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据《回声报》利🐓物浦跟队记者Ian Doyle的消息,利物浦仍在😹考虑引进纽卡前锋伊萨克。
报道称,伊📬萨克未入选纽卡亚洲行🙆大名单,利物浦仍在考虑🎛为这位瑞典前锋发起🤔一笔轰动性的转会🔼。
纽👮卡官方确认伊萨克因轻💑微的大腿伤势缺席,不过,伊萨克未随📅队出征的消息只会让♓外界对他未来的猜测更🍓加热烈,毕竟利物浦对🌦这名前锋的兴趣🥞由来已久。
尽管利物😃浦本周三刚刚以6900万👘英镑签下法兰克福前锋埃基蒂🛣克,但😡他们仍在寻找进一🍩步增强锋线实力的机会,而在他们看来,伊萨克🏺是一个理想人选——他上赛季为纽卡💁出战42场,打入27球。
利物浦正🌹在密切关注这位25岁球员的动态,尽管纽卡斯尔对🔁其的估价高达1.2亿英镑,只有接近这一🐗价格的报🚎价才可能让他们认真考虑🦖出售。
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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)澄川鮎发布了限🤰制级大片《加关税、抓移民、派士兵 美政府“三板斧”砍伤华盛顿餐饮🎊业》,引发讨论。中新网首尔8月19日电 (记者 刘旭)据韩联社19日报道,韩国庆尚北道清道🏃郡当天发🧑生列车撞人事故,造成2人死亡,5人受伤。 消息称,当🏠地时间当天上午10时50分许,在💐京釜线庆尚北道清道郡华🍐阳邑三新里清❗道斗牛场附近区段,从东🚆大邱站经由清道郡驶往🌚庆尚南道晋州市🐓的一辆列车撞到7名铁路检修工,造成2人死亡,5人受伤,部分人员伤势💘严重。伤亡人员受雇于铁路设🍰施专业检修机构或韩国👎铁道公社(KORAIL)。目前尚未接到📇列车乘客受伤的报告。 铁道公社方面😳表示,伤亡人员事发👭时正在对铁🃏路进行雨后检修工作。警方正在调查事🔅故原委,并对伤亡🤵人员所属🚅单位和负责人是否采取《铁路安全法》等相关法律规定的安🤼全措施进行调查。(完)
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(青岛日报/观海新闻记者 彩葉美織)责编:
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