华西都市网：根据记者Christian Taylor获取🆙到的最新动态，午夜秀将于2025年08月27日在华西都🙅市网举行隆重的开幕🏧仪式。情趣片全网爆火，300部女优入🥍选榜单天登顶热搜

直播吧7月9日讯 此前官方消息，德布劳内加盟那不勒斯，对于德布劳内的加入，麦克⏪托米奈在接受采🆓访的时候谈到了自己的看法。

麦克托米奈说：“德布劳内是一名非常出色的😊球员，显然他会为球队🤩带来巨大的提升，能够拥有他是🍮令人难以置信的。引进这样高水平🍤的球员🕟对我们来说非常重要，我们📉想继续前进，不会满足于现状。”

对于自己🏻加盟那不勒斯，麦克托米奈说：“那不勒斯的🚢人们非常热情，无论你走到哪里，都会有人🕙对你说‘加油那不勒斯’，他们想🐆和你交谈，每次踏上球场😅这都会激励到你，因为他们🛬真的关心球队。就🏏生活方式来说，这里是完全👻不同的，饮食、生活等各个🍸方面都不同，这种经历让🛡你有更强大的内心。”

“我以前一直住💘在离妈妈很近的地方，可以随时去看她，但现在我住得有1500英里远，不能随时回家看🦁妈妈、家人、妹妹和孩子们。这确实不同，但有时在💰生活中你需要走出舒适😠区，我一直😹为此感到自豪。我不希望待在舒适区🍞，如果我能去任何😤地方证明自己并取得💤成功，为什么不呢？”

对于曼联，麦克托米奈说：“我总🛷是希望曼联能取得最好的🥠成绩，这是我22-23年的生活，我希望俱乐部一切顺利，我会一直🏬支持他们，希望他📉们表现得更好。”

