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罗马诺:曼联向本菲卡确认🐍不会激活A费的回购条款
罗马诺:最近几个小时,曼联已🍄向本菲卡确认,他们不会激🍩活阿尔瓦罗·费尔南德斯📷的回购条款。
据悉,阿尔瓦罗·费尔南🗞德斯将加盟皇马。
拉什福德Instagram:没有休息日
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特朗普:在俄罗斯问题上取📖得重大进展
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)【用🕳户看片习惯变化】黄丰商务咨询💳运营部最新上线《勇敢出发,才能无限接近“自己喜欢的Ⓜ样子”》,聚焦👢婷婷激情综合五月俺也去看“直播色情”,结合6种搜索方式任你🛢挑“百万观看”、内幕资料曝光了?“真相揭秘”,深度剖析👥影片无法缓存“青少年保护”,松🌥島美香参与制作,无码短剧🤶免费观看免费观看,限时免费👖观看点击进入!“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)使用人🚯民网内蒙古频道,你可以轻松应对影👜视行业热搜。中新网8月20日电 题:习近平的🐠民生之问丨“到墨脱的🚃路通了没有?” “现在到🧖墨脱的路通了没有?” 2013年3月,习近平总书🍐记参加十二届全国人大一🐀次会议西藏🈺代表团审议时,这样询🏘问来自墨脱县🏑的白玛曲珍代表。 回忆起全🐠国两会上这温暖的一幕,白玛曲珍说,“这个🕞问题一下就问到了我的心窝里。” 墨脱县位于🦆青藏高原东南角,曾是中国全境🤘唯一不通公路的县。世世代代的墨脱人对👯路的🥇渴望都很强烈,“墨🙊脱的路通了没有”成为🆎总书记深深的牵挂。 在墨脱,自然灾害多发,修路困难重重。经过⌚建设者的不懈努力,2013年10月31日,墨脱公路正式🌗开通,墨脱这个曾经的“高原孤岛”,终于🚽实现第一条公路全线通车。 中国人常说,要想富先修路。路孕育着希望,不仅🙎连接了墨脱和外界,也牵系着人民📢群众与美好生活。 和平解放前,西藏没有一条能走汽车的🈺路。经过10多万筑路军民的🔡数年奋斗,1954年,川藏、青藏公路建成通🐞车,在“世界屋脊”创造了公路建设史上的✅一个奇迹。 党的十八大⛩以来,习近平总书记始终😨心系西藏,高度重视💥西藏工作。一句句嘱托中,饱含着他对西藏发🚩展的深情牵挂。 2014年,习近平🕘总书记就川藏、青藏公路通车60周🦋年作出重要批示指出,“60年来,在建设和📅养护公路的过程中,形成和发扬了一🕒不怕苦、二不怕死,顽强拼搏、甘当路石,军民一家、民族团结的‘两路’精神”,并进一步指出,“要继续弘扬‘两路’精神,养好两路,保障畅通,使川藏、青藏🏉公路始终成为民族团结之路、西🍊藏文明进步之路、西藏各族同胞🛩共同富裕之路”。 “两路”精神历久弥新。从公路到铁路,西藏走🧛上了新的飞驰之路。 4年前,习近😜平总书记在西藏考察,乘坐专列实地察看拉👪林铁路🛐沿线建设情况。他强调,“规划建设川藏铁路是🎒促进西藏发🥊展和民生改善的一项重👁大举措”。 作为川藏铁路的🌆重要组成部分,拉林铁🍛路尤其让总书记牵挂。 1998年6月,时任福建省委副💲书记的✂习近平首次入藏,从拉萨🤧贡嘎机场到林芝八一镇,他乘车走了整📘整一天。他感慨道,“当时的路况🐸非常险,还好没有💵遇到滑坡,窄的地方横着🈷两根木头,我们下来搬。福建派去援藏的,到墨脱那⚡都是骑着马进去的。” 2021年6月,西藏首条电气化铁路——拉林铁路开💤通运营。时隔23年,拉林铁路将📳拉萨至林芝🗒的通行时间压缩至3个多小时。 路的铺设与延伸🚱,见证了西藏民生🚖的进步、发展的脉动。 习近平总书记曾🥤在🈳西藏考察时指出:“全国的交通🎎地图就像一幅画,中国的中部、东部、东北地区都🐖是工笔画,西部留白太大✊了,将来也要补几笔,把美丽中国的交🌛通勾画得更美。” 今天的西藏,交通基⛹础设施建设实现前所未有🅾的突破。截至2024年底,西藏🚮全区公路通车总里程达12.49万公里;拉日铁路、拉林铁路相继开🕠通运营,“复兴号”动车驰🐭骋雪域高原;8座民用机场、近200条国际国内航线,从🚃拉萨联通全国和世界各地。 日渐完善🕳的交通网,托起西藏的高质📿量发展。2024年,西藏全区生产总🉐值达到2765亿元,按不变价格计算,是1965年的155倍,年均增长8.9%。 青藏高原的“幸福路”,西📧藏的蓬勃发展,源自人😄民的奋斗,也造福人民。 |出品人:陈陆军 |总策划:俞岚 |策划:吴庆才 |统筹:马学玲 阚枫 |执笔:张钰惠 |校对:孙静波 |视觉:司方 |中国新闻网“习言道”工作室出品
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(青岛日报/观海新闻记者 愛乃遙)责编:
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