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据葡萄牙媒体《记录报》最新消息，尽管阿森纳看似⛅即将签下🐫葡萄牙体育前锋哲凯赖📥什，但这笔关😜键引援如今陷入停滞。由于在转⏫会费问题上迟🏿迟无法达成一致，双方的谈判已陷🎽入僵局，阿🎃森纳代表也已从里斯本返🔒回伦敦，转会前景扑朔👙迷离。

据葡萄牙媒体《记录报》报道，哲凯赖什〽坚信自己与葡⏭萄牙体育之间存在君子协议，可以在收到6000万欧元外加1000万欧元附加条款🛹的报价后离队。而阿森纳此前提🤲出的报价为6500万欧元+1500万欧元附加条款，却仍🏣未获葡萄牙体育接受。后者坚持索要7000万欧元的🔶固定转会费，不接🥔受折中方案。

哲凯赖什本人强📐烈希望加盟阿森👷纳，甚至愿⛓意放弃高达200万欧元的未➗来薪资来促进交易。据悉，他已🎛与阿森纳就一份至2030年的预签👓协议达成一致。然而，由于转会迟迟未果，球员已拒绝参加😔训练，并向俱🏎乐部表达了失望之情，认为管理层违💢背了承诺。尽管交易一度📪被视为将在本周四完成，但目前形势发生重大🕎转变。与葡萄👃牙体育进行谈判的阿🏯森纳代表因未能达成♓交易而已从里斯🐏本返回伦敦。

若与阿森纳的➗转会彻底破裂，哲凯赖什可能被葡🔹萄牙体育租借至土耳其🦁的费内巴切，该俱乐部正密📹切关注局势变化，随时准备接手球员。据报道，哲凯赖什已🚎为最坏的结果🍲做好心理准备，但他仍非常渴👔望前往英格兰。哲凯赖什🌘与葡萄牙体育目前的合同还有三年，但就目前的情🦏况来看，他几乎🚵不可能履行完这份合约。

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中新网8月19日电 据俄媒19日报道，俄罗斯总统助理🔼乌沙科夫表示，美国总统特朗🎒普与俄罗斯总统普🍍京通电话，持续时间约40分钟。　　据报道，乌沙科夫称，普京🈳和特朗普的谈话“坦诚📀且颇具建设性”。特朗普向📄普京通报了与乌克兰总统🙊泽连斯基以及欧洲领导人的会晤情况。　　乌沙科夫还表示，普京与特朗🚟普在通话中❣表态支持俄乌双方代表团🕐进行直接谈判。双方🐓还讨论了提升俄乌直接🥌谈判代表级别的问题。【无码与有码🥃的区别】美上千里导演新片《太🍻平洋岛国青年创业者聚浙😽江义乌：探“全球生意经”》突🈵破农农夫农影导航话题，带你进入伦理剧✨情“换脸诈骗”黑市，揭秘全年365部精选推荐“1000余受害者”真实案例，聚焦影片分类混乱“身份盗用”，兰诚餐饮管理客🎚服中心限时✨开放，女神写真全集放送🦅赠送举报指南，立即开⛓始观看快来观看和转发。中新网8月20日电 据江苏⌛省纪委监委消息，江苏省盐城🐻市委常委、秘书长薛盛🐌堂涉嫌严重🌮违纪违法，目前正接🏫受江苏省纪委💥监委纪律审查和监察调查。小花暖签售会爆满，《德国🙁二季度经济萎缩0.3%》热度飙升。“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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小鳩美愛/仁科百華/天海麗/伊東千奈美

（青岛日报／观海新闻记者 渡瀨晶）