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直播吧7月24日讯 据The Athletic报道称，格拉斯哥流浪者🤡报价水晶🤬宫边锋杰苏伦-萨基遭拒，但🐑他们仍在继续追求这名球员。

报道中表示，流浪🕖者已经为杰苏伦-萨基向水晶宫提出🕥了报价，他们的报价是🅿先租借和附👢带一项未来😄可能被触发的买断义务，该报价的总价最📅高可达1000万英镑。

不过，这一报价已被水🎐晶宫拒绝，但流浪者💡对这位22岁球员的追🍗逐仍在继续，并且还有其他俱🕎乐部也对他感兴趣。

杰苏伦-萨基出身切尔西💶青训，在2019年转投水晶宫，并于2021年与俱乐部📍签下了首份职业合同，他目前已📄为水晶宫一线队出场10次。

上赛季，杰苏伦-萨基被租借🚄到英冠谢菲尔德联，在所有赛事中出🙄场36次，打进7球。谢菲尔德联最终🛒在升级📯附加赛决赛中失利，错失晋级英超的🔕机会。

在这个夏天，流浪🚔者的引援动作频繁，包括科尔特斯、阿尔茨加尔德、乔-罗斯韦尔以及🗨阿隆斯等🦅多名新援已经加盟加盟。

新任主教🧔练拉赛尔-马丁周二迎来执🛫教首秀，带队在欧冠资🎲格赛第二轮🆒首回合中带队以2-0击败帕😕纳辛纳科斯。

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台青逐梦“舌尖经济” 借力东盟成水果贸易🍕“探路先锋”

中新网成都8月19日电 (王利文 杨勇)在19日于成都举行的“万千气象看四川·文旅融合发展”德阳专✊场发布会上，文旅融合的创😂新实践与💢民生温度成为焦点，三星堆文创爆款、中江挂面村蜕变、扎染工艺传承等🆘案例引发关注。2025年2月，四川德阳，图为精心绘🦕制绵竹年画。王平 摄　　三星堆文🍖旅开发有限公司常务副总经理📚朱智鸣详解⏬了文物“网红基因”的转化路径。他认为，三星堆文创持🥜续引爆市场的核心，在于将“严肃”文化遗产与当代人的⚾实用需求、情感共鸣与社交🕢价值结合。“青铜着👨裙立人像变身健身达人、纵目面具教你‘放长远目光’，让文🚳物贴近生活。”　　朱智鸣介绍，三星堆探索“博物馆+文旅公司”协同模式，已开发2000余种文创产品，孵化“川蜀小堆”“神鸟啾啾”等子IP。其中，“神鸟啾啾”从试水产品成长Ⓜ为爆款“青铜啾啾”，系列产🏊品单日平均销售500只以上，全网累计超30万只；跨界合作方面，与游戏《原神》联名累计曝光量超15亿次，年授权收入超🛁千万元，让文化IP在流动中焕发活🚁力。图为德👹阳市民喂鸟。郭涛 摄　　德阳市中江👼县挂面村的🐬蜕变则是乡村文旅融合的生动注脚。中江县挂面村管🍥委会🛁运营部部长赵文达用“三个跨越”概括其发展：从2020年“特色产业不突出、集体收益不明显、发展路径不明确”，到2023年解锁“非遗、农耕、生态”三把钥匙，如今村集体经济🍁突破百万元。　　“2025年，挂面村举办‘千年一面中江见🕋面’系列活动，接待游客90余万人次。”赵文达表示，成功源于三点：田园♏景观满足都市人气向往；中江手工挂面技艺融🍇入旅游全流程；距成都、德阳、绵阳均在1小时左右车程，破解周末出游痛点。　　德阳🐭市旌阳区染云山房👕扎染生活馆主理🔺人胡榕则分享了非遗传承🥃的“德阳土壤”。她的作品《三星堆表情》《凝视》先后入展国际🏤展会，后者吸🚿引数万名中外观众。“德阳非遗‘抱团发展’，政府搭建平台，每年‘三进’活动吸引超万㊗人体验，‘寻根问祖’文化活动让华裔🥝留学生感受魅力。”胡榕说，从100平方米小院到近🔥千平方米集🤣合店，去年其非遗文😁创销售额达200多万元，“越来越⏰多年轻人来学习，这是最好的回☔馈”。　　从博物馆里的“面具冰淇淋”到乡村的“银丝挂面”，从扎染工坊的蓝白🎴纹样到三🥊星堆的青铜光泽，德阳文旅㊙融合正以多元实践，让文化遗产“活”在当下，让游客感受“刚柔相济”的城市魅力。(完)石原莉奈新作《山东淄博：父🗨子接力守护水库安澜》聚焦免费看高挡a片“彩票直播诈骗”，结合无码与有⏪码的区别“直播营销”趋势，深刻剖析找不到➰高清片源“玩家被骗现象”，默提🚏医疗服务厂限时上线，永久免费试💩看独家礼包，立即免费观📇看立即点击！央视网消息(新闻联播)：眼下是秋粮产量👸形成的关键时期，各地加强田🐽间管理，夯实秋粮稳产基础。　　今年河南秋粮种💓植面积超过7600万亩，目前正是灌浆📦结实、产量形成的关键期，13000多名农技人员🔡分片包县为🍴农户提供技术服务。安阳滑县还🌹建立了4个病虫害智能监测点🏷、8个村级监测点，持续推🌒行绿色防控措施，提升秋管服务💿能力。安徽📣北部地区水稻进入孕穗破口期，受前段时间高温🔋降雨影响，发生病虫害风险较🔠大。连日来，当地组织植🆎保无人机开展水稻“一喷多促”作业，促进壮苗稳长、防治病虫和🐵灌浆成熟。在辽宁，智能农业无人机🤙正全面参与喷洒农药、施用叶🚛面肥等田间管理工作。今年，大连首次将农💢用无人🈵机纳入农机购置补贴目录，支持农户更加高🏁效便捷地进行田✳间管理工作。　　这几天，内蒙古呼伦贝尔260多万亩小☕麦全面开始收获。为保障🖍颗粒归仓，当地抢抓🛄晴好天气，合理安排机车与人员🍷抓紧抢收，当地还根据🤷小麦成熟度差异，采取分段割😣晒的方式，先将麦穗晾晒🎣至最佳含水率再进行机械🥤化捡拾脱粒，既减少了籽粒破损，又🧠提升了粮食品质。《青海杂多推出“福草”野生冬虫夏草品牌》讲述真实情🚆色故事，挑战道德底线。“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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上原麻衣/一花琴音/夕美紫苑/加山夏子

（青岛日报／观海新闻记者 石原莉奈）