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雷速体育7月23日讯 据《世界体育报》报道，皇马球员阿森西奥已经和⛄视频泄露事件的受害人🧦达成了和解协议。他希望通过这一🐏和解，减轻自己在这起🏵案子中承担的📎刑事责任。

报道说，阿森西奥🔷的律师坎普鲁比已经和🛤受害人谈妥了。和解的核心🌰内容是：‌把阿森西奥💫的行为定性为“轻微罪行”， 按照西📇班牙法律，如🖇果是轻微侵犯他人隐私或泄露秘密，只需要罚款，不用坐牢。

不过，就算达🔎成了和解，西班牙检😹察院仍无意将阿森🚽西奥完全排除在整个案件之外。检察院目前还在研🔩究到底用🌍什么罪名起诉他。他们明确表示，就算有💣这份和解协议，“阿森西奥还是要和另❣外三个被调查🕉的球员一起上法庭受审”。

报道还提到，‌此前原告对阿森🎛西奥提出了严厉的指控。他们要求法院🐑判阿森西😄奥四年监禁，罪名👺是泄露他人隐私（秘密）和传播内容。原告的理由是：阿森西奥发布了🎏别人的私密视频，而且他明明知道其🚥中一名受害者是未🙄成年人（未满18岁），还是传播😾了视频内容。

至于另外三名球🆔员——胡安·罗德里格斯、费兰·鲁伊斯和🆘安德烈斯·加西亚，原告也要求对他💰们每人额外判处10个月监禁。

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连日来，全国📹多地持续高温，部分地区气🎶温突破40℃。在这样的🕳极端天气下，一批高科技🤖设备——智能🏂机器狗和无人机站了出来，在消防救援、电力巡检、农业监测⛑等领域发挥重要作用。　　在刚刚结束的✉世界机器人⛸大会上，它们吸引了不📜少观众的眼光，那么在🐲现实生活中，它们具🦖备怎样的“实战”能力，又是如何应对高温挑战♋？一起来看↓↓↓　　在浙江🚗嘉兴华严路的电力电缆隧道里🏷，一只四足机器狗正🤙在通过智能➕扫描设备对电缆进行检查，不到2个👣小时就可以走完1.5公里长隧道。　　嘉兴供🚶电公司输电电🐱缆运检班班长 李牧：迎峰度夏期间，对我们保障🐕电力设备的💬安全稳定运行提出💚了更高的要求。以往我们的人工🚫检测，一个点的三根🎠电缆大概需要30分钟的时间。现在机器狗，它自动开展巡检，可以将时间降到10分钟以内。　　让机器替代人，在🐚嘉兴电力逐渐成为主流。相比于人力，机器狗可👔以在隧道内自主开展电缆及⛴附属设施的可视化巡🚋检、红⛩外测温和放电检测工作，还🎾具备有毒有害气体监测❇等技术。简单来说，相比过去人力检查🔫更加安全，效率更高，检测更精准。　　嘉兴供电公司☔输电电缆运检班班长 李牧：人工检💕测会因为作业人🔺员的能力差异，检测有误差。机器狗检测📏的全面度可以达到95%以上，准确度💥能够达到85%以上。　　在地下隧道、在变电站，机器👨狗等智能设备的应用日❣渐广泛。而除了地📱面的检测，空中巡检的覆🌭盖也在逐渐完善。近期高温持续，在嘉兴市秀洲区，巡检🍁员们正在操纵无人机对长达2公里内的多个基站🚪进行巡检。这种特殊的无人机🔑可以精准拍😙摄高压线，AI自动识别隐患。　　嘉兴供🐖电公司输电运检中心📺智能运检班班员 颜奕俊：人工巡视受⏸制于只能从地面进行巡检。有些人工💏很难到达的地方，开车🆑就要半个小时。无人机在😌这个地方直接起飞，飞到塔顶上去，节省了人力。铁塔比较高，很多隐蔽的🕍缺陷没办法通过望远镜识别。无人机可以360°全景对线路🧠杆塔进行拍摄。　　借助这些智🐬能设备，嘉兴已经构成了一个360°全方位的立体🐅巡检空间。控制它们的，是🔣眼前这个输电全景监控中心，也可以将💫其称为这些巡检点的🏢智慧大脑，它可以根据前💰方智能设备的回传信号🥨，实时监测电力🤖线路、电☕缆隧道的运行情况，并作出相应判断。　　嘉兴供电公司输电运😡检中心智能运检班副班长 赵梦石：在开💘展无人机或者机器🐟狗的巡检过程中，它可以把实时🌀拍摄到的画面，回传到输电🍅全景监控中心。我们对监测到📝的画面进行实时监测🛎，并且做智能📂分析处置。确保30分钟之内都能赶🚏到现场进行隐患处置。隐患发现率，包括🛰隐患的处置效率都有了提升。【无码重制技术探秘】油网超声设🤵备经销部今日推荐《大凉山“阳光玫瑰”为何身价暴跌？》，深度🗡反映偷偷鲁青春草原视频“彩票直播骗局”，融合私密订阅🖐内容兴起“AI预测”、“彩民心理”，展现加瀨綠🌫在红湾寺镇被🍊套资金惨状，提供一键收藏VIP合集防骗手册，开启📹无痕看片点开即看，抓紧时间！中新社长沙8月19日电 (向一鹏)“内地文化🕕创意企业可利用香港平台优势助力其‘出海’，包括将香🤵港作为国际化业务运🍿营中心、授权与版权运营枢纽，充分利用🎮香港资本市场、人🦃才库和国际化团队等优势。”香🚶港特别行政区政府投资推广🀄署创意产业、体育及❔娱乐总裁方婉儿19日在长沙表示。　　“湘遇香港·创领世界”文化创意产业圆桌🔊会当天在马栏山(长沙)视频文创园举行。此次活动由香港💚特别行🥝政区政府投资推广署与马🕳栏山(长沙)视频文创🈶园管委会、香港特别行政区⛳政府驻武汉经济贸🎚易办事处湖南🍢联络处共同主办，旨在拓展湘港两地⛏在文创领🤔域的合作空间。　　“今天的香🏛港不仅是湖💾南最大的外资来源地，也是湖南🌲的重要经贸伙伴。在文化创意方面，香港是亚洲影视😤娱乐中心，培育了大量专业创📺意人才，拥有成熟🌥开放市场。”香港特别行政区政府🥨驻武汉😬经济贸易办事处主任🏸蔡敏君认为，香港凭借“背靠祖国、联通全球”的独特优势，可协助湖👕南企业通过在香🏭港运营实践吸收海外投资经验，促进企业在🕺海外发展。　　据悉，马栏山(长沙)视频文创园与香⤵港的合作已从“走出去展示”迈向“深水区共创”。如《声生不息·港乐季》，就是马🈯栏山企业芒果TV与香港TVB团队联合打造的🔎现象级文化IP。　　该园区管委会🌸副主任胡朝晖说，当前，马栏山加🔱快推动传🍡统文化业态转型升级，催🌥生了一批动漫游戏、数字文博、数字文旅、数🤘字出版等新兴文化业态，希望此次会议能🏏成为两地♋文创产业携手前行的新起点。(完)赶快行动吧！优惠折扣等你来🎌享，购物更省！“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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Lexxxi Lockhart/黑山小百合/北野きい/近藤裕子

（青岛日报／观海新闻记者 池谷惠美）