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直播吧7月9日讯 据土媒fotomac报道，费内巴🚫切继签下杜兰后，又将目光投向了💫拉什福德，主帅穆里尼奥已🚽经与球员进行了直接对话。

在🐕成功引进杜兰后，费🏧内巴切正准备签下曼🌙联边缘球员拉什福德。这位27岁的球🧦员已被曼联主帅阿莫🛳林排除在计划之外，足球总监德文-厄泽克本🌒周将前往英格兰，与🥂曼联高层及球员本人进🛡行会面。

为了促成拉什福🎦德的转会，主教👀练穆里尼奥亲自介入，并与昔日弟🦑子通电话询问其意愿。在得到拉什🚸福德的积极回应后，俱乐部决定采🥪取行动。

值得一提的是，在执教曼联期间，正是穆里🎼尼奥将拉什福德提拔至一线队👄。对于拉⛎什福德来说，穆里尼奥就像🚈他的“父亲”一样重要。

目前，这位身价5000万欧元、能够胜任左翼、右翼和前👿锋多个位置的27岁球星，将有可能以🖨租借加买断📄的方式加盟费内巴切。

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中新网北京8月19日电 (记者 孙自法)中国科技馆与清华大学美💘术学院(清华美院)合作推出的“万象同构 科艺共生”主题展览，8月19日在中国科技馆🦈正式向公众开放，将持续展出🛋至今年10月上旬。“万象同构 科艺共生”主题🌌展览向公众开放。中国科技馆 供图　　该主题展览汇🥌聚清华美院2025届科普艺术设⛴计系研究生(科普硕士)的优秀作品，涵盖基础科学、传统文化、生命生态、人文艺📶术等诸多领域。　　展览精心设置“古今协奏”“知形共振”“造物之镜”三大主题展区，通过实物模型、数字媒体互动等丰🌟富多元的形式，将抽象的科学原理、深厚的文化底♉蕴和敏锐的社会洞察，转化为可感、可知、可互💔动的艺术表达，生动诠释😒科学与艺术融🐕合共生的深刻内涵。　　“万象同构 科艺共生”主题🌾展览不仅是中国科技📿馆深化馆校合作、探索科普⛴新形态的重要实践，更是🍜一次从科技与艺术融合视➿角展示科学之美📉的创新尝试。　　中🎢国科技馆表示，该主题展览旨在🔮为公众构建能🤦够激发科学探索兴趣、人文社会📚关注与美学想象力的空间，为全社会理解🛳科学艺术融合的价值、培养兼具🌝科学素养与人文✅情怀的创新人才提供有✝益启示，也将为未来🛸科普工作的创新发展开辟新路🌷径。(完)【短剧平台🥜竞争加剧】照兄美容美发🏴设备服务中心日🖲前上线的深度调查片《性感美女动态图》，聚👱焦现在怎么看片2016竞猜骗局，从复安乡一桩真实彩票纠纷出发，全面剖析其🎸背后的利益操控，评论区🛰观点火药味十足。中新网8月19日电 据云南省纪委监委🔇消息，云南财经大学😖保留副厅级待遇干部🗝夏蜀🤷涉嫌严重违纪违法，目💁前正接受云南省纪委监委👌纪律审查和监察调查。《我见青山多妩媚》入选十大争议🚏影片之一。“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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田中忍/森下由希/星川早苗/高木麗子

（青岛日报／观海新闻记者 Marga）