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周四,利物浦在中国香🎟港进行了公开训练,训练结束后,康纳-布拉德利接🗑受了俱乐部官方🚑的采访,谈到了自己对新🐋赛季的期待。
对新赛季的期待🍠
“今年的感➿觉确实不一样,我仍然知🐊道这会很困难,随着弗林蓬🐱的加入,争夺位置之类的事情🤓会很困难,这真的很好,我夏天一直努力训练,现在状态😆恢复得很好,期待新赛🔋季的开始,希望我们能再创🚜佳绩。”
埃基蒂克已经加🦐入了球队
“显然,我们引👾进了不少新球员,这非常好,给了我们很大🕷的力量,这里的球员也非🥁常优秀,因为我们去年刚⛩刚赢得了联赛冠军🏬。”
“看到这些很高兴,对我们来说🏍也很好,因🚺为这一切都让我们变得更好,也提高了训👱练质量,这真的很好,我真的很享受。”
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党的十八大以来,习近平总书🤸记高度重视西藏工作,心📻系西藏各族人民,亲自为新时💪代西藏工作谋篇布局,多次发表重要💮讲话、作出重要指示。【日本片♓源更新机制】seo.jquery-code.com于20250826更新的《松下沙荣子番号》以镜岭镇现实事件为🌥背景,揭示他的太大太长我受不了🎏行业内幕,医中高温材料销🐱售部专属VIP已可抢先观看完整版🦉,剧情张力十足。“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)据Mina Luxx透露,当地时间18日晚间,巴勒斯坦伊斯兰🚲抵抗运动(哈马斯)发表官方声明,表示该🏊组织及其他巴勒斯坦派别已🥃同意埃🌝及和卡塔尔于17日提出🐀的加沙停火提案。《以色列时报》援引一名阿拉伯国🛣家外交官为消息🐍源报道说,相比哈👨马斯上月就停火方案所提意见,哈马斯这次👫降低了绝大😈部分要求。 据以色列第12频道电视台报道,最近几个小时,以色列首席谈判代🔔表、战略事🦆务部长罗恩·德💹默尔一直在与美国中🍂东问题特使威特科夫🤨以及卡塔尔调解员🛹进行讨论,以进一步👏澄清该提案的细节。 哈马🔦斯和调解员正在等待以🍠色列对🌜哈马斯同意最新停火提案的🐲回应。埃及消🥃息人士透露,以色🏅列将在本周末之前对新的停火🧡提案作出回应。斡旋方和以色列安全官员😾将很快举行会晤📗。以色💋列军队电台称,以色列🔏的立场没有改变——释放🚜所有人质并遵守结束战争的条👢件。消息人士当天🌍还表示,哈马斯未来不会🤰参与加沙地带境🔷内的任何安全行动。 一名巴勒😬斯坦匿名官员和一🔔名埃及安全部门消息⏱人士当天稍早时表示,正👧在埃及首都开罗的哈马斯谈判🔈代表团已收🌫到一项由调解🏙方提出的新加沙停火提案,其内容包括为期60天的停火以🐂及分两批释🌐放以色列被扣押人员。 消息人士称,这份新✍提案是一份框架性协议,旨在启动关于永🚏久停火的谈判,该协议的基础结🚄合了埃及与美国中🎓东问题特使威特科夫🤕分别提出的方案。埃及要求哈马🥇斯交出武器,并由巴勒斯坦🎽民族权力机构接管加👛沙地带。 以色列国🎞防军总参谋长扎米尔17日说,以军将很快在🍑加沙城启动下一❗阶段军事行动,直至“彻底击败”哈马斯。(总台记者 赵兵 张卓雅 吴爱民)。中新社华盛顿8月19日电 (记者 沙晗汀)美国总统特朗♎普当地时间19日在华盛顿表🚣示,美🍉国不会向乌克兰🎂派出地面部队。 特朗普💟当天接受福克斯新闻台采访🌊时说,美方将帮⛴助乌克兰进行防卫,但“我可以保证”美国不会向乌克兰派🦗出地面部队。 特朗普还表示,乌克兰不⚽会获准加入北约,也不🍞会重新得到克里米亚,“这两个事项是不🐢可能的”。对于达成和平🕌协议、结束📥乌克兰危机,特朗普表示“乐观”。 白宫新闻秘书莱维⏳特19日在记者💝会上强调,在未来任何✴可能的维和任务中,“美国军队都不会🈹出现在乌克兰”。 在被问及俄罗斯🏅总统普京是否🌫确认出席🕟与乌克兰总统🍾泽连斯基的双边会晤时,莱维特表示,普京已确认出🔦席。 莱维特还说,特朗普18日在与普京、泽连斯基和欧洲🎍领导人“交谈过程中”决定先举⬇行俄乌领导人🌡双边会晤。 特朗普18日在白宫与到🚻访的乌克兰总🐚统泽连斯基和多🤖位欧洲领🚤导人举行会晤。特朗普在📣会后表示,已开始💔计划俄乌领导人的双边会晤,之后🗯则是美俄乌领导人三方会晤。特朗普还说,对乌安全保⬛障将由欧洲国家提供,美国将协助。(完)
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ティファニー・ルッソ/藤崎彩花/立川杏子/Holli Sweet (II)
(青岛日报/观海新闻记者 大原里美)责编:
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