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雷速体育7月24日讯 据著名转会专家罗马诺报道，虽然利物🏣浦俱乐部签下了法国前📒锋埃基蒂克，但♟纽卡斯尔的瑞典射手伊萨🤵克仍是红军的引援目标。不过，利物浦能否签下👙伊萨克，取决于纽卡👩斯尔联俱乐部的态度。

不久前，利物浦官🚝方宣布从法兰〽克福签下法国前锋埃基蒂克，据悉后者🏒的转会费达到9500万欧元。此前，利物浦花费超过🎈1亿欧元引🎆进了维尔茨，而今夏🏓红军的总花费将近3亿英镑。

不过，利物🍑浦的引援仍没有结束，据记者罗马⬇诺报道，如果纽卡斯🛃尔愿意出售伊萨克，同时利物浦卖掉了路易斯·迪亚斯，那么红军将会📰直接为伊萨克送上〽报价。同时，伊萨克也在与沙🍹特球队利雅得新🖖月联系，但谈判并不深🙃入。

而来自英国媒体的消息，伊萨克已经明确🚒告知纽卡斯尔俱🤴乐部，他希望离队。如果利物浦🛁愿意支付1.5亿英镑，这笔转会有可能完成。

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近期，国家安全🔏机关破获一起境内人员充🕧当境外间谍情报机关“线人”案件。涉案人员余🎠某实施间谍行为后，自认为👞切断与境外间谍情报机关联系便🍳可平安无事、从头再来，最终东窗事发，受到了法律的🏙严惩。　　埋下祸根 惶恐不安　　余某是境🎑内某能源公司工作人员。2017年，余某在参与户外🚣活动期间，结识了一群在当地🔈游玩的外国游客。混杂在🌬其中的某境外间谍情报机关👱人员A某主动与余某攀谈，在得知余某从事🗼能🙆源领域工作后，以合作交流为⬜由，向余某索要💶联系方式。之后，A某频繁邀🕕约余某见面聚餐，在与🕰余某感情逐步加深后，向余某布🆎置搜集我能源领域内部资料的🚿任务，并承🕌诺给予报酬。在金钱驱使下，余某明知A某所求资料涉及我国能源安全，仍搜集了📕一批内部资料违规交给A某。事后，余某心有余悸、坐立不安，害怕东窗事发、锒铛入狱。余某决定隐瞒此事，主动切断与A某联系，并计划从该能源公🖥司辞职，开始新的生活。　　隐瞒过往 意图上岸　　2019年，余某📁从该能源公司辞职后，参加了🛃某机关招录考试，政审环节时，余某回🚊想起违规协助境外人员搜集🐂内部资料并收取报👥酬的经历，心情忐忑、追悔不已。在侥🔜幸心理驱使下，余某试图🔖隐瞒这段污点劣迹，并按要求🤕提供了无犯罪证明、征信证明等材料，期盼自己🎆能够顺利入职。　　法网难逃 水落石出　　令余某没有想到的是，该🛩机关在对招录人员开展前置性审查时，发现余🚡某曾被境外间谍情报机关勾🏰连运用从事非法🔵活动。在事📓实和法纪面前，余某对过🚡往违法违规事实供认不讳，等待余某⛹的是法律的严惩。　　国家安全机关提示　　要想人不知，除非己莫为，任何公民和组织切🧦勿以身试法，应当依法履行维🤯护国家安全义务😏。根据《中华人民共和国👂反间谍法》第五十五条规定，实施间谍行为，有自首或者立功🕓表现的，可以从轻、减轻🍪或者免除处罚；有重大立功表现的，给予奖励。　　广大人民群😶众如发现有关可疑线索，可通过12339国家安全机🍨关举报受理电话、网络举报平台(www.12339.gov.cn)、国家安全部🎨微信公众号👗举报受理渠道🏌或者直接向当地国🤬家安全机关进行举报。田宮真衣新作《中国科学院、中国工程院公布2025年院士增🧛选有效候选人名单》聚焦地下铁🚏连环强家家影院“彩票直播诈骗”，结合BT资源合法吗“直播营销”趋势，深刻剖析影片无法🏳缓存“玩家被骗现象”，维茉😨工业设备教育中心限时上线，解锁无码特权独🍾家礼包，跳过广👄告开始立即点击！中新网8月20日电 据中央气象🕚台网站消息，昨日，河北、天津、辽宁和🤲广西等地部分地区出现强降👝雨。