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北京时间24日凌晨，巴萨官宣正式🍦从曼联租借27岁前锋拉🤝什福德，租期至2026年6月30日，交易附带🏂买断选项，拉什福德将⛳穿巴萨14号球衣。据此前报道，拉什🌔福德为加盟巴萨降薪15%，巴萨将支付其1400万欧元的总薪资（含奖金，奖金与出场次🎲数挂钩），曼联不承担任🌹何薪水。拉什福🚂德的买断条款金额为3000万欧元。

拉什福😇德上赛季后半🚠段租借加盟维拉，出战17场比赛，贡献4球6助，如今他在曼联的🦗10号球衣已经被库💫尼亚占据。拉什福🍥德在曼联的周薪超过32.5万镑，合同还有3年到期。

曼联“清洗”了自己的青训球员，而利物浦也有⚓动作，他们签下了23岁前锋埃基蒂克。据此前罗马诺💼报道，这笔交易的转➕会费总价为9500万欧元，具体结构为8000万固定+1000万浮动，另有500万欧元其他条款。

利物浦官方表示，已就法兰克福📣前锋雨果-埃基蒂克的转🚐会达成协议，但💎需获得国际批准。埃基蒂克🏅已顺利完成体检，并与利物浦谈🚤妥了个人条款，签署了一份🏮长期合同，这使得他能够🤔于本周晚🥁些时候飞往中国香港，与新队友们一起🧡参加亚💘洲季前赛。

NBA方面，知名记者查🐈拉尼亚报道，消息源向ESPN透露，太阳已从自由球员市💖场“认领”了前湖人😃队后卫乔丹-古德温。古德温🏃此前被湖人队裁掉，为的是🃏给马库斯-斯玛特腾🕚出薪金空间和阵容名额。上赛季古德温🛀为湖人出战29场比赛，场均能够得到5.6分3.9板和1.4助，三分命中率38.2%。古德温23-24赛季曾为😾太阳效力，出战了40场比赛，场均14分钟可以得到5分2.9板2.0助。

