星岛环球网：根据记者斯坦利🐬获取到的最新动态，日韩动漫网🕕盘将于2025年08月26日在星岛环球网🍐举行隆😽重的开幕仪式。折扣💏包赔策略来袭

乐天公司承担了🐚支付与神户胜⬛利船队友谊赛的约🕓定费用，使得这场一🎵波三折的日本之行🌃得以成行。

剧情再次反转：在乐天🛋公司支付了与神户胜利船队友谊赛的约📆定费用后，巴塞罗😦那队最终决定前往日本。据悉，球队计划🍡于本周四至💥周五之间启程。

巴萨最初💲拒绝前往日本，引发了轩然大🧕波，相关企业🐄纷纷开始着手应对因合🍿同违约🙉可能带来的法律和经济后果🎬。

因此，作为⛹比赛门票主要分销平台的乐💨天公司决🔫定挺身而出，支付原本由🍈赛事主办方Yasuda公司未能支😺付的款项。

周四上午，神户胜利船的官方⚪网站仍在🗽继续销售比赛门票，这一消息引发🚰了各方警觉。与此同时，巴萨球员正在体育城训🖥练，而⚓赛事的后勤工作也已悄然启动，甚至巴萨的航🕟班信息也重🦇新被激活。

当时，队内充🍯满了各种猜测：从是否取🏪消前往韩国的行程，到是否在周日安🥉排一场新的友谊赛。主教练弗利克甚🎷至已经开始🤘联系德国方面，试图安😠排一场高质量的热身赛，以在前往韩国前让球💚队适应比赛节奏。

最终，官方确📋认比赛将重新启动，球员们🔱开始返回家中收拾行李，并再次回到体育城，准备启程出发。

巴萨方面希望尽🕕快出发，如果可能的话，当天下🏩午就起飞。

巴萨此次📙亚洲行之所以被叫停，是🌁因为主办方公司（D-Drive）未能如🙇期向巴萨支付相关费用。根据合同，巴萨将在日本🌨和韩国参加三场友😀谊赛，并参与相关商业🎺活动，预计获得1500万欧元的报酬，但截至出发前，这💾笔款项仍未完全到账。

巴萨原本应💣在飞往神户之前收到这👳笔款项，而主办方公司✊原计划从东京安排专机🧑接送球队。由于主办方与主要赞助商🉑之间出现纠纷，付款不断被拖延，最终令巴萨🧦主席拉波尔塔忍无可忍。

就在昨天，正当拉🕝波尔塔准备介绍新援拉什福🛄德之际，巴萨宣布取消前🎪往日本的行程，理由是主办方未🔡支付应付的款项。巴萨应得的1500万欧元中，大部分来自韩国的🎙两场友谊赛，而主办方尚🍓未支付的部🍆分正是日本赛事的报酬。

日本方面“放鸽子”行为立即引🌊发了连锁反应。周四当天，日本方🏅面迅速采取行动，因为🗾如此严重的合同违约可能会带💮来严重的法律后果。最终，神户胜🐗利船的主要赞🛀助商乐天公司介入，承担了相关的资📣金缺口。

乐天公司⏭迅速出手，垫付了欠款，条件是巴萨球员必🐦须当天启程前往神户，以确保有足够时🗿间备战周日的比赛。不过，原定于周五🍩和周六的➗一些商业活动已被取消。值得一提的是，神🎌户胜利船此前仍在正常销售🈲比赛门票。

周四当天上午，巴萨收到了付😱款的正式保证，随即💸批准取消此前的决定，并安排球员登机启程。这一系列😬事件堪称前所未有，巴萨🚣历史上从未发生过如此戏剧🔃性的局面。

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南京莫愁湖打📝捞水草保护水环💪境

中新网8月19日电 据应急🐎管理部网站消息，气象部门预报，8月19日起，京🐉津冀部分地区有大到暴雨，其中，北京、天津📐以及河北中部和东北部⤴等局地有大暴雨。中央气象台8月19日6时发布暴雨蓝色🔪预警。根据《国家防🍚汛抗旱应急预案》及有关规定，国家防汛抗旱总指😕挥部决定于8月19日8时针对🤪京津冀启动防汛四级应⛔急响应。国家防总🛬办公室派出两个工👙作组分赴北京、河北一线协助🍩指导防汛救灾工作。【番号和♊演员如何匹配】《野马鲁在线🗳视频新址新链接》正式上线墙💍焦涂装工程服务中心，其中日韩❓动漫网盘环节因疑🎬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。');}else{document.write('');var player = videojs('mini_player');}/*START#ShouJiBan-https://poss-videocloud.cns.com.cn/oss/2025/08/19/chinanews/MEIZI_YUNSHI/onair/9FB7B3CA67E4476B902CA55C605BAB1B.mp4END#ShouJiBan*/视频：传习录丨总📗书记心系🈯雪域高原来源：央视新闻📯客户端 　　习近平总书记对西🛃藏这片雪域高原🎫和生活在这里👙的各族人民，一直牵挂在心。西藏自🦈治区成立60周年之际，重温总书记的殷🌥殷嘱托。　　总监🧣制丨闫帅南　　监制丨李浙 王元　　制片🔠人丨吴晓振　　制作丨刘浩臣🕞日本六十路熟🈴妇事件持续发酵，引发舆论关注。“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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黄征/贺衷寒/晓慧/姜惠贞

（青岛日报／观海新闻记者 斯坦利）