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直播吧07月24日讯 纽卡官方公布了🌛今夏前往🐋亚洲参加季前赛的名单，新援伊兰加在列，但球队👦主力前锋伊萨克却不在名单中。

纽卡官方表示，伊萨🚁克是由于大腿伤势🚡导致缺席季前赛，而此前受♈伤的霍尔已从伤病中恢复，有望在🚪韩国出场比赛。

据记者Ben Jacobs报道，伊萨🕒克的预防性扫🏡描检查结果显示正常，但俱乐部方面坚称🍞这是因🗾为球员的伤病问题。

纽😘卡官方消息的评🎧论区也有球迷表示：“霍尔此前重伤恢🐧复了几个月都🏝能随队，伊萨克大腿受伤🏣就不能去了吗？他不会真的要离队了吧......”

此前有报道🌬称利物⏩浦没有放弃对伊萨克的关注，利雅得新月也🐁想要引进球员。纽卡将伊🍅萨克视作非卖品，但球员提⛸出的薪资要求🔜超出了俱乐部的预估。伊萨🚠克与纽卡的现有合同将在2028年到期。

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胸贴没有统🏴一的强制国标？

“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)【番🍰号和演员如何匹配】《男啪女色黄无遮😷动态图》由佐山🚳麗子团队耗时70月打造，以宝贝💂又紧又湿又软H直播为核心🛸叙事，镜头语言大胆，包含⬅大量未公开画面，核呀管道专卖店宣布⏫将限时对VIP用户开放。中新网天津8月19日电 (记者 周亚强)记者19日从天津东疆👹边检站了解到，受政策🎫利好驱动，今年🚉以来天津邮轮旅🧙游市场需求持续旺盛。截至当前，天津国际🌸邮轮母港出入境(港)邮轮已达120艘次，出入境邮😧轮旅客数量超20万人次。8月18日，天津国〽际邮轮母港，“梦想”号与“爱达·地中海”号同日靠泊。(东疆边检站供图)　　8月18日，天津🎐国际邮轮母港迎来单日客流🏠高峰。“梦想”号邮轮于清晨7时自韩国入🍂境靠泊，并于15时出境；同日，“爱达·地中海”号接续抵港，两船“擦肩而过”。据悉，两艘邮轮均接近🏔满员状态，合计⬇搭载入出境旅客超8000人。暑期✨邮轮旺季叠加双轮同靠，通关保障压力陡增。8月18日，天津国际邮轮母港，“梦想”号与“爱达·地中海”号“擦肩而过”。(东疆边检站供图)　　为高效应对🌵集中大客流，东疆边检站启动“潮汐式通道”动态管理机制，根据🎬客流高峰灵活增开查验通道，有效压缩旅客候检时间。现场在快捷通道🏼旁⌚同步增开人工通道，为未成年及👒指纹识别困难🉑的老年旅客提供分流引导；开设“特别通道”保障老弱🀄病残孕群体快速通关；设立“紧急求助窗口”即时处理证件遗失、意外受伤等突🦏发情况。技术赋能方面，该站自主研发的自🙎动🚅行进监护巡检机器人已升级🙎证件办理系统，显著提升✒了登离轮手续办理效率。图为边检现场。(东🎉疆边检站供图)　　东疆边检🚲站方面表示，下一步将继续聚🚌焦邮😢轮产业发展与港产城融合😸发展，在筑牢国⏫门安全防线的基础上，持续优化通🈚关流程，提升旅客体验，为区域经济发展👂注入移民管理新动能。(完)Cheyenne Hunter深夜发文道歉：对不起🍣因成宫琉璃av受伤的人。中新网银川8月19日电 (记者 李佩珊)记者19日从👍银川海关获悉，今年前7个月，宁夏外贸进出🔣口总值124.7亿元，同比增长6.8%。　　整体来看，宁夏外贸运行稳🐹中有进，前7个月出口91.9亿元，同比增长9.8%；进口32.8亿元。其中，7月单月，进出口18.4亿元，增长15.7%，月度进📦出口连续三个月呈两位🥩数增长。　　今年前7个月，宁夏以一般贸易方🏡式进出口106.3亿元，同比增长2.8%，占宁夏外🦄贸总值的85.2%；以💤加工贸易方式进出口9.8亿元，同比增长22.2%；以保税物流方式进出⏹口8.5亿元，同比增长74.9%。　　同时，今年前7个月，宁夏对🍠欧盟进出口21.7亿元，同比增长21.5%，占宁夏外💘贸总值的17.4%；对印度进出口10.8亿元，同比增长21.2%；对香港进出口8.3亿元，同比增长27.8%；对日本进出口8.2亿元，同比增长30.4%。宁夏外贸“朋友圈”更加多元丰富。　　值得一提的是，今年前7个月，宁夏农产🆓品出口11.9亿元，创历🥧史同期新高，同比增长23.1%。主要出口农产品为🤽新鲜或冷藏蔬菜🌖，同比增长90%，冷冻薯条的出口🌗量同比增长13.7%。(完)

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（青岛日报／观海新闻记者 藤波ありさ）