文/北京青年报记者📽 张昆龙

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广西南宁邕江🔕出现超设🎩防水位洪水

湖北省气象台2025年8月19日15时20分继续发布高温橙色省级预警：预计20日白天，除鄂西山区外，湖北省大部分地🦗区最高气温将升至35℃以上，其中襄阳东部、武汉、鄂州、黄冈、黄石、咸宁可达37℃以上，请注意防范。　　防御指南：　　1.有关🚱部门和单位按照职😶责落实防暑降⬅温保障措施；　　2.尽量📌避免在高温时段进行户👒外活动，高温条件下🦄作业的人员应当缩短💳连续工作时间；　　3.对老、弱、病、幼人群提供🎁防暑降温指导，并采取必要😈的防护措施；　　4.有关部门和单位应💭当注意防范因用电量🉐过高，以及电线、变压器👰等电力负载过大🔼而引发的火灾，烟花爆竹生🖤产企业按照规定停产。　　(总台记者 鄢艳)【无🙅码与有码的区别】長峰河🕙南解锁高清画质回应传闻，网络瞬间瘫痪，不容错过警告发布。“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)相良美保发布《沿着纬度听中🥟国︱楚剧：百年土腔酿新韵》讲座回放，限时开放。创立“三链耦合”校企合作机制赋能文旅演艺产🙆业高质量发展　　——以广东省👓外语艺术职业学院为例　　近年来，伴随国家文化产业政策🏕导向由“规模扩张”向“质量升级”的战略转型，文旅融👧合浪潮对高素质表🎗演艺术人才的📅需求急剧扩容。直面💬传统高职培养模式与产业迭代升🚱级间的深层矛🆕盾——专业定位适配性不足、校企合😦作内生动力不强，广🌭东省外语艺术职业学院演艺学🆒院(原音乐舞蹈学院)自2013年起，以创新构建“供需—场景—价值”三链耦合校企合🤣作机制为突破口，开辟🎷演艺人才培养新路径，为文旅🧚演艺产业高质量🌐发展注入新动能。　　时序重构，贯通🎑能力进阶脉络　　文旅演艺项😷目一向有着“创意策划—排练合成—商业演出”的非线性周期，传统学期制🌪培养将技能训练分🏍割，导致学生能🎍力进阶断层，无法很好地衔接🎒产业实际需求。为此，学😥院通过重构实践体系，打造连贯的能🥊力成长链条。　　首先，构建“基础实训—校企联创—商业驻场”递进式实践体系。基础实训阶段，学生在仿🐯真环境做标准化训练；校企联创阶段，联合长隆集团等🕗企业建立项🈳目工作坊，学生以“准职业人”身份参与真实剧目创😝作；商业驻场阶段，学生进🙋入商业场景完成全流程演出。借此体系，原创音乐剧《广交天下》大幅缩短了🌸剧目转化周期。　　同时，创新“以演代考”的动🍸态学分置换体系，打😤破传统学分制的束缚。学生参与30场正😿式演出可置换8学分，企业导📨师全程参与评估，同时结合票务🏈平台数据、观众问🥧卷调查等市场反🥢馈作为学分认定🔷的重要依据，这一🥋体系有效提升了人🏵才培养与产业周期的同步性，增强了学♏生的岗位胜任能力。　　场景融合，构建实战教🔌学空间　　随着数字技🎎术的不断迭代，文旅🏒演艺产业对人才的技能✨要求愈发复合，单一的教学场🚐景已不能满足🥣培养需求。通👆过融合多种教学场景，学院为学生打造全🚩方位的实战学习环境。　　打造“校👅内虚拟预演空间+景区实景课堂”的双场景生态体🗝系。校内拥有13个国家🕘级实训基地，运用数🦇字孪生技术还原剧目📕创作全流程，学生可在虚拟⛵空间进行创🏆意试错和技术调试；与长隆集团等🛤企业合作设立的32个实景教学点，让学生在真实的演出🤲环境中锻炼，提升🎯应对各种突发状况的能力。　　推行“作品超市”模式转化教学内📄容。将《黄埔长歌》等商演剧目被🕣拆解为剧本分析、舞台技术等五♐大能力模块，并对应开发《舞台专创融合表演》等20门模块化课程。在珠影集🤰团合作项目中，学生参与电影《深海》的音效制作，在模块化课程🆒的支撑下，学生的技术应😓用能力得到显著提升，部分作品还被🐹选入电🏑影正片音效库。　　价值共生，完善育人生☝态体系　　文旅演艺产🍐业的发展既注重艺术价🛬值，也重视商业价值，传统的人才评价👍体系已不能适应🖋这一发展需求。通过建立💔新的评价与收益🤬共享机制，实现校企之间的良性🏓互动和🐈共同发展。　　构建“艺术素养+商业价值”的🙎双轨评价体系，将市场导向的量化指⌚标与艺🏆术创作的质量评价有机融合。在原创器😽乐情景剧《丝路画卷》的实践中，学生通过参与🛄剧目全流程创排，能力得到显👭著提升，不少学生获得了企😁业的实习留用机会。　　建立校企收益共享的🍌制度化设计，形成“人才共育—项目共建—成果共享”的良性循环。校企🎞共同投资创排剧目，演出获得收益🌘后按比例分配，学校将部分收益用于🔌教学资源建设，企业获得相应的经济回报，学生也🏫能通过参与项目获得🚧能力锻炼。珠影集团的合🏫作项目不仅产生了💧良好的收益，还助力学🌫校建成了广东省内首个电🍊影音效实训中心。　　经年深耕，硕果盈枝。学院实🧕践成效卓著：2025年荣🌜膺全国表演艺术类高〽职院校榜首，助力📖学校首度跻身全国文艺类高🚍职三甲(软科2025中国高职院校排🦖名榜)。毕业生超六成🧟签约知名文旅及文化🍭传播企业，初次就业🏘薪酬高出全国均值50%。师生斩获全国🐯职业院校技🐲能大赛等国家级奖项39项；吸引50余所院校交流🍘取经；校企共创原创作品200余项，全国巡演逾300场，荣膺广东省“五个一工程”奖等省部级荣誉150项。　　面对文旅产业🛡高质量发🤜展的壮阔图景，学院将持续深化“三链耦合”机制，将其锻造成🧛撬动文旅演🦈艺产业人才供🙀给侧结构性改革的关键支点。学院将致😾力于培养兼具📫艺术创造力与市场适应力🎖的新时代演艺英才，让艺术职🐨业教育在扎根文化传承的基础上，融入文化创新🚻的时代洪流，以人才🥂赋能文化产业繁荣，为坚定文化自信、建设社🐄会主义文化强国谱写🛄更加璀璨的职教华章。　　作者系广东省外语艺术🌘职业学院演艺📭学院院长；本文系广东省外语艺🎶术职业学🚁院教育教学改革研🛐究与实践项目《产教融合视域下的表📵演艺术专业群⛑人才培养创新实践研究》(项目编号：2024JG34)研究成果　　(作者：陈路芳）

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藤咲卡莉娜/三上夕希/Mark Kismet/Nancy (IV)

（青岛日报／观海新闻记者 猫宮草莓）