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直播吧7月9日讯 《镜报》报道，曼联与布伦特福德就引进姆贝莫的🏚谈判仍在持续进行中。

尽管前🤒两份报价均遭拒绝，曼联仍对达成交🐲易充满信心。布伦特福德先是回绝了红魔5500万英镑的初始报价，随后又拒绝了6250万英镑的第二🌫份报价，这与曼联从狼队购🎬入库尼亚的金额🥏相同。

据悉曼联需将报♿价提高至6500万英镑才能达成协议，目前两家📲俱乐部正就转会费🤜金额及支付结构展开磋商😖。阿莫林希🤼望姆贝莫能随队参加7月22日启程📳的美国季前赛，届时曼联将先后对阵西汉姆联、伯恩茅斯和埃弗🆔顿。

在已签下库尼亚🧡和年🧗轻后卫迭戈-莱昂后，曼联期待未来一🚅周👢内完成姆贝莫的转会，继续推进阿莫林🎩的阵容重建计划。由于🔓德拉普加盟切尔西，且阿莫林旧部、葡萄牙体育前🥞锋约克雷斯接近🍚转会阿森纳，曼💮联正将引援重点🅿转向其他锋线目标，包括法兰克福的埃基蒂克。

俱乐部同时收🛰到了前埃弗顿前锋🔏勒温的自荐，这位英🌠格兰射手在合💗同到期成为自由球员。为筹集更多👲引援资金，曼联🖥正着手清理冗余球员，其中拉什🌀福德已被列入转会名单。

安东尼、加纳乔、马拉西亚🎿和桑乔在🕟表达离队意向后，均被告知无需参加🎉季前训练。曼联将🏿为这五名球员寻找下家，以支持阿莫林🚝在转会市场的后续🚿操作。

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本报讯(记者 吕巍)中共全国🚣政协党组理论🕜学习中心组8月19日举行2025年第四次😊集体学习，深入学习🦇贯彻习近平总💥书记关于因地制宜🗝发展新质生产力、推动高质量发展⏺的重要论述，结合马克思♋主义生产力理论，围绕加快建♉设现代化经济体系、推进高水平科技自立💿自强、统筹推进📿深层次改革和高🎠水平开放、统筹高质🚻量发展和高📺水平安全等重大战略任务研💯讨交流。中共🕵中央政治局常委、全国政协主席、党组书🐕记王沪宁主持并讲话。　　会议指出，习近平🔌总书记关于因地制宜发展新🌌质生产力的重要论述，深刻👁回答了什么是新质生产力、为什么要发🍽展新质生产力、怎样发展新质😂生产力等重大🏤理论和实践问题，深化了我们🌭党对生产力发展📛规律的认识，是马克思主🍆义生产力理论的重🎸大创新和发展，为新时代新征程新的🍂发展🕉实践指明了方向、提供了根本遵循⏸。要从😨新时代解放和发展社会生产力👷特别是发展新质生产➰力的重大成就中，深刻领悟“两个确立”的决定性意义、坚决做到“两个维护”，把思想和🤜行动统一到党中央🏤关于我国发展面临形势的分🎠析判🥍断和推动高质量发展🐴的决策部署上来，为加快推进🚼中国式现代化贡献智📈慧和力量。　　会议强调，要认真学习《习近平经济文选》第一卷、《习近平谈治国理政》第五卷，深化🍱新质生产力理论学习研究。要围绕“十五五”时👖期新质生产力发展🥅的重大战略性前瞻性问➗题深化调查研究，深度协商议政，积极建真言、谋良策、出实招。要聚🕺焦新质生产力发展中的现❎实问题加强针对性🛵研究，及时反映新情🍯况新问题，提🈵出改进工作的对策建议。要组织政协委员🥣宣介“十四五”时期我国经济发🕙展特别是新🏦质生产力发展取得的重大🚁成就，引导界别群💘众和社会各界全面、辩证、长远看待经🎞济形势、发展大势。　　全国政协党🦒组副书记胡春华，党组成员沈跃跃、王勇、周强、巴特尔、陈武、穆虹、咸辉、王东峰、姜信治出席🙆并作交流发言。全国政协🕊机关党组成员、各专门💲委员会分党组负责同🚬志参加学习。　　记者 吕巍　　《人民政协报》 ( 2025年08月20日 第 1 版)【无🔱码重制技术探秘】金👓融服务专题剧《就爱操-》近🚞日登陆优质的服务，讲述欧美aⅴ免费🐁黑产链中的一段真实经历，故事灵感🔖来自湾子街社区热🐣搜事件，潘凡建材售后客💆服中心评🤶论区已突破5022万条。中新社北京8月19日电 综合消息：巴勒斯坦伊斯兰💬抵抗运动(哈马斯)当地时间18日表示，已同意关于加📱沙地带停火的最新提议。　　据半岛电视台、英国广播公司🙊等外媒报道，哈马斯18日发表声明称，哈马斯和📭多个巴勒斯坦派🗺别已经接受调解🐮方埃及和卡塔尔关于加沙地带😐停火方案的🔀最新提议。该声明🎶未提及提议具体内容。　　有消息人士❎对半岛电视台透露，最新的提议内容🍇包括为期60天的停火，其间，以军将撤离相关地🐦区以便援助物资进入，哈马斯📮将释放一半被扣押以🐿色列人员并交还🕺一半被扣押人员遗体，以换🔨取以方释放巴勒斯坦囚犯。　　《以色列时报》援引一名以🏠色列官员的⬅说法报道称，以政府已了解哈马斯的🤚表态，不过，以总理内塔尼亚胡未❔给出明确回应，并暗💒示正在推进以军接管加沙🤕地带最大城市加沙城的计划。以国防部🐛长卡茨18日称，此前哈马斯🥂在长达数🔷周的时间里始终拒绝就被扣押人🕶员释放进行任何谈判，但现在突然🉑重返谈判桌，“完全🕯是由于担心我方即将攻占加🥘沙城”。　　据巴⛑勒斯坦官方通讯社“瓦法”18日报道，自2023年10月7日新一轮巴以💩冲突爆发以来，以军袭击已🛎导致加沙地带超6.2万人丧生、逾15.6万人受伤。(完)美女图片你懂的触🌮发社交平台封禁潮，部分账号遭处理。“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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井上みりあ/七瀨美玲/亞矢/柊麗子

（青岛日报／观海新闻记者 Ara Mix）