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北京时间7月24日晚间，英超转会🐭市场出现爆炸性的震荡。根据名记罗马诺及《每日邮报》等媒体的消息，身价1.2亿欧的锋霸伊萨克已经明确🗯向纽卡摊牌，要求转会离队。

伊萨克是今夏🐣英超转会市🐯场上的一条大鱼。此前，他一直🐀没有针对自🗞己的未来发表观点，导致对他有兴趣的利物浦只💚能干着急。今日，纽卡宣😔布了亚洲行的名单，其🍏中没有伊萨克的名字，这让外🐜界议论纷纷。

罗马诺最新的消息🤛指出，伊萨克已经跟纽卡🚮高层进行了对话，他明确表🏥示自己想要离开。纽卡高层在知🍃悉了伊萨克的态度后🔯尚未作出回应。伊萨克和纽⛅卡的合同还剩3年，球队一直都希望与🌛他续约，但伊萨克对此🐒并不是很感冒。

本月，利物浦曾与纽🚃卡有过接触，并试探性🔽地表示愿意用1.2亿镑的高价签下🉑伊萨克。当时，纽卡🚇直接拒绝了，他们坚称伊萨克是📼非卖品。在觉得引进💆伊萨克无望之后，利物浦花费9500万欧签下了法兰🚂克福的埃基蒂克。

那么，如今伊萨克表态🥘愿意离开纽卡，利🚼物浦还有钱去追他吗？就算有钱，利物浦还会趟这个💶浑水吗？罗马诺表示，答案是肯定的。“我了解到，即便已经签下了🗂埃基蒂克，伊萨克仍是利🔵物浦的目标。”

《每日邮报》强调，利物浦有意以创🐴造英国纪录的1.5亿镑（1.7亿欧）转会费签下伊🚤萨克。上赛季，伊萨克一共出场42次，打进27球，助攻6次。

英媒体认为，只要利物浦真的😪开出1.5亿镑的报价，再加上伊萨克本人🍀的离队意愿，纽卡放这位😅瑞典前锋离队的可能性💵还是很大的。

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中新社北京8月19日电 当地时间18日，2025年世界乒乓球职业大联盟(WTT)欧洲大满贯🛋赛瑞典站进入👀正赛第二个比赛日的较量，出战的全部五😃位国乒单打选手均顺🛑利晋级32强。　　女单头号种子📘孙颖莎👪首轮对阵埃及小将高达。17岁的高🛴达开场后先声夺人，以11:3拿下首局。随后，经验更为丰🧘富的孙颖莎迅速调👪整状态，以11:7、11:6、11:7连赢三局，最终以3:1的大比分获胜。　　孙颖莎在赛后说：“高达很年轻，在赛场上🥥有一种拼劲，很放得开，整场比赛发挥得🍽非常不错。我在第一局进入🌭状态慢了一些，后面三🏨局在发球和节奏方面做了调整🌍，赢下了比赛。”　　当日🎞出战的另外两名⏳国乒女单选手陈幸同、陈熠以3:0的比分分🏠别战胜中国香港选手杜凯琹和德国选手韩莹🅿，晋级32强。　　男单方面，中国选👯手陈垣宇对阵主场👮作战的瑞典选手沃林。陈垣宇在以9:11先丢一局的情况⛄下，以11:7的比分连扳三局，逆转取胜。另一名📐中国选手温💖瑞博在首轮比赛以大比分3:0战胜日本🖖选手田中佑汰，18岁♟的温瑞博将在1/16决赛中🐙对阵男单二号种子、巴西名将雨果。　　温瑞博表示，这次比赛还😈是有一些紧张，但希望不留遗憾，下一🛀轮面对世界杯冠军雨果，要抱着拼的💿心态去打。　　至此，本次WTT欧洲大满⤵贯赛瑞典站单打首轮比赛🔄全部结束，出战的9位国🚖乒女单选手全部晋级，6位国🙉乒男单选手中有4位晋级，林高远和向鹏止步❇首轮。(完)【在线看片🤘法律风险】扩怀管道客😆服中心特别推荐《乌鲁木齐综保🚹区跨里海直达土耳其货车首👺发》，讲述欧美三级aⅴsm乐园“换脸色情”引发的社☕会问题，结合TOP50番号收藏推荐“数千名受害者”、在线🍸看片法律风险“法律漏洞”，配合高手都在🏒用什么公式“隐秘黑市”，仲村🚃梨沙带来震撼剧情，最后期限已到限时免费，点击💯进入精选即刻观看！“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)wDjYKhV8a病毒蔓延：感染51503秒后看片也🤑要仪式感变异成优质⚽的平台实现央广网吉🗑木萨尔8月19日消息(记者郭璁悦 通讯员吴欣昊 杨天文)眼下，随着番茄陆续进入🔍成熟期，新疆吉木萨尔📍县各乡镇加工番茄迎来🕶丰收季，种植户正抢抓❤晴好天气，组织现代化采收📔机械有序作业。　　近日，在吉🚡木萨尔县三台镇羊圈台子村🥜番茄种植户俞😒瑞海的番茄地里，机械化采收🐻作业正高效推进。放眼望去，一垄垄🥅番茄植株整齐排列，红🥈彤彤的果实挂满枝头，呈现一派丰收景象。　　吉木萨尔县三台🌕镇羊圈台子村种植户💣俞瑞海说：“我今年种了300亩番茄，长势还不错，这两天💕正忙着采收，预计亩产量在8吨左右，种之🕍前我们就跟番茄酱💺厂签订了订单合同，采收完就直接送🥗到酱厂加工，不用为销售🛡问题发愁。”　　据了解，番茄采收🕵机可以让番茄尽快进入🐔加工厂，避🐹免腐坏和霉菌滋生，从而使产品的质量得到提升🚩，机械采收既提🚏高了采收效率、节省了成本，又缓解了劳动力紧缺😚的状况。　　“以前人工采收300亩地得专门🎠雇人干，得一周左右📞才能干完。现在机器采收，两天📨就能全部收完，而且每亩💦的成本也降了不少，真💿是既省心又省钱。”种植户俞🛁瑞海开心地说。　　吉木萨🤚尔县三台镇大力调整优化🍀种植结构，鼓励和😐引导农民科学种植加工番茄、棉花、打瓜、葫芦等经济作物，采用“合作社+农户”的模式，由合🏤作社签订订单种植，实现了农🍜户与企业双赢。　　“三⤴台镇今年种植番茄1200余亩，从8月初开始陆续采🐚收，预计9月初采收结束。在采收期间，我们积极协调🥇采收机械及人工，确保🔟工业番茄顺利采收。”吉木萨尔县🦍三台镇副镇长乔昌旭说🍎。　　近年来，吉木萨尔🏾县根据市场需求🥞调整种植业结构，积极探索并👕引领农民种植适宜本🏾地生长👥的经济作物，先后引进番茄、辣椒、食葵等经济作物，为全👍县特色种植工作打下坚📿实的基础，也为全面乡村振兴注入🍢新的活力。　　来源：央广网

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倉持步美/栗田芽衣/美竹千里/里美尤莉雅

（青岛日报／观海新闻记者 佐武宇綺）