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18日凌晨，面📑对在亚洲杯赛场未尝败🐪绩的澳大利亚男篮，中国队与对手💣纠缠到最后一刻，虽以89比90惜败，但他👸们在这届亚洲杯上的表现，让人看到➿了中国男篮重新崛起的曙光。　　半场领先4分　　多抢4个篮板　　上一次中国男篮挺进亚洲杯(以前称“亚锦赛”)决赛，还要追溯到十年前🏢的长沙。自那之后，中国男篮陷入低谷🔸。特别是澳大利亚队和新西兰🚭队的加入，成了引发亚洲篮坛格局变🤔化的最大因素。　　决赛打响，中国队胡金秋、王俊杰、朱俊龙、赵睿、程帅澎率先出场。开场后，赵睿妙传篮下，胡金秋上篮得分，两位老将🚑联手完成第一攻。随后，胡金秋在🤙篮下展现出威力，他在半节时🥄间取得8分。　　换上了第二阵容后，中国队表现依旧出色。在首节最后一次进攻👭中，胡明轩🤪造犯规成功，通过罚球再添2分，个人单节命中率达到100%。中国队以25比17领先结束首节，12名球员全📿部登场，除了三分球外，多项重要数据都领先对手。　　第二节，中🥓国队通过两次快攻将优势🍔扩大到两位数。对手叫暂停后，明显提高🍘了比赛强度，打出了一波12比0，将分差追到了1分。此时，胡明轩的🏌两记三分球稳定了军心。半场结束，中国队以46比42领先。两队🌮在本届比赛的前5场中，都是半场领先的一方。这场决赛，中国队延续了纪录🚡。此外，他们还比💖对手多抢了4个篮板球。两队半场得🕊分最多的队员分别👩是胡明轩和库克斯，都得到了15分。　　最后一球弹出　　憾失读秒绝杀　　换边后不久，赵睿在一次防守后🎊摔倒，被暂时换下场。下半场打了3分钟后，澳大利亚队反超了🐸比分，中国队叫了暂停，赵🎉睿也再度出场。他的三🤐次罚球命中，加上程帅澎和雷⬜蒙的远投得分，帮助🎥中国队再次领先。两队🎒比赛节奏很快。中国队顶住🤕了压力，三节过后，中国队以71比68领先。　　末节，胡明轩和库克斯继续担任📫各💐自球队的主攻点，两队重新回到平🚛分。比赛非常激烈，朱俊龙5犯离场，双方多次🐁出现地板球的拼争，比分则交替领先。澳大利亚队⏭找到了三分球手感，胡金秋也效率🍳不减。最后3分钟，两队还是平局。在澳大利亚队得到2分后，胡明轩用三分球回应🐏。澳大利😘亚队通过二次🌑进攻再度领先，中国队两次进攻无果。澳🥜大利亚队通过罚球再得1分，比赛还剩24.6秒，中国队落后2分。中国队暂停布🚘置战术，雷蒙的三分球💸被对手破坏，中国队采⬇取犯规战术，争抢中，库克斯对赵💡睿有击打动作。通过视频回看，裁判员给💤了库克斯违体犯规。库克斯先执行🎶罚球，2罚1中。随后，赵睿执行违体犯规的罚🍯球，两罚稳稳命中。比赛还剩3.9秒时，中国队拥有球权，胡明轩🦂三分出手，球弹筐而出，中国队1分惜败。　　赛后，中国队🍎主教练郭士强笑着与队员们击掌。胡金秋、王俊杰入选本届赛🦊事最佳阵容。胡金秋🦀赛后表示，只输了一分，感觉比较可惜，毕竟四🕞年后的亚洲杯他不知🔚是否还可以再打。“很珍惜这一刻。能够👆在这个团队里与大家一起奋⤴斗，一起去拼，一起为了身🏢上的‘CHINA’、国旗去努力，大家😰付出了所有，我们值得🤹所有人尊重。”　　胡金秋说，颁奖的时候，王俊杰哭了。“我告诉他，这🚰只是你的第一届，以后会有🦐很多机会。”他讲道，今后的比赛中，老队员会继🍣续起到带头作用，年轻球员也要🆑尽快成长起来，在今后的比赛🍸中为中国创造更多荣誉。“我们会继🍈续贯彻教练员的安⬅排和意图，打好以后的😙比赛。”　　过去十年，中国男篮持🔽续低迷，连续两次无缘奥运会。这一次，郭士强率领着新🐠一届中国男篮🔎重新启程。三个月后，2027男⛓篮世界杯预选赛开始，中🎟国男篮将正式踏上冲击2028洛杉矶奥运会🎓的征程。亚洲杯之旅无🚖疑给全队💰上下增添了更多的信心与底气。届时，随着杨瀚森、曾凡博、崔永熙、周琦等球员回归，进一步补强的中🍢国男篮值得期待。【AV女优转型趋势】Maria R.在直播中透露，《巨乳📔爆乳家政妇电影》灵感源于2025年08月27日爆出的♌林芝镇地下情摄像头事件，目前该片在全面的服⏯务管理的评论量持🔻续增长。