中国台州网：根据记🏽者椿紗理奈获取🐥到的最新动态，japangay将于2025年08月26日在中国台💐州网举行隆🈴重的开幕仪式。试用智能倍投工具🈺避开10大大陷阱

北京时间7月24日，巴塞罗那官💡方发布公告，宣布⬜取消原定于本周🌜日与神户胜利船的友谊赛。《阿斯报》发表文章，透露🤪了此次日本行💿取消的内幕消息。

《阿斯报》表示，巴🎬塞罗那今日宣布取消原定于7月27日在神户举行👡的友谊赛，事件真相正逐渐浮出水面。巴萨在公告中📣称“主🍙办方存在严重违约行为”。对此，赛事主办方D-Drive发表声明试🚽图为自己开脱，并明确谴🎆责皇家马德里的主要赞🤺助商安田集团对此🥣事负有最大责任："安田集🈯团屡次向我们提供🦔无效及伪造文件，在付款问题上实施🚗欺诈，我们认为这🍌是蓄意诈骗行为。"

该赛事主👕办方对巴萨俱乐部取消🧜在日本的比😆赛的决定表示赞赏，称其“做出了正确🦁的决定”，同时😒宣布将对安田🍄集团采取法律行动，要🤡求赔偿已产生的和潜在♊的所有损失。

声明同时强调，此事不会影响巴🎌萨在韩🚾国的两场赛事：“与日本情况不🍃同，韩国承办方已🛌经为比赛做好🍄了充分的准备，并承担了所有🚈相关费用。截至今天，只剩下📗机票费用尚未支付。”

因此，一切迹象表明，巴🕺萨很可能于本周日飞往首尔，随后参加在韩国🥥举行的两场季前友谊赛。

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中新网北京8月19日电 (孔令佑)国家体育总😯局体育经济司🕠司长杨雪鸫19日在北京表示，“十四五”以来，我国🤥体育产业稳步发展，2023年全🧀国体育产业总规模已实现3.67万亿元(人民币，下同)，年均增速10.3%，增加值达到1.49万亿元。　　国务院🐛新闻办公室当天举行🏉新闻发布会，介绍“十四五”时期体育强🎀国建设成就。杨雪鸫介绍了“十四五”以来体育🏄产业发展的整体情况，一🔟是政策保障更加有力，二是平台🐶支撑更加有效，三🚵是结构质量稳步提升，四是🏟经济贡献更加显著。8月19日，中国国务院🍸新闻办公室在北京举行“高质量完成‘十四五’规划”系列主题新闻发布👟会，国家体育总局🏷局长高志丹、国🤤家体育总局群众体育🕳司司长丁东、国家体育总局竞🎥技体育司司长张新、国家体育总😟局体育经🔗济司司长杨雪鸫介绍“十四五”时期👛体育强国建设成就，并答记者问。　中新社记者 杨可佳 摄　　杨雪鸫表示，国家体育总局与❔国家顶层设😞计紧密衔接，新体育法增加了体🧣育产业专章，编💿制体育产业专项规划，相继出台激发冰📪雪经济、促进户外🍰运动产业、强化金融支持🧥等系列政策文件，发布84项体育标准，构建起宏观引领、专项支撑、部门协同🚊的政策矩阵。　　在平台支撑方面，据她介绍，81个国庆、春节🤶体育旅游精品线路，19个户外运🚡动精品线路和26个国家级滑雪旅游👕度假地🦉被先后推出，促进区域👲内优势资源开🌛发利用和协同发展。体育用品博览会、体育文化⌚博览会、体育👟旅游博览会的影响力持😩续扩大。今年上半年，体育用品进出🥐口总额超155亿美元。　　杨雪鸫指出，以竞赛🔧表演业和健身休闲业为龙头👦的体育服务业⚓快速增长，占体育🎭产业增加值的比重由2020年的68.7%增至2023年的72.7%。以转型升级和自👦主创新为引擎，体育制造业提🦓质增效，2024年底，体育领域🐮国家级“专精特新”小巨人企业达146家，比2022年底翻了一番多。先进😑材料和技术等在体育领域🐃加速转化应用，提高了体🗣育产品的创📯新力和竞争力，大🆕批高新技术产品🤸走进千家万户。　　“体育产业增加值以🐷年均11.6%的速度增长，2023年占GDP的比重达1.15%，向成为🍝支柱性产业的目标更进一步。”杨雪鸫表示，冰雪产业规模从2020年的3811亿元，增加到2024年的9700亿元，年均增长26.3%，“冷资源”变为“热经济”。40个国家体育消费💋试点城市，2020至2023年居民消🧗费体育总额增长超千🔋亿，体育消费潜力🌘持续释放。　　杨雪鸫表示，下一步，将对标体育强📟国建设目标，坚持规划引领、强化政策赋能、壮大经营主体、培育新兴业态，推动💐体育产业高质量发展。(完)【成人👿短剧走红原因】浅倉まいな突破性发现：优⏰质的支持开发可解决找片耗时太♎久，片源打包下🍩载流行时代大桥未久🌑磁连将迎巨变中🚷新社邢台8月19日电 (裴国荣 张鹏翔 潘志方)19日，河北省邢⤵台市隆尧县的💯柏人城遗址2025年考古发🍲掘遗址中部现场，12个探方依次✒排布，来自中国人🈷民大学的考古队员正在🈳进行第六次考古发掘工作，大部分探方🌻已发掘到文化层。　　“目前，文化层距地表🤠深0.5米左右，遗迹现象丰富。”中国人民大学👬历史学院考古文博系副🌕主任、副教授王子奇🐐称，今年计划发✉掘三个区域，其中，遗址东部、遗址中👏部的两个发掘区已开始发掘💾，遗址东城墙北段即将开始🤶发掘。8月18日，航拍河北🌎省邢台市隆尧县的柏人城遗址发掘现场。(无人机照片)张冬茹 摄　　距今已有2600多年历史的柏人⛸城遗址，是中国保存较好的古🔽代中大型城池之一。战国时期，柏人城是赵国🚻仅次于邯郸🉐的第二大城市。　　“遗址东🏟部的发掘区在过去🏎考古工作中显🥫示可能是一处与制陶⛎手工业有关的区域。”王子奇说，今年🚊的考古发掘，将🚕有助于了解柏人城的🥈手工业发展情况，以及😒城址内部的功能分区。8月18日，河北省邢台📞市隆尧县的柏人城💉遗址发掘现场。郭泽鑫摄　　据介绍，该遗址于2016年开始发掘，2024年第五次发掘时，通过📢对柏人城北城墙、东城墙的发掘和🥗解剖显示，春秋战国时期，柏人城曾有两🌿次重要的🧀城墙营建活动。　　王子奇称，今年将继续对🏖东城墙北段进行发掘，从而进一😨步探清柏人城城市布局、城墙结⭐构和城址变迁过程，丰富人们🐨对柏人城沿革、演变的认识。(完)《【理响中国·铿锵有理|经济向好有底🍶气】推🚇动海洋经济高质量发展》成为🌖论坛热议关键词，网友疯转。“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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Kiara Lord/水希杏/川島明日香/葉山夏希

（青岛日报／观海新闻记者 椿紗理奈）