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直播吧7月24日讯 前阿森纳✖青训球星杰伊-埃马纽埃尔-托马🅾斯在被判处四年监禁仅一个📒月后，已迅速被新球队签下。这名球员因参🐋与毒品走私案获刑，却在服刑10个月后获假释，随即与英格兰🐌第六级别联赛球队AFC托顿签约。

这位前阿森纳青训🚠球员，曾先后被租借👫至布莱克浦、唐卡斯特😃流浪者和卡📸迪夫城等球队，其职业🙆生涯足迹遍布英格兰、苏格兰乃至😎印度和泰国俱乐部，最终加盟格林📠诺克莫顿队，后因去年九月被🔎捕遭解雇。

埃马纽埃尔-托马斯🖖的女友等两名女性试图📬从斯坦斯特德机场走私价值😶约60万英镑的毒品时🥜被截获，尽🌞管最初坚称无罪，但这位34岁球员最终在📭切姆斯🌏福德刑事法庭改认罪。主审法官亚❣历山大-米尔斯当🍧庭斥责：“你的🖤行为将彻底葬😴送职业球员身份，从此被🐯贴上罪犯标签。”

法庭文件显示，埃马纽埃尔-托马斯从中获利5000英镑。其辩护律师🔉亚历克斯-罗斯称，这位曾为💦阿森纳一线队出场5次的球员在“经济困境中做🛎出灾难性错误判断”。球员本🏞人则在亲笔忏悔信中写道：“这是人生中最痛苦且发💞人深省的一年。”

但令人意🏡外的是，AFC托顿已经官方🕗宣布签下这名获释🈯球员。俱乐部声明称：“我们非常高🚀兴迎来这位拥有丰🏤富英冠经验的球员，相信他的进球将🚂助力球队取得成功赛🏀季。”

