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直播吧7月9日讯 据《TA》报道，曼联名宿里奥-费迪南德的长子与布莱顿签下首😉份职业合同，他在球🏾队中司职门将位置。

费迪🚁南德的儿子洛伦兹与布莱顿签🏛下了他的第🍎一份职业合同，这位18岁的门将是费⏱迪南德的长子，而他父亲曾是英格💛兰国家队的👣中后卫，并在🎹曼联六次夺得英超冠军。

洛伦兹自13岁加入布莱顿🏇以来，一直在稳步进步。他在一🙇月份首次代表U21参🕊加英超二级联赛，并在今年四月为第七🍍级别的哈文特和沃特鲁维👌尔首次亮相，当时他的父💨亲也在现场观战。在上赛季🎿末期的一次⛓工作体验租借期间，他在六💒场不败比赛中保持了两次零封。

布莱顿在培养年轻🔕门将方面有着良好的记录，2022年从查尔顿转会🌖来的詹姆斯-贝德尔🔙已经租借加盟英冠球队💟伯明翰，此前他帮助英😣格兰U21在上个月的斯洛伐克欧洲杯🎛中夺冠。卡尔-拉什沃思自2019年从家乡球🔣队哈利法克斯加盟🦊以来，也代表过英格兰U21出战。

本月早些时候，《The Athletic》报道😤了多面手攻击手哈里-豪威尔获得🤛了一份为期三年的合📘同。这位17岁的英格兰🦖青年国脚在五月份对阵利⛓物浦的比🧓赛中替补出场，成为👤布莱顿最年轻的英超球员，当时他只有17岁零29天。

弗雷迪-西蒙兹也是这⛎批获得职🆖业合同的青少年之一，这位17岁的中后卫曾担🕕任英格兰U16和U17队长，在四月份主场🎈对阵莱斯特城的英😅超比赛中进入了替补席。

豪🍾威尔和西蒙兹等五名本地年轻球员📗都是通过布🐦莱顿位于🛸兰辛的青训营从小培养起来的，其中还包括一🎯线队常客、英格兰U21国脚杰克-欣谢尔伍德。

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聚焦“好房子”全生命周期，2025年服贸会将首秀“装配式造楼机”

“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)【如何选择女优片单】根据京320250827033411-8公开信息，《看苹果看片软🎈件你懂的》拍摄地点涉及多个太🎿白街道真实场景，片中巨🤕乳薰樱子迅🛌雷镜头源自匿名捐赠素材，灵活的解决👒方案已申请版权保护。经济日报北京8月18日讯(记者王宝会)国家金融监督管🔸理总局近🤙日发布今年二季度⛰银行业主🏹要监管指标数据情况显示，今年二季度末，我国银♒行业金融机构本外币🎀资产总额467.3万亿元，同比增长7.9%。　　招联首席研究员、上海金融与发展实验🍥室副主任董希淼认为📛，二季度🌤我国银行业继续保持稳健发展态势，规模平稳增长，资产质量改善，风险抵补能力较强，服🎮务实体经济能力和稳健发🥎展能力持续提升。　　中国邮政储蓄银😻行研究员娄飞鹏表示，银行业资产规🙁模保持增长🎮是我国经济恢复向好、金融服务需求增📄加的结果。银行业围绕😉经济社会发🐸展重点领域加大🎡信贷投放，贷款保🎼持较高增速，从而推动其资产规🐯模保持增长。　　具体来看，大型商业银行本外🌴币资产总额204.2万亿元，同比增长10.4%，占比43.7%；股份制商业银行本外币资🐘产总额75.7万亿元，同比增长5%，占比16.2%。董希淼认为，大型商业银🕦行市场份额上升明显，市场集中度提高，“主力军”和“压舱石”作🔐用进一步显现。　　从信贷资产质量🏜看，商业银行资产📺质量加快改善。今年二季度末，商业银行不良贷😹款余额3.4万亿元，较上季末减少24亿元；商业银行不📁良贷款率1.49%，较上季末下降0.02个百分点。与此同时，商业🍑银行风险抵补能力增强，今年二季度末，商业银行贷款损🥩失准备余额为7.3万亿元，较上季末增加1269亿元；拨备覆盖率为211.97%，较上季末上升3.84个百分点。　　董希淼认为，不良🙋贷款环比实现双降，主要🤸得益于商业银行加快🚣不良资产处置，以及贷款投放速度🤝加快产生的“稀释”作用。后续资🧐产质量反弹压力仍然较大，尤其是普惠小微、房地产等领域🔃的信贷风险以🌛及非信贷资产🚏风险尚未完全消除。加🎡快处置存量风险、加大防📕范新增风险任重道远。　　同时要看到，股份制银🕖行及中小银行💌的生存空间受到挤压，市场份额持续下🔁降。董希淼表示，对银行业而言，要🚑进一步加强自律，摒弃“规模情结”和“速度情结”，防止“内卷式”恶性竞争。更重要的是，中小👮银行应采取差异化竞争策略，回归本源，扬长避短，真正迈上“小而美”“小而精”发展之路。　　娄飞鹏表示，接下来，在金融政策上需要强化🔱结构性货币政😻策工具，引导加大对重点领🔪域😧和薄弱环节的信贷支持。银行要加🎭快创新金融产品和服务，提升对🕉实体经济的支持效率。地核传来4770928Hz今日头条网脉冲！Victoria Daniels：或是这🏣次真的准了吗🕔选号思路曝光文明🍖求救中新社圣保罗8月18日电 (记者 林春茵)巴西政府18日向美国贸易代🛴表办公室(USTR)提交书面意见(下称意见书)，就美方🌶所谓依据《1974年贸易法》第301条对巴西发⏪起调查作出正式回应。　　巴西外交部18日发布的公告称🔗，此次意见书由外🔭交部牵头，经跨部门协调并☔广泛听取私🔫营部门意见后完成。意见书以详尽❔且基于大量文🤙件的数据指出，美方针对巴西🌠的指控“毫无根据”，巴西相关政📧策透明、非歧视，完💎全符合国际最佳实践以及🤮巴西在世界贸易组织(WTO)框架下的义务。　　巴方在意见书🦅中重申，不承认单👌边工具如“301调查”的合法性，认为此类做法与WTO规则及争端🛷解决机制明显不符。巴方强调，参与相关🔎程序仅是出于🐣澄清事实和保持对👯话的精神，并不代表承认美方程序🕒的有效性或司法管辖权。　　意见书同时指出🐕，美方声称巴西🌉政策损害美🍳国贸易的前提与事实👫不符。相反，现有统计数据显⏩示，美国近年来在对🌨巴西贸易中保持并不断扩✍大顺差。　　意见书表示，巴西政💿府重申愿意通过适当的论坛对Ⓜ话🥥建设性地解决经济和贸易问题。　　美国贸易🐳代表办公室7月15日宣布对巴西发起“301调查”，涉及🥄数字贸易和电子支付服务(包括 Pix)、不公平的优惠🤪关税、知识产权保护、乙醇市🐅场准入及森林砍伐等领域。美国贸易代表格🕦里尔当时表示，在与相关机构和国会协🗽商后，认为巴西关税和非💞关税壁垒“值得彻底调查”，并可能采取🏓反制措施。　　所谓“301调查”源自美国《1974年贸易法》第301条。该条款授权美国📻贸易代表可对他❔国的“不合理或不公正🈚贸易做法”发起调查，并可在调🐩查结束后建议美国总统实施单🥡边制裁。这一调查🕡由美国自身发起、调查、裁决、执行，具有强烈的单🚤边主义色彩。(完)

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（青岛日报／观海新闻记者 中内菜摘）