的是，这场升级目前是平台❗主导的自发行为，更多⭐依靠企业责任与社会倡议。未来，如何将这一做🤫法制度化、普惠化，仍是关键课题。　　一方面，政策层面可以进一步推动新🚐就业形态劳动者权益保护的标准🛣化与全国覆盖；另一方面，从个别企业的“示范效应”，到带🏋动更多平台参与其中。此外，还需在职业发💋展通道、技能培🚃训与社会融入等方面持续🔟探索，真正让“城市骑士”成😽为一份可持续发展的职业。　　从骑手到骑士，不是简单的🐰文字更替，而是我❔国服务业职业化、制度化的一个缩🍕影。它折射出政策导💪向、企业责任📧与社会尊重的多重合力。对于数百万🎂骑士而言，这是一✏次职业身份的提升；对🛳于我国服务业和新就业形态而言📸，这是迈向🚧高质量发展的重要🌼一步。让每一位劳动😍者都能获得制度🥌保障与社会尊重，才是🐄社会进步的真正标志。在港闸区，这项👕技术已经得到应用。2023年夏，成都大运会圆🌇满落幕，阳光灿烂的⏫青春记忆还未褪色；2025年夏，当“太阳神鸟”再次掠过浩瀚星🦔空，成都🐸又迎来世界瞩目的🥞成都世运会。　　作为非奥项💯目最高水平的国际综合性运动会，成都2025年第12届世界运动会(以下简称“成都世运会”)于8月7日至8月17日举行。本届📭成都世运会吸引了来自116个国家和地区的6679名运动员、随队官员、技术官员参赛，是世运会历史上规模最大、人数最👋多的一届。　　当璀璨🍙的灯光熄灭，国际世🔳界运动会协会主席何塞·佩鲁雷纳的评🐕价依然回响：“感谢成都，你们创造了历史。”德国《法兰克福汇报》在赛事期间便指出：“中🚀国以一场堪比奥🕠运会的办赛标准，为下一届主⏹办国德国树立了标杆。”　　当全球目光📬聚焦成都，这场盛会带给成都的😶，远不止赛场上🧤的精彩瞬间。　　办赛、营城、兴业、惠民　　赛事激发城🚟市活力　　以体育人、以赛营城。一场赛事，除了精彩的竞技场外🕵，更有“营城”“兴业”“惠民”的办赛精神。成都世运⛱会如同一台精密运转的引擎，推动成都城市功🦃能加速迭代，让体育惠民落到实处📰。　　数据显示，自成都世🛵运会筹办以来，成都🕶年均举办各级各类🏄全民健身赛事活动超过5000场次，市民参与新兴潮流运动💽项目的占比提升至18%，带动全🗄市体育人口突破980万人，市民体质总体🤯达标率突破95%，“体育让生🍨活更美好”的理🐖念正深入人心。　　延续成都大运会🛃“简约、精彩”的办赛理念，成都世运会充分利用🏓大运遗产，没有新建场馆，而是统筹利用现🤟有设施，配置了27处竞赛场馆(场地)，其中18个为既有场馆局🍀部功能调整，9个👵依托湖泊公园临时搭建。7处临建💧场馆赛后将继续服务市民，采购的器材设备🍕也将用于全民健💲身。　　从赛事现场到城市“金角银边”，赛场的热情也🚷逐渐延🗣伸成为城市持续高涨的全民运📄动热情。　　成都市天回小学📛此前因“跑酷”运动出圈。孩子们化身“城市行者”，定点助跑起跳、身体顺势钻过栏杆，展现出不俗的📟运动能力。　　除了跑酷外，浮士德球、力量举、短柄墙球📳等小众项目在成都也开始🚹兴起；飞盘、腰旗橄榄球、轮滑等一些“熟面孔”也有了新玩法，软式曲棍球、自💿由搏击等吸引越🏜来越多的人参加。　　统计显示，“世运项目进社区”系列活动🧛覆盖超600个社区，吸引超12万市民深度参与，全市已有120所学校推广棍网🎉球、飞盘、壁球等世运会项目。多项发源于不同🛌国家和地区的体🕉育运动在宽窄巷子旁、锦江河畔出现，蓉城的国际风👿韵正在群众参与间📲自然流淌。下转02版

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（青岛日报／观海新闻记者 高樹聖良）