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北京时间7月9日，据天空体💴育新闻的Dharmesh Sheth、Lyall Thomas和Zinny Boswell的最新消息，马杜埃凯已经成为✨阿森纳的头号目标。

据天空体育新闻了解，世俱杯结束后， 阿森纳将🙎正式与切尔西接洽，以签下马杜埃凯。 马杜埃凯已经📫成为阿森纳的头号目标，他们在过😨去几年里一直关注着他的📵发展。

马杜🏸埃凯在切尔西世俱💞杯的最后两场比赛中都替🙂补出场。据信，马杜😖埃凯对转会持开放态度。

皇家👴马德里的罗德里戈、 阿斯顿🌃维拉的摩根-罗杰🦇斯和纽卡斯尔联队的安东尼-戈登也🦌是阿森纳关注的其他球员。考虑到所🍢涉及的资金问题，签下罗德里戈似乎很☔困难。他只在世🌱俱杯上为皇马首发过一次。

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近日，中美双方发布《中美斯德🤺哥尔摩经贸会谈联合声明🐲》，美方承诺自8月12日🔑起继续暂停实施24%的对等关税90天，中方🔖自同日起继续暂停实施24%对美加🔉征关税以及有关非关税反制措施👟90天。90天关税“休战”让紧绷的世⤵界经济松了一口气。　　纵观谈判全程，尽管美方在会谈前后🏔一直放出诸如可能征收三位🐸数“二级关税”的“狠话”，但中方的战🍾略定力与建设性姿🍴态主导着会谈全程。　　换言之，中国的“底气”是此次中美关🆕税“休战期”得以延长的🤘关键。中国首次以书面🦀形式承💏诺暂停非关税反制措施，展现出了大国🔪的智慧与格局，同时又基于“对等原则”维护了国❄家间经贸谈判的公平底线🍴。这与美方“关税万能论”的思维桎😌梏以及“以压促谈”的无理策略相比😤，高下立现。图为中国国旗❌和美国国旗。图片来源：人民视觉　　对于美国单方🈷面挑起的关税战，中方反复强调“不愿打，但也不怕打”。此次两国的🎢斯德哥尔摩会谈前，中方强硬🕣的稀土出口管制措施🍍让美国“叫苦不迭”；但联合声明😉发布后，中国商🍓务部又迅速暂停或取😶消了相关非关税反制措施。可以说，中国用实际行动🦊通过暂时搁置次