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据《每日邮报》的消息，伊萨克告知纽卡他希望寻求转会💱，利物浦仍🥓对他感兴趣。

报道称，伊萨🔔克已向纽卡表明，他希望今夏寻🦊求离队的可能性。纽🚼卡官方此前确认伊萨克因📌大腿伤势未随队前往🛸亚洲参加季前赛。

纽卡俱乐部高层💐已🤙经得知伊萨克希望在今夏权🏿衡自己🚦未来的想法。

这位25岁的前锋与🏓纽卡的合同还剩❕三年，纽卡高层曾🌷在今年3月表示，赛季结束后将🥊与伊萨克商讨续约事🍙宜。

然而目前，伊萨克及🏊其团队并不愿立即🌚承诺续约，尤其是在利物浦有意这🎟位瑞典前锋的情况下。

一份来自利📠物浦或其他俱乐部、金额接近1.5亿英镑的报价，可能会加速他🧓的离队进程。

纽卡的老板和主🛄教练埃迪-豪并不希望出售伊萨克，俱乐➰部更倾向于与他谈判新合同，即便这意✍味着他可能在明年夏🔁天再离开。

考虑到纽卡目前🤒在合同上的强势地位，这种💣延后转会的可能性依然存在，但如果利物浦或😣其他俱乐部真的提出约🎗1.5亿英镑的报价，加上😕伊萨克本人希望离队的态度，未来几周的🤘局势可能迅速发生变化。

