海口网：根据记者高嶋😁玲获取到的最新动态，日本色美女将于2025年08月27日在🚂海口网举行隆重的开幕仪式。兑奖避开双倍大🈁陷阱

根据《马卡报》的报道，米兰和曼联正等待本周四哈维-格拉经🎞纪人与俱乐部的会面，这场会面将明确球员🏸的未来——是在今🛐夏续约还是出售。

报道称，在周🍄四的面对面会谈之前，不会有任🤪何与该球员相关的动向。哈维-格拉里多，哈维-格拉的经纪人，已应俱乐部🦏之邀参加一场会谈，届时双方将🤹坦诚布公。

瓦伦西亚方面，罗恩-古📶尔雷已抵达该市参加此次会面，将提出续约该😷球员的条件。而球员🥕经纪人则会😡向俱乐部说明多家欧洲俱乐部🏮对球员的兴趣，并听👌取俱乐部对哈维-格拉的规划 —— 其合同将于2027年6月30日到期。

此次会面后，双😀方将掌握更多信息，从而做出决定，推进关于球📠员未来的下一步行动。格拉上赛🔵季曾打包好行李准备加盟马🔄德里竞技，但在最后时刻🌈告吹。本赛季，在科尔伯朗的😗调教下，球员发挥出最佳水平，在转🦖会市场上的价值再次提升。

需要注意的是，瓦伦西亚仅拥有该🅾球员70%的所有权，其余30%归比利亚雷亚尔🍈所有——这源于球员🚡年少时要求离开比🗣利亚雷亚尔青训营📁时达成的协议。若出售球员，瓦伦🥃西亚希望至少获得2000万欧元的收入。

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羊城晚报讯 记者刘毅报道：英超新赛季首轮在北京🐝时间8月18日凌💋晨上演焦点战，阿森纳客场以1比0力克曼联，过去三季英超亚🎸军均取得开门红。曼联虽然主场🥧输球，但3名新援库尼亚、姆😣贝莫和塞斯科的表现可圈可点。　　曼联射门次数以22比9领先，控球率超过六成📤，锋线新组合⛪表现出色可惜未能取得进球💜，至少让人看到“红魔”复兴的希望。　　全场唯一进球出现在🦔第13分钟，阿森纳中📲场赖斯开出角球，曼联门😎将巴因德尔在阿森🤚纳中卫萨利巴的干🚘扰下击球不远成了🏧乌龙助攻，埋伏在🧞后门柱的意大利🌦左后卫卡拉菲奥里🍳轻松头球破门。　　有人说姆贝🏟莫和库尼亚可望成🚲为曼联的“詹库组合”，因为姆贝莫🍉长相酷似NBA巨星詹姆斯，库尼亚则是擅长远射🔸的全能得分手，技术风格有🍊点像NBA巨星库里。在曼联主帅阿🗜莫林的3-4-3阵型中，库尼亚本🦁场顶在中锋位置，身后两名影锋🎢是姆贝莫和芒特，双🎍后腰是卡塞米罗和队长B费。中锋塞斯科加🔄盟曼联较晚，此役在第65分钟替💴补出场换下芒特。因此，很多球迷期待🍫塞斯科、库尼亚、姆贝莫一起首发出⌚场的效果。　　阿森🏒纳虽然赢得比赛，但首发的新援🌵中锋约克雷斯表现平平〽，整场比赛0射门，传球成功率仅44%。塞斯科替🔠补出场传球成功率100%，有两次关键传球，与🐗约克雷斯形成鲜明对比。约克👮雷斯触球只有22次，球迷戏称他整💯理发型的次数远🛫多于触球次数，这🌐名瑞典中锋在第60分钟被哈弗茨换下👆。【在线看片法🗡律风险】金融研究呈献《从文化守护者🕓到社会创新引擎 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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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乃木绚爱/平澤蓮/本多恵/紅林步美

（青岛日报／观海新闻记者 高嶋玲）