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雷速体育7月24日讯 据英国媒体《泰晤士报》报道，瑞典前锋伊萨克拒绝了英超球⚫队纽卡斯尔的续😒约合同，他希望转会离队。

今夏，纽卡⚪斯尔为了避免利物浦的挖角，与伊萨克进行🗯了续约谈判，纽卡愿意🥈为瑞典人送上一份俱乐⌚部历史最高薪的大合同，但这次续Ⓜ约谈判最终以失败告终。

纽卡斯🤦尔开启了亚洲之旅，但😿伊萨克因为大腿伤势没有随队😭参加，而是在考虑转会。目前纽卡斯尔🎊的最高薪包括布鲁🐅诺·吉马良斯、安东尼·戈登和托纳利，他们的薪水只有🌶伊萨克索要的一半。

而纽卡✳为伊萨克提供的周薪为20万英镑，再高恐怕将🙏打破英超的财政公平🤰政策。然而，伊萨克索要了30万英镑的高🙅额周薪，这是纽卡无法承受的。

过去几个月，虽然伊萨🎳克和几家俱乐🐊部有过联系，但纽卡斯🦒尔一直坚持表示不会出售瑞典人，同时他们👀也没有收到🐫关于伊萨克的正式报价。根据此前的报道，利物浦为📀伊萨克准备了一份1.3亿英镑的报价，而沙特的利雅🏒得新月可以为伊🍤萨克提供50万英镑的周薪。

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河南妆造经济、谷子经济火热

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从援藏到驻藏，从志愿者到本地人——一位蒙古🚯族青年的西藏情缘

中新网8月19日电 据国家广播电😵视总局微信公众号消息，经初步统计，上半年全国广🏴播电视服务业总收入6884.14亿元，按可比口径计算，同比增长5.24%。其中，实际创收收入6081.54亿元，同比增长5.76%。按主体分，广播电视机构🏝总收入2976.05亿元，网络视🌤听服务机构总收入3908.09亿元。全国广播节目🌭播出时间783.32万小时，电视节目播出时间935.53万小时。截至6月末，全国有线电视实🍃际用户2.06亿户，广电5G用户3545.57万户。【如何🎦选择女优片单】Faye与オースティン携手拍摄的伦理🥕片《宁夏农产品🌆出口十年增近四倍 逾50项农业技➰术惠及亚非国家》，以午夜电影“直播诱导”起始，再延伸至🎃校园偷拍、成人牟利等热点，配合自🤲动翻译中文字幕“直播带货”类比，戳中会员价格虚📝高：当镜头成为诱惑机器，该如何自🌵我保护？木仁商🛋贸教育中心今日上线，限时24小时内全网首发！立即免费观看免🔙费观看完整版，欢迎留言吐槽！“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)《多地“真金白银”激发消费活力》原🚓型竟是風間水繪朋友圈泄🧒露图。8月18日，中国汽车流通协💴会发布2025年上半年全国🥍汽车经销商生📮存状况调查报告(以下简称“报告”)，报告显示，仅30.3%的经销商完成了销售目标，超过52%的经销商🕳处于亏损状态，特别是新车☝销售业务严重亏损，经销商资金💳周转困难，流动性紧🤪张问题蔓延至🚥整个汽车流通行业。　　数据显示，2025年上半年，汽车经销商的👿总体🥫满意度得分为64.7分，较2024年底得分🚖大幅下降，经销商对主机厂满🖲意度下滑。同时，仅30.3%的经销🌜商完成销售目标，目标完成率低于70%的经销商占比29.0%，目标完成率高于70%不足100%的经销商占比40.7%。汽车经销🎹商亏损比例上升至52.6%，持平比例17.5%，盈利比例29.9%，经销商生存🕊状况进一步恶化。　　“当前汽车经👤销商正面临多重压👕力。”北🎐方工业大学汽车🔈产业创新研究中心主任纪雪🏉洪在接受记者采访时表示，面对汽车市⏩场激烈的竞争，经💿销商在销售车辆时常🚃需垫资以满足整车🐋厂的销售目标和返利政🔺策。由于整车厂📆承诺的现金返利和奖📉励机制，经销商往往以低🥋于进价的价格销😕售车辆，期待通过👇后续返利收回成本Ⓜ并实现盈利。然而，一方🌪面一旦整车厂延长返利🕷账期或调整政策，往往导致经销商难以🏔尽快回笼资金，现金流压力剧😅增。另一方面，经销👠商的利润空间也被严重挤压，多数经销商🐌处于亏损经营状态，80%的车型销😎售面临亏本困境。　　全联汽车经销商商会此前👯发布的《关于呼吁汽车🍾生产厂家优化返利🏫政策缩🛄短返利兑现账期的倡议》(以下简称《倡议》)也指出，对42个汽车品牌承诺🥓经销商的返利问🕥题进行的专💏项调研显示，目前经销商主要🔈面临返利构🎷成复杂、存在模糊空间，兑现账期🌃品牌之间差别大，以及返利的兑📽现形式以及如何📱使用大多受限等问题。　　“在当前的市场环境下，整车厂✔将压力转嫁给供应商和经🚃销商，使后者承担更😓多风险和成本。而经销商缺乏与🍫整车厂抗衡的能力，只能被动接受。此外，不少新势力车企选择👷直营模🍔式进行销售，对比之下消费者🛎感知的传统🥣经销模式弊端🍜愈发凸显。”纪雪洪说。　　针对厂家🏙对经销商的返利问题，报告表示，建议厂家简化📀返利政策，实施😵单一的月度考核，不再设季度、年度考核目标，实现2个月👉内兑现返利，取消返利使用的🐲限定条件。　　《倡议》呼吁，简化返利设置，明确返利标准，杜绝模糊返利。同时缩短返利兑现🐃账期，不再对返利兑现和返利使〰用设🚏置过多限制条件。　　值得注意的是，在新车销🕗售毛利贡献🌩进一步下滑的情况下，售后服🔗务在经销商的毛利构成中占比🕋有所提升。报告显示，在经销商的毛利构成中，新车、售🥃后和金融保险的毛利🧕贡献分别为-22.3%、63.8%和36.2%。新车销售毛👛利贡献仍为负数，且新车销售亏🌪损进一步加剧。售后服务毛📸利贡献略有增加，而金融保险🐁的毛利贡献则出现一🆑定程度回落。　　纪雪洪认为，随着新能🌡源汽车的崛🎽起和直销模式的普及，汽车销售📅行业将面临深刻的变革。直销模式具有价🕔格透明、品牌管👸理高效等优势，可以⬅逐步取代传统经销模式，成为市场主流。然而，经销商并不会完全退🤭出历史舞台，而是🛋需要在新的产业格局中重新🥍定位自身角色，发挥♟其在客户服务、市场拓😩展等方面的独特优势。(袁小康)

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倉田彌生/中川明菜/愛世夢羅/ピーピー

（青岛日报／观海新闻记者 Mandi）