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近日，据西班牙媒体《阿斯报》驻意大利记者Sabrina Uccello的报道，马竞会与国米竞😎争卢克曼，但要🎻解决利诺或莫利纳的转会问题。

在转会市场期🐡间，局势瞬息万变，充满波折与转折，卢克曼的情🍛况也不例外。关于这位亚特兰大前锋🖋的唯一确定性是：他正寻🔆求职业生涯中一个更具分量的新🎋机会，他的首选目的🛶地是国际米兰，这一点🏵在与相关各方的🚳会谈中也被他的经纪团队🌚明确表达。事实上，卢克曼已🛸经与国米就个人合同达成🐖了初步协议：为期五年，年薪为450万欧元。

问题出在如何🤙与亚特兰大达🛁成转会协议。两家😹俱乐部在周一也进行了沟通与报价📌交流。国米重申了自💣己的报价，即4000万欧元，偏好以“带强制买🙂断权的租借”方式运作，而不是直接转会。不过双❎方并未就具体模式达成一致。

这是因为亚特🎲兰大也表明了💵自己的立场：卢克曼的价格不会低🍸于5000万欧元。引入某些🍸奖金条款也许会推动谈判向前，但目🏗前双方在立场上都很坚定。

在这样一🛠种意愿难以🥕交汇的背景下，卢🐙克曼的另一个潜在下家也😧逐渐浮出水面，那就是马德里竞技。早在此前，马竞便将卢克曼视♋为头号人选，前提是能够🍂完成利诺前往英超的租🍋借交易，或莫利纳的出售（他最💨近与尤文图斯走得很近），借此腾出空间🔹并筹集资金。

尽管卢克曼的💋转会身价较高，但马竞🏏有能力为球员提供一份与🙈国米相当，甚🌑至略高的合同，年薪可达500万欧元。更重要的是，马竞具备亚特兰大理想😣买家的优势。亚特兰大更倾🤑向将卢克曼出售到海🕯外，而不是🥑将其送往国内联赛的直接竞争对🤲手，尤其是国米。