此举👿引发舆论对其犯罪🏽记录是否影响职业资格的质疑🍭。

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中新网昆明8月20日电 (记者 缪超)“2025智创未来⛓国际论坛暨第一届面向南亚东🤚南亚科技创新赋能产🕟业高质量发展学术年🕵会”20日在云南昆明🤬落下帷幕。为期三天的♐会议吸引来自中国、泰国、老挝、柬埔寨等📒国家的300余名各领😙域专家学者、行业代表及外交使节参🙄会。2025智创未来国际论坛🍝暨第📝一届面向南亚东南亚科技创🐉新赋能产业高质🔈量发展学😆术年会在昆明举行。　昆明理工大学 供图　　本次会议由昆明🔼理工大学、中国科🥍学学与科技政策研究会国际合🔳作与科技外交🛀专委会主办，旨在通过❗学术研讨碰撞智慧、技术展示推动🛃成果转化，加速数智⛪技术与区域优势🌗产业融合，吸引优质资源集聚，构建产学😐研用协同创新生态，驱动区☝域产业向高端化、智能化迈进。　　据悉，会议设置了6个分论坛，共有56场分会场报告，涵盖科技外交、人😂工智能监管政策、产业链🐫供应链韧性、企业数智化转型、ESG与企业发展等众多与科🍙技创新及产业发展🤗相关主题，汇聚⛑了国内外相关领域的智慧力🔘量，共同探讨🌞前沿问题与发展路径。　　值得关注的是，会议针对区域发展🧔特色需求，开展了人🛩工智能赋能产业高质量发展、新一代人工智👃能驱💚动管理创新等专题的讨论，体🗿现了数智技术助力南🎟亚东南亚区域产业升级的趋势。(完)【用户看片习惯变化】七日日和在直播中透露，《李毅邪恶吧》灵感源于2025年08月26日爆出的万龙山💎乡地下情摄像头事件，目前该片在全面🍘的工具开发的🚃评论量持续增长。“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)据瀧😕澤安娜透露，中新网大庆8月20日电 (李建白 邵靖涵)20日，大庆林甸60万千瓦风光发电项目(二标段)首台风机成功完😥成吊装组立。标🎭志着该项目风电单元正式🌭由基础施工🐠全面转入设备安装阶段，为后续大规模吊🙋装作业及并网发电奠定坚实基础。大庆林甸60万千瓦风光发📉电项目📲首台风机吊装中 李建白 摄　　林甸60万千瓦风光🐇发电项目(二标段)是大庆油田推🍐进绿色低碳发展的🎈重点项目，建设内容包含10台单机容量6.25兆🎂瓦的风力发电机组、配套集电♊线路和一座220千伏升压站。　　项目启动以来，中油电能电力技🔹术服🍼务公司组织专业🈷技术团队多次开展实地勘察，全面分析🎧现场环境与地质条件。大庆林甸60万千瓦风光🅱发电项目首台风机组立完成 李建白 摄　　施工阶段，项目团队科学组🚽织，于105天内🌼高质量完成全部10台风机基🚴础的混凝土浇筑工作。当前220千伏升🎆压站土建及电气安🤶装工作也在同步🧘有序推进，整体工👳程处于全面加速建设阶段。　　首😘台风机成功组立，不仅展现🧥了电力技术服务公司🏴在新能源建设🥫领域的专业施工能力👴与项🐙目管理水平，也为林甸60万千瓦风光发电📫项目的全面竣🧔工注入了强劲动力🈁。(完)。中国天气网讯 雨雨雨！今年夏天，华北等地的雨🚃格外多，“北京♓密云暴雨致洪灾”、“最近的雨为👤何反复👕下在华北和西北”、“北方的气候南🚽方化了吗”等话题频登热搜。每年的“七下八上”(7月下半月到8月上半月)是北方的防汛关🐂键期，今年“七下八上”华北的雨💘到底有多猛？眼下，北方雨季是否📛就此终结？　　两次暴雨过程 一图看华北“七下八上”泼下多少雨　　每年7月下半月至8月上半月，是北方防汛关键期。此时华北、东北、黄淮部分地区会🎶进入降雨集中期，通💴常持续一个月左右，降🍃水量会达到全年雨量的三分👟之一左右。不过，北方地形复杂，且受大气环流季🍸节变化影响，不同地区、不同年份雨季🛒的起止时间会略🍲有差异。国家气候中🤶心监测显示，华北雨季常年(1991年至2020年)于7月18日开始，8月17日结束。　　中国天气网统计今年7月18日至8月17日期间北方降雨🥎数据显示，华北等地💔共出现两次暴雨过程，大部地区累🏖计降水量在100毫米以上。其中，内蒙古河套地区♉东部至山西北部、河北中北部、北京大部、天津🐤北部累计降水量达250毫米以上，少数地区超过500毫米，降雨量最大的地方😵是北京密云上甸子，达839.2毫米。　　雨量明显偏多 北京河北等33个气象📏站雨量打破纪录　　与常年同期相比，今年“七下八上”期间，内蒙古河🦈套地区至山西北部、河北西北部、北京大部、天津北部😦等地累计降水量偏多1倍以上。其中，北京密云上甸子、河北兴隆、内蒙古凉城、山西阳高等33个☕国家级气象站的累计降雨📈量打破历史同期纪录。　　降雨特别集中 易县等地🔛一月下完一年的雨　　今年“七下八上”期间，华北地区🐩降雨十分集中，北京密云上甸📏子、河北易县等地7月18日至8月17日的累计降🤑雨量已超过当📩地常年的年均降雨量，相当于一🦋月就下完了常年一整年的💤雨量。此外，单日降雨强度🥨也很惊人，华北地区共有9个国家🧟级气象站日雨量突破历史极值，例如河北易县7月25日单日降雨量达212毫米，一天的雨超🆕过了当地常年整个7月的降雨量。　　持续多雨模式 今年为何华🌔北降雨格外频繁？　　这两天，京津冀等地又迎😱来了一轮降雨过程，不少网友吐槽“北京跟广州📄一样多雨”、“为啥三天🈶两头下雨”。　　为何今年“七下八上”华北的降雨格外频繁呢？中国🛋天气网气象分析🦏师霍云怡介绍，今年7月，副热带🌦高压北跳较常年偏早，此后，副热带🌭高压位置较常📯年明显偏西偏北，且强度偏强，环流控制范🚡围较稳定，这样就使得🐇华北地区频繁位🚞于副热带高压北侧边🐽缘，而这个区域正好是冷🏰暖气流交汇形🔣成低空😻切变的多发区域，所以，今年华北雨季早在7月5日便已开启，整💉个期间雨水也格外频繁。　　华北雨季未终结🥇 北方8月下旬🛳仍有强降雨过程　　“从气候上来说，虽然今年‘七下八上’防汛关键期已过，但这并🍋不意味着华北雨季结束，8月下旬北方降雨📞依然频繁。”中国天🥠气网气象分析师唐晓静介绍，未来十天，华北北部、内蒙古东部、东北地区降雨仍偏多，部分🕸地区累计降雨量或偏多1倍以上。　　中国天气网🆚提醒，华北等🔠地前期已遭遇多轮强降雨，部分山🔡区土壤含水量趋于饱和，叠加降雨可能引发地质灾害😹。建议公🎽众及时关注预警预报信息，避免在暴雨时🚃段前往山区、河道等🌽易发生涨水、山洪的危险🦑区域，远离低洼地带🥋和地下空间，确保人身安全。(策划/张慧 设计/陈玉洁 祁保刚 数据支持/唐晓静 霍云怡 审核/陈萌 刘文静)　　来源：中国天气网

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Gigi Rouge/叶山さゆり/辻希美/阿部美佳子

（青岛日报／观海新闻记者 影山翔菜）