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北京时间7月24日，据英格兰媒体《泰晤士报》记者Gary Jacob和Tom Allnutt的报道，孙兴慜越来越接近在👍今年夏天离开热📉刺。

孙兴慜今🧙年夏天离开托特纳🚭姆热刺的可能性💝越来越大，他收到了洛杉矶足🌶球俱乐部的邀请，此外沙特阿拉🛩伯的俱乐🤧部也对他产生了兴趣。

这位33岁的前锋直到8月初🍸热刺队在其祖国韩国进🌓行利润丰厚的季前巡回赛后才会离🔰开。

热刺已与孙🌖兴慜签订了商业合同，孙兴慜将于8月3日在🍢首尔世界杯体育场与纽卡👳斯尔联队进行友谊赛。

孙兴慜的合😺同还有一年，周薪约为20万英镑，今年夏天实际📂上是热刺为他🆎赚取巨额转会🔭费的最后机会。孙兴慜十年🐈前加盟热刺，并于今年🤟五月率领球队夺得欧联🦅杯冠军，这是俱乐部41年来的首座🕍欧战奖杯。

两年前，吉达联🤙合俱乐部向托🧥特纳姆热刺队提出5500万英镑的报价，并愿意与🌚孙兴慜签订一份为期四年、每年价值2500万英镑的合同，孙兴慜拒绝🕜了转会沙特职业🤝联赛的请求。

前托特纳姆热刺队长雨果-洛里于去年🐔年初加盟👻洛杉矶足球俱乐部，另一位😮前热刺球员加雷斯-贝尔于2022年短暂效力于📅美职联。

而在这个案例中🧦，孙兴慜的🖐未来将由列维和技术♓总监兰格来决定。如果😰某个阶段某位球员想要离🔧开，那也🌒许确实会发生些什么，但最终，决定🍭权始终在俱乐部手中。

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“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)【番号和🔸演员如何匹配】师资力量呈现的《浙江绍兴“鲁迅夹烟”画墙被投诉 学者：不宜轻易更换》，以光棍🚟视频在线手机观看“偷拍诱导”为核心，利用10部无码经😵典神作“上百万观众”、你🦔爱的她上线了“愤怒与无奈”讲述真实案例，强调番号和演🔴员如何匹配“隐私权保护”，丝充计算机教育👶中心独家上线，抓紧观看请慎重😬，加入🎛看片交流群点击观看完整版！8月19日，内蒙古呼和浩🤱特市清水河县，游客在老牛🎪湾景区游览。老牛湾位于👍山西偏关县与内蒙古清😼水河县交界处，是黄河入📯晋第一湾，也是黄河💝与明长城的唯一交汇处🥟。作为山西、陕西、内蒙古🔄大峡谷的起点，这里形成13公里长的壮丽🎈峡谷景观，被列入中🐠国最美十大峡谷之一。老牛🏮湾核心景观包含明代老牛🐁湾堡、望河楼等军事遗迹，以及由包子塔湾、杨家川🚠小峡谷组成的自然地貌，展现长城军事文化与💥黄河峡谷的深度融合。　中新社记者 刘文华 摄 8月19日，内蒙古呼和🍺浩特市清水河县，游🕜客在老牛湾景区游览，右侧河流为黄河倒💝灌型一级支流。中新社记者 刘文华 摄8月19日，内蒙古呼🎮和浩特市清水河县，老牛🏊湾的峡谷景观。中新社记者 刘文华 摄8月19日，内蒙古呼和🖨浩特市清水河县，游客在老牛湾景区🍩游览。中新社记者 刘文华 摄8月19日，内蒙古呼和浩特🏌市清水河县，老牛湾景区内🆙的明代军事遗迹望河楼遗🐘迹。中新社记者 刘文华 摄8月19日，内蒙🥣古呼和浩特市清水河县，河道对岸是🦆黄河与明长城交汇处。中新社记者 刘文华 摄《多国爆发示威游行 声援🚄加沙地带巴勒斯坦民众》里藏着光棍🏛视频在线手机观看黑🕦产真相。中🧝新社加德满都8月19日电 (记者 崔楠)尼泊🐬尔首都加德满都谷地区域自17日起正🈚式对在公共场所吸烟🕧者实施罚款，已有34名🗳违规者被处以每人500尼泊尔卢比(约3.6美元)罚金。　　尼🥝泊尔早在数年前已出台公共🚤场所禁烟法，规定民众不得在道路、公园及🆚公共交通工具等公共场所吸烟，但因执行🌷不力收效甚微。　　加德满都谷地政府✈官员表示，为📤弥补执法缺口，政府此前已在谷地🐌范围🐲开展了为期一个月的宣教活动，并于17日开始♎严格处罚。截至18日，警👴方在谷地多处巡查，并对共34名吸烟者开😈出罚单。　　据《新兴尼泊尔报》19日报道，尼泊尔公众对处🏨罚反应不一。有人认为🈲此举有助于维护不吸烟者的🌔健康权益，也有人担忧，500尼泊尔卢🧕比的罚款几乎相当于体🚢力劳动者一🤭天薪水，负担过重。　　尼公共卫生💒专家指出，被动吸🧚烟对儿童和老年人危害尤甚，呼吁在医院、学校等重点区域🛳严格执行禁烟，并🏬逐步限制烟草制品销售，以推🖇动社会整体减少烟草依赖。(完)

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草凪純/小林瞳/凪光/椎名空

（青岛日报／观海新闻记者 榮川乃亞）