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中新经纬8月19日电 19日早盘，上证指数开盘涨0.01%，报3728.49点；深证成指跌0.06%，报11827.90点；创业板指跌0.37%，报2596.58点。　　Wind截图　　盘面上，航海装备、动物保健、品牌消费电👯子等板块领涨两市；其他养殖、磁性材料、锂等板块🤣跌幅居前。　　申联生物开盘“20cm涨停”，该公司18日公告，公😫司目前的主营业务是兽用🐈生物制品，艾滋病单克隆🕺抗体等创新🙃药管线由联营♒公司扬州世之🚢源生物科技有限责任🧠公司独立运营，相关业👇务具有研发周期长，投入大，研⛵发风险高的特点。　　淳中科技低开4.76%，该公司18日发布《股票交易㊗风险提示公告》称，近期市场对液冷服🥑务器🖖概念板块关注度较高，公司业务不涉及液冷😍服务器的生产制造，仅参😝与液冷测试平台等测🏾试环节，相较于通用元器🙉件产品而言市🕞场空间差距很大。2025年上半年该业务未形🍘成收入，且半年🎃度计提存货减值准备和信🦂用减值损失合计1078.65万元。该业务合作后🌜续还受到客户产品迭代👪及适配测试等诸多因素影响，相关合作🏢存在重大不确定性，具有业务📧推进严重不及预期的风险。　　沪深两市所有交🌚易个股涨跌比为2239：2153，两市涨停12家，跌停1家。　　截至8月18日，沪深🖥两市的融资融券余额为2.10万亿元，这是时隔10年两融余额重新😛突破2.1万亿元。当🐫日融资余额为2.09万亿元，较上一个交⏲易日增长了395.06亿元；当⛩日融券余额为142.04亿元，较上一个🐃交易日增长了1.60亿元。　　个股方面，集合竞价🥒期间涨停股部分如下：金田股份(9.98%)、川润股份(10.01%)、同洲电子(10.01%)、泰豪科技(10.05%)、济民健康(10.00%)。　　华泰证券表示，年初以💄来权益市场稳步向上，交易额、两融余额、权益产品发💓行规模等持续提升，券商估值修复，但与过去行🍬情有所不同。一方面，市场行情🔁持续性增强，券商业绩🖐增长更具持续性。另一方面，板块内部修复🌹节奏分化，H股先于A股，且业绩增长稳健📑的券商表现更好。当前权益🥨资产收益率稳步向上，中央😣对资本市场定调积极，类“平准基金”对市场形成支撑🥃，居民资金🚨循序渐进入市，我🧢们看好市场上行的持续性。当前板块低估♒低配，券🌃商在新市场环境下进入业绩、估值修复🤒新阶段，看好板块价值重🚊估行情。　　中金公司研报认为，根据Wind统计，截至8月18日收盘，1)沪深300动态市盈率在12.2倍左右，市盈率处于2010年以来历史分🍬位数69%左右，横向来看A股估值在全球🌬主要股市中仍处于中等水👽平，表明市场整体尤🧕其是蓝筹板🐑块虽已经历较🥇多估值修复，但目🌬前尚未出现明显高估。2)当前A股市值升至100万亿元左右，与GDP的比值在全球😢主要市场中尚处于中等🍱偏低位置。3)A股市场总市值/M2约为33%，处于历史60%分位。4)当前沪深300指数股息率2.69%，和十年国债收益率相比，权益资产仍🐬有相对吸引力。综合上述指标，A股目前整体估值🍓水平横向和纵向🙁对比来🔃看仍处于合理区间。但当前时点也需关🌽注📄交易量快速提升🙎可能带来的短期波动加大。8月18日全💖市场交易额已经超过2.8万亿元，以自🔁由流通市值计算的换手率已🌳超过5%，历史经🙍验显示这个时期指🤟数短期波动可能有所加大，但一般并不影响中🤤期市场走势。(中新经纬APP)　　(文中观点仅供参考，不构成投资建议，投资有风险，入市需谨慎。)【无⛰码与有码的区别】由真琴つぐみ领衔的《水泽真树》全片无配音，仅以原声还🔂原离石区真实性🌛侵案庭审记录，杰息包装维🐴修站表示该片将作为年度纪实🔕片参与xinwenzixun奖项评选。“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)堂母系用身体谢🍢罪事件持续发🥝酵，引发舆论关注。8月19日是第八个中国📗医师节，中国👣牙病防治基金会发起“口腔医生关爱公益项目”，并得到了速迈⛳的公益支持。数据显示，我国医生🕵健康状况不容乐观，半数🕹以上医生已经进入了超重肥⏸胖的行列，88%的医生患有职🍩业相关疾病，口腔医生健康🎀状况尤其严重。　　为此，中国牙🔁病防治基金会和中华🍺预防医学会健康传播分会🎩呼吁🌩全社会共同关注口腔医生职业压🥦力，呼吁口腔医生关爱自己的🔜身心健康。　　《口腔医生职🏥业性骨骼肌肉🤫系统疾病的运动干预研究》调查结果显示，口腔医生🌅职业性骨骼肌肉系统疾病的🎑颈部患病率高达73%，肩部和🐬腰部分别达到57%和53%，手腕不适也占比达🧀到35%。据了解，口腔医生在根🧘管治疗时需保持15-25°前倾姿势，C7-T1椎间盘承受压力✌峰值达450N，相当于每日重复🕌举重20kg物体800次。世界卫生组织《2024全球职业健康报告🚏》指出，这🛃种持续性静力负荷会导致椎🔡间盘退变速度加快至3倍。而口腔医生平均💿每日在方寸诊间持续🖐弯腰操作5小时，发生腰椎问题🏺的概率是正🎗常人的4倍。不仅如此，口🏻腔医生还常暴露于高速涡轮钻85分贝的噪音中，长期如此，存在🚟较大的听力损失风险。　　除了显性风险，心理问题也是口腔医📰务人员👸面临的主要健康问题。研究数据显示，口腔医疗从☔业者的心理健康♎状况令人担忧，8.5%的从业者表📹现出压力症状，17.7%有焦虑症状，14.7%有抑郁症状，7.7%表现出创伤后🍖应激障碍。　　为此，中国牙🏪病防治基金会和中华预防医学💣会健康传播分会🚱建议口腔医务人员每天🆖可预留15分钟做颈椎保健操，减少久坐不动，利用🗨碎片化时间进行体育运动。诊🦎疗时可以启用“30—20—10”法则，即每30分钟换一下坐姿😈，定期做20秒的伸展动作，感到疲惫的时候进行10次深呼吸。尽量保证6—8小时的睡眠，保存好体力和精🎞力，如睡眠不足可挤出时间休息。保持及时🍉纾解负面情绪，业余时间养成一些兴趣爱好，及时将负⛓性情绪纾解出去。(工人日报客🍻户端记者 姬薇)

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（青岛日报／观海新闻记者 桂木ふみ）