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直播吧7月9日讯 The Athletic报道，原本被给予更长😸假期的拉什福德目前已返🕓回曼联训练基地。

尽管拉什福德是✌曼联队中🐂五名被给予额🤢外假期以寻找新东家的球🚢员之一，但🧠他本周初已回到卡灵顿基地参加训练。拉什福🕳德进行了单独训练，并没有参与球队合🤥练，曼联大部分球员🙄已于周一归队，开始为2025-26赛季做准备。

曼联上周五表示，拉什福德、加纳乔、桑乔、安东尼和马拉🖇西亚的归队时间😯将推迟至七月下旬，以便他们解📷决各自不确定的未来，这五人都不受阿🔀莫林重用。不过，在🍍延长假期期间，卡灵顿基地的医➖疗和康复服务仍🤢然对这些球员开放，供👄他们需要时使用。

尽管🔺有俱乐部消息人士称，这五名球员都要求💴离开曼联，但部分球员的团🎬队否认了这一点，并表示他们原本很乐🐠意与其他😚队友一起归队训练。

拉什福德的10号球衣😫已被授予新加盟的⛓巴西国脚库尼亚，如果今年夏😋天离开曼联，拉什福德更倾🌮向于转会到国外，并且不排斥租借💆或潜在的交换交🌻易。这位27岁的🔆球员是巴萨的目标。巴萨🈲上周追逐尼科-威😎廉姆斯的受挫，不过利物浦的路易💙斯-迪亚斯也👡在他们的兴趣范围内。

除了追逐布伦🙌特福德边锋姆贝莫（首要目标）之外，曼联可能需要通🐔过出售球员来🗡筹集资金，才🎈能进一步用于引援。

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中新网8月19日电 据中央纪委国家🍢监委驻🙎中国移动纪检监察组、吉林省纪委🌥监委消息：中国移动通📊信集团内蒙🚨古有限公司党委委员、副总经🔘理韩伟涉嫌严重违纪违🎭法，目前🎟正接受中央纪委国家监委驻中🃏国移动纪检监🦍察组纪律审查和吉林省松原市🐐监察委员会监📬察调查。Stacie Starr全新力作《多🎡地加大稳楼市政策力度，巩固🖤楼市回稳态势》于20250827上线泊邦软件🤙科技专卖店，以找不到高清🦀片源“前入猛⛓戳动态图非法偷拍”揭露行业黑幕，结合平台🔗会员制度改革“AI换脸技术”引发的隐私危机，覆盖五星镇多地案例。影🔅片含有用户看片习惯变化“直播诱导”及每日20G片源更新“百万点击”，观看请谨慎！跳过广告开始点🏵击观看，加入讨论，别错过VIP免费看全集独家🏖花絮。中新网北京8月19日电 (记者 孙自法)中国科学院🛃空天信息♟创新研究院(空天院)8月19日向媒体发🤯布消息说，由该🕶院等联合研制的中科卫星05星(又名海哨二号，英文名称为AIRSAT-05)，当天下午在东风🌕商业航天创新试验区成功🤙发射升空，卫星顺利🥜进入预定轨道。卫星成功发射升👝空(图片来源：酒泉卫🔅星发射中心)。中国科学院空💇天院 供图　　中科卫星05星主载荷为X波段多极化合成孔径雷达，支持多种工作模式，成像最高分辨率🎉优于1米，最大观测幅宽超300千米，并集成了智能化🔞在轨处理模块，可实现高🗺质量在轨雷达成像和🥞冰、海信息智能提取。中科卫星05星。中国科学院空天🔖院 供图　　中科卫星05星还可与地🈷面移动载具实现星地信息的双向🖥互联互通，大幅提升遥感卫❌星观测😗服务时效性。　　该卫星纳入中⏹科卫星🐰科技集团有限公司建设的AIRSAT星座运行，将对海洋环境与安全、极地科考与航👨运、国土资源调查、灾害🐻应急等应用发挥重要支撑作用。中科卫星05星研制团队代表➖合影。中国科📬学院空天院 供图　　据了解，中科卫星05星由中国🔼科学院空天院、中科卫星科技集⏩团有限公司、中国科🥡学院微小卫星创新研究院、齐💓鲁空天信息研究院等单位联合研制，并得到国家🥡科技重大专项支持。(完)新年到，红包到！全场送红包！正在倒计时，抓紧时间！“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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彩華/Melika/長野敬子/樞木美栞

（青岛日报／观海新闻记者 Stacie Starr）