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国务院国资🕣委近期正式发布首批40项央企人工智能👗战略性高价值😁场景，推进“国资央企😓人工智能战略性高价值📅场景库”建设。　　“人工智能正加快💬重塑全球产业格局，推动人工🗨智能与实体🦓经济深度融合是‘必修课’和‘必选项’，国资央企♊要围绕服务国家战略，紧盯前沿发展⛑态势，发🦍挥资源和场景优势，坚⛄持发展和安全并重，实现技术紧追和🔷应用领航双向🍱发力，协同各方力量，共🖇同推进人工智能高质量发展。”国务院😜国资委党委委员、副主任李镇强调，要进一步推动战🕠略性高价值应用♿落地，强化顶层设计、深度融💴合实体经济，挖掘建设⏬战略意义强、经济收益高、民生关联紧的战略性高价🙏值场景，打造人工智能+科学、生物医药、新材料研发、新型工业化、具身智能等应用标杆。　　高价值的📓应用场景🔞是人工智能发挥效能的核🤯心载体，决定着技术落地🐬的价值限度，为技术成果⌚转化提供实践土壤、为实现技术🕛赋能产业提供关键路径。此次发布的首批央企🔉人工智能战略性高价值场景，涵盖工业制造、智慧能源、钢铁冶金、矿产勘查、材料研发、医药医疗、交通物流、信息通信、智慧建筑、智慧农业等重⛰点领域。　　中国💠高铁跑出中国速度，综合气动性能优📠良的外👯形设计是高速列车研发的🧥关键核心技术。针对高速列车😽外形设计中🌩的大批量空气动力🅾学仿真需求，中国中车集团研发🛰中国首个高速列🔅车空气动力学智🍅能化仿真大模型。中车斫轮·风驰仿真💢大模型采用数据驱动的建🕛模方法，以我国高速动🔅车组20余年自主研发过程🔪中积累的😂数据为基础，进行大模型训练😇和优化，从而替代传统的流场仿真，简化🏫了仿真建模过程。其与传统仿真🚆方法精度相当，仿真周期由超算💁资源的天级👏缩短至单机显卡的10秒级，整体仿真效率提升30倍以上，推动📝我国高速列车外🔍形设计从经验驱动向数据驱动👠转型。　　中⛳国中车集团科技质量与🏜信息化部数字化创🌲新处副处长陈鉴表示，中车斫轮·风驰仿🏦真大模型关键技术全栈自主可控，目前已完成算🚙法封装、高质量数据集🐗建设、算法精度和效率✴验证。未🏳来可应用于动车组的头型、转向架、车体断👨面等整车和部件的☝气动性能快速评估和设计方案迭代优化。　　氦气是🛠一种重要的战略物资，聚酰亚胺是提取高纯🈺度氦气👙膜材料的关键原料，实现其🍯自主研发对缓解我国🌎氦气资源短缺具有重🍕要意义。中国石化北京🍔化工研究😥院通过智能模型训练，自主开发出聚酰亚🏨胺材料智能化设计平台。该平台可以定向生成👲新型分子结构设计方案、准确预测新材料的气🖱体分离性能等参🏮数，使科🏊研人员能够定向筛选最优方💲案进行实验验证，对气🦒体分离性能的预测平均准确率超过90%。　　中国铁建🎺基于其自有人工智能计算🔸中心提供👒的国产化算力、硬件和推训📡平台，融合人👆工智能与盾构技术，集成智能💚辅助选型、智能施工组织、盾构智能诊断🥊等八大功能模块，构建了多🍻源数据融合、多工序协同、多模型推🈶理的智能建造新范式，相关场景已成🖐功应用于甬舟、成渝、深江铁路等20余个工程。　　此外，国家能源集团“智能煤质快🗝速检测技术应用煤🔨炭全产业链场景”通过“近红外+X射线荧光+激光”的多模态感知方法，推动煤炭质量检测全景、真实、准确、快速、透明；国药集团中国生🤵物通过深度挖掘mRNA核酸序列间😡的潜在关系，依托国药云构建🤳了“算力底座+AI模型+实验验证”三位🥩一体的技术体系，已通过该技术体系支持🦈所属企业数十款mRNA疫苗的序列优化，不仅加快了😅疫苗和创新药物研发进程，更推🍀动了关键技术自主可控。　　对于国资央企⏯推进人工💭智能战略性高价值场景应用，中国企业联🐄合会特约高级研究🕖员刘兴国分析，央企充🏇分发挥需求规模大、产业配套全、应用场🚜景多的优势，强化战略意义、综合价值、民生🎓关联等维度导向，带动🥫各方加快场景挖掘落地，坚持应用牵引，加强开放协同和开🥟放合作，加快🐓应用领航推动AI赋能千行百业，有🐳利于促进高质量发展。　　据记者了解，下一步，国务院🥫国资委将深化推进央企“AI+”专项行动，坚持自立自强，突出应用导向，推动人工智能健康🔹有序发展。以“国资央企人工智💩能战略性🤝高价值场景库”为基础，推动央企持🖊续挖掘、积极开放行业🌋核心场景，协同各方共🈂建共享，深度融合人🍋工智能科技创🐎新与产业创新，打造应用标杆，助力传统产业提质升级💜，开🚂辟战略性新兴产业和未来产业⏸发展新赛道，推动“盆景式”试点落地到“雨林式”规模应用。(经济日报记者 周 雷)【是否支持🌥离线缓存】2025年08月上映的《草溜溜影下载》引发争议，片尾大量🏃玖玖资源365彩蛋🎬疑似为真实偷拍片段，极政🍴广告媒体制造厂🐂声明影片已过审，但评论区依🛶旧分歧明显。“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)免单免费送，今天你买对了📗吗立享特码必中大奖机会等你来参与，不要错过8月19日，2025年第十一届“中国·怀安杯”全国业余围棋公➗开赛在河北省张家口市🌖怀安县开赛，170余名🍶业余围棋选手将在为期4天的比赛中🌵展开角逐。据悉，怀安县🥍有着深厚的围📌棋文化底蕴，是全国“围棋之乡”之一，曾多次举👑办大型围棋赛事。图为参赛选🐪手正在进行比赛。肖光明 摄 图为参赛🚌选手正在进行比赛。肖光明 摄图为参赛🌐选手正在进行比赛。肖光明 摄图为参🧀赛选手正在进行比赛。肖光明 摄图为参赛选手💖正在进行比赛。李洋 摄图为参赛🃏选手正在进行比赛。李洋 摄

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椎葉繪麻/琴沖華凜/霞理沙/北川杏树

（青岛日报／观海新闻记者 早乙女優）