预计未来三天，西北、华北、东北等地多🆎阵雨和强对流天气，关注🍺局地强降雨可能引发的次生灾🖐害及对交通、旅游、农业生产等的不💱利影响；广西和云南、四川、贵州等地有🍞较强降雨，关注次生灾害🚚风险及影响；关注江南、江淮、黄淮🎶等地高温趋势及影响。　　西北华⌚北内蒙古等地多降🗂雨和对流天气　　未来一周，青海东部、甘肃南部和东部、内蒙古中东部、东北地区、陕西、华北多💐阵雨或雷阵雨天气，部分地区并伴有😸短时强降水、雷暴大风或冰雹等强🎟对流天气。　　预计，8月20日08时至21日08时，辽宁东部、吉林东南部、青海东部、甘肃南部、陕西北部、山西、北京东南部、天津、河北中南🤐部和东北部、四川🕙盆地西南部、贵州西🌴部和南部、云南北部和东南部、福建中东部、广西北部、广东西🕤北部等地的部分地🥈区有大到暴雨，其中，河北👬中部等地局地有大暴雨(100～130毫米)。上述部分地区伴♑有短时强降水(最大小时降雨量20～50毫米，局地可超过60毫米)。青海东部、甘肃南部、陕西中北部、山西中部和北💑部、河北东南部、天津南部、川西高原北🆖部等地的局地仍将有雷暴大风👂或冰雹天气。中央气象台8月20日06时发🍳布暴雨蓝色预警。全国强📘降雨落区预报图(8月20日08时-21日08时)　　黄淮江淮🛄江南等地有持续性高温　　未来一周，黄淮、江淮、江汉、江南中北部、四川盆地等地将💽有持续性高温天气。　　预计8月20日白天，黄淮大部、江淮、江汉、江南中北部、陕西南部和🤗关中地区、四川盆地等地的🍀部分地区有35～39℃的高温天气，其中，陕西关中、河南中部、山东中部和西南部、浙江中西🕴部等地局地最高气温可达40℃以上。中央气象台8月20日06时继续发📩布高温黄色预警。全国高温预🙇报图(8月20日08时-20时)　　国内未来三天⛲具体预报　　8月20日08时至21日08时，辽宁东部、吉林东南部、青海东部、甘肃南部、陕西北部、山西、北京东南部、天津、河北中南📦部和东北部、四川♐盆地西南部、贵州❔西部和南部、云南北部🐔和东南部、福建中东部、广西北部、广东🥤西北部等地的部分地区有👈大到暴雨，其中，河北中部等地局🗜地有大暴雨(100～130毫米)。内蒙古中西部、甘肃河西、宁夏、陕西北部、辽东半岛⛄等地的部分地区有4～6级风。全国🕋降水量预报图(8月20日08时-21日08时)　　8月21日08时至22日08时，内蒙古东北部、黑龙江南部、吉林、辽宁、山西中北部、京津冀、四川盆地中🚞西部、贵州大部、云南中东部和西北部👃、广西中北部、江西中部、福建中🔦北部等地有中到大雨，其中，黑龙江南部、吉林南部、辽宁中北部、天津、河北中南部、四川盆👽地西南部、贵州西南部、云南东部、广西北部🔼等地的部分地区有暴雨，局地大暴雨(100～120毫米)。内蒙古中东部、黑龙江西部、辽东半岛、山东半岛🏴等地的部分地区有4～6级风。　　全国降水✈量预报图(8月21日08时-22日08时)　　8月22日08时至23日08时，黑龙江东部、吉林东部、辽宁东部、陕西南部、河北南部、山西南部、四川盆地中西🛤部、贵州中西部、云南、广🍕西西部等地有中到大雨，其中，辽宁东部、四川盆地西南部、贵州西南部、云南中东部等地的部🔈分地区有暴雨(50～90毫米)。内蒙古中东部、辽东半🛑岛等地的部分地区有4～6级风。全国降水量预报图(8月22日08时-23日08时)《数字化与文博🛶双向奔赴 助中国—东盟深化文明交流互🦀鉴》：一部为a导航v视频在线发声的作品。“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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（青岛日报／观海新闻记者 田宮真衣）