8月18日，肇庆市🀄住房公积金管理中心发布《肇庆市灵💐活就业人员住房公😆积金缴存使用管理办法》，加大对灵活🎾就业人员刚性和改💑善性住房🔔需求的支持力度。　　事实上，近期，各地密集出台房💀地产相关政策。据《证券日报》记者统计，8月份以来，北京、天津、西安、苏州等地相继发🍰布稳楼市政策，涉及优化住房🌅公积金政策、推动住房“以旧换新”、推进存量商品🌳房收购、发放购⏫房补贴等多个方面。　　受访专家认为，各地💤持续发力稳楼市，有望进一🎟步改善房地产市场📕供需关系，推动房地产市场🅰止跌回稳。　　加大稳楼🦒市政策力度　　随着楼市传统淡🔁季来临，7月份房地产🌷市场基本情况数据转弱。国家统计🔫局数据显示，7月份各线🔵城市商品🆕住宅销售价格环比下降。今年前7个月，新建商品房🦉销售面积同比下降4.0%。　　“房地产市场止跌🚆回稳是一个过程，市场🐲表现出现反复是正常现象。”广东省住房政🎗策研究📟中心首席研究员李宇嘉对《证券日报》记者表示，指标变动主要受🦍政策、消费季节性、二手房挂牌量、基本面等因素综合影响，止跌👖回稳的趋势没有改变。　　上海🥇易居房地产研究院副院长严跃进👗认为，国家统计局商品🏏住宅销售🚃价格指数显示，房价下跌🥇城市数量有所增加，说明市场仍🐚处于深度调整阶段，也表🦈明各地要全力以赴落实好政👼策，促进供⤵求关系平衡，确保房价趋稳、预期向好。　　当前，各地持🗓续加力落实稳楼市🌰相关工作，发🗞挥政策引导作用，从供给和需求两📀端进行优化调整。　　从供给端来看，海南省住房📘和城乡建设厅等部门8月15日发布的《关于进🆔一步优化调整有关调🤖控政策的通知》提出，支持盘活存🔣量房地产用地和用房。继续利用住🍬房公积金增🔉值收益收购适量存量商👝品住房房源用作🌁公共租赁住房，谋划用好保障性住房💲再贷款收购存量商🐬品🕧房用作保障性住房配售🙊或租赁。　　福州市自然资源👓和规划📆局等三部门8月13日发布《关于支👮持房地产项目开发🥠建设的若干措施》，通过精简🐇规划建设审批、优化容积🤾率计算规则等举措，优化营商环境，提升居住品质和🎷市场活力。　　在🤜加强供给侧管理、优化现有库存📡结构的同时，各地✌也积极运用住房公积金等🎑政策工具，降低购房门槛，释放住房消费⛔需求。　　例如，8月13日，合肥市住房公积金😓管理中心发布《关于放宽“商转公”业务办理年限的🎣通告》，放宽“商转公”业务办理年限，支持缴存😹人合理贷款需求，降低缴存人贷🤛款成本。　　苏州市住房公🏟积金管理中心8月12日发布的《关于进一步💓扩大住房公积金使🔡用范围的通知》明确，使用住房公积🐎金贷款购买👈家庭首套或👠第二套自住住房的，首付款比😪例调整为不低于🔮住房总价的15%，支🎇持刚性和改善性住房需求。　　继续巩固止跌回稳态势　　去年9月份以来，在政💺策利好推动下，房地产市场持➕续回稳。近期一系列稳楼市政策的💕出台，有望进一步巩🧓固房地产市场止跌回稳态🌊势。　　“从去年到现在，无论😘是新房还是二手房，70城商品住宅销售价🛸格指数同比均持续🏥收窄，探底、寻底的态势明显。”李宇嘉表示，此外，房地产领🔓域供给侧优化继续加速，城市更🐢新成为新的增长动力，卖旧买新的改善性住🌩房需求🛒还有很大的潜力，是新房价格止跌🌀的基础。　　严跃进认为，今年下半年房地🗃产市场回⛵稳的基础依然扎实，尤其是政策工具积💯极到位。　　“鉴于今年🛴第二季度房价回稳的压力🐖有所增大，第三季度各地要🆔把稳房价🎥作为一项重要工作。”谈及🖋未来稳楼市政策发力点，严跃进建议，政策还需发力，尤其是🚹要持续降低购房的成本，更好鼓励购🗝房需求积极释放。同时各⏪地也要加大力度研究如何消🔽化二手房房源，改善房地产市场供求🍓关系，为新📊房市场提供更好的市场环境。　　来源：证券日报 (原题为《多地政策加码😄巩固楼市回稳态势》)最后，提醒大家：情趣👽片全网爆火，300部女优入选📐榜单天登顶热搜。“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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Casana Lei/Ben Dover/夜櫻李/篠原玉城

（青岛日报／观海新闻记者 Christian Taylor）