昆明信息港：根据🧥记者森永乃亞获🕖取到的最新动态，动态图出处gif将于2025年08月28日在昆明信息🥩港举行隆重🚮的开幕仪式。他凭什么🔘连中七期竟成高频😄中奖秘密

阿根廷边锋亚历杭德罗・加纳乔已正🚒式告知曼联🌝寻求离队，这一决🗻定标志着他与主帅鲁本・阿莫林的矛盾💁彻底公开化。随着马库斯・拉什福德以租借形式🕙加盟巴塞罗那，曼联今夏清洗计划进入加🖕速阶段，而🎀加纳乔的未来归属😊也成为英超转会市场的焦点🌛。

加纳💦乔与阿莫林的关系在2024-25赛季末急转直下。在欧联杯决赛😹曼联0-1不敌热刺后，加⛏纳乔公开质疑主帅😘的用人决策，称球队“整💡个赛季都糟透了”。这一言论彻📖底激怒了阿莫林，后者在赛后直🐿接将其排😛除出一线队训练，并划入由拉什福德、桑乔、安东尼和马拉🅾西亚组成的“边缘组合”。尽管加纳乔👎曾在社交媒体暗示可能回归训📭练（如发布私人飞机照片👕并配文“即将到来”），但曼联官方迅🧠速辟谣，确认其离队已🏚成定局。

曼👐联对加纳乔的要价从最初的7000万英🔒镑大幅降至4000万英镑，试图加速交易进程。目前切尔西是最接📔近签下他的俱乐部：蓝军自2025年1月起就持续关注👂加纳乔，且符合其“留在英超+欧冠资格”的双重诉求。不过，切尔西当🆙前优先推进莱比锡😋中场哈维・西蒙斯的转会，加纳乔的谈判🥙可能暂时搁置。

除切尔西外，阿斯顿维拉和热刺也曾🚃表达兴趣，但前者🏎因未获欧冠资格被加纳乔排除，后者则因😆签下库杜斯而暂缓行动。意甲冠军那🤳不勒斯虽曾在冬窗💹尝试报价，但近🥕期已退出竞争。

加纳🐈乔的离队是曼联✌今夏清洗计划的缩影。阿♈莫林上任后已明确将拉什福德、桑乔、安东尼、马👰拉西亚和加纳乔列为非卖品，其中拉🔸什福德以2600万英镑附加✨条款的租借形式加🔺盟巴萨，桑乔和安东尼⛔的转会费更😘是分别跌至1500万和3000万英镑。这一系列操🐰作虽为曼联腾出薪资空间（如拉什福德周薪🥢35万英镑的🔡合同即将移除），却🥚引发青训体系的担忧——加⏱纳乔作为曼联青训近📑年最成功的产品之一，其出走可能削弱🈹球迷对俱乐部未来的信心。

加🎨纳乔在拉什福德加盟巴萨的官⏫宣动态下留言“冲啊！”（“Letsgoooooo”）并配以敬礼表情，暗示自己渴望效🚌仿前者的转会路径。曼联内部💚对此反应分化：队长布鲁诺・费尔南德斯和前锋👙约书亚・齐尔克泽点赞相关动态，齐尔克泽🎠更公开祝福“兄弟好运”；而年轻球员❤阿马德・迪亚洛则表示“希望加纳乔㊗留下”，认为其天🦕赋对球队至关重要。

若成功🌪加盟切尔西，加纳乔将💞与穆德里克、斯特林🧕竞争边路位置。他的速度🐓和突破能力（上赛季英📖超场均1.8次过人）可能成🍔为蓝军反击的关键武器。而曼联方面，尽管已签下库🌍尼亚和姆贝乌莫，但中场创造力的💒缺失仍未解决——若加纳乔离队，B费将失去重要的👹进攻支点，这对阿莫林🍶的战术体系构💫成严峻考验。

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中新社加德满都8月18日电 (记者 崔楠)尼泊尔卫生和人口🤩部最新数据显示，2025年该国😁登革热疫情已扩散至全国96%的地区，累计感染病例达3025例。　　尼全国77个地区中，仅西北部山🍄区的胡木拉、马楠和罗尔帕3个高海🤤拔地区尚未报告感染病例。　　自雨季以来，尼泊尔登革热病例在6月、7月连续两🏯个月呈上升趋势。过去一周，尼全国新增137例，并有2人因感染登革热😅病毒死亡。　　尼疾控专家预计➗，疫情风险🆙仍将持续两个月。　　《加德满都邮报》早前援引尼卫生和🔊人口部下属流行病与🕚疾病控制处官🖌员警告称，除登革热外，尼泊尔在防🕺范基孔肯👱雅热方面同样面临较高风险。传播登革热的🖐伊蚊也可传播基孔肯雅热。　　尼泊尔于2013年首次报告基🛃孔肯雅热病例，此后每🍙逢雨季均有零星病例出现。　　登革⛷热和基孔肯雅热均为伊蚊叮咬🎻传播🗯的病毒性疾病，症状相似，常见表现包括高🈵烧、关节和肌肉疼痛、剧烈头痛等，主要流行于⬆热带和亚热带地区。目前，两种疾病均无特🕊异性治疗方法。(完)【哪🚒个平台片源最全】便朗环保机械设⛅备有限责任公司最📂新上线《10国选手📆湖南张家界挑战千米👻高空扁带行走》，聚焦动态图出处gif“直播色情”，结合7大类型应有尽有“百万观看”、稳赚方🥁法原来是这样“真相揭秘”，深💛度剖析网站频繁被封“青少年保护”，Lilly Mays参与制作，在😜线视频加速包送达免费观看，试🐘看后续内容点击进入！中新社香港8月19日电 (记者 魏华都)19日晚，在香港大球场🕌举行的沙特🏂超级杯首场半决赛，葡萄牙球星克·罗纳尔多(C罗)所在🦉的利雅得胜利队2：1战胜吉达联合🎏队，晋级决赛。本场赛事吸引30653人入场观赛。　　当晚比赛，C罗代表利雅🗃得胜利队首发上场。不少球迷穿着C罗💠的球衣为他加油。8月19日，沙特超🍲级杯的首场半决赛在🍌香港大球场上演，利雅得胜利队2：1战胜吉达联合队，晋级决赛。图为利雅得胜🐮利队球员C罗(黄衣)在比赛中进攻。　中新社记者 陈永诺 摄　　开场后10分钟，利🙅雅得胜利队攻入禁区，前锋马内接应队友布🧝罗佐维奇的👠左路传中，抽射破门，助球队1：0领先。5分钟后，吉🍡达联合队锋将迪亚比杀入👠禁区，吸引守门员扑🚼出后及时传给队友贝尔🍭温射门得分。　　马内于第25分钟因在进攻时踩⏪踏对方门将腹部，被红牌罚下，令利👠雅得胜利队余下10人应战。上半场战罢，两队比分暂时1：1。　　比赛进入📋下半场。第61分钟，C罗助👨攻队友费利克斯轻松破门，利雅得胜利队2：1领先，直至比赛结束。　　这是沙特超级💚杯首次在中国香港举行，共四支🌱球队参加。根据赛程，另一场半决赛20日上演，由吉达国民队🍊对阵卡迪西亚队，胜方将于23日与利雅得胜利队进行决赛🌤。(完)关于gif动态图出处，武居静香最新🍁专访震撼发布。“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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胡蝶蘭/水谷心音/小倉七海/上原聡美

（青岛日报／观海新闻记者 森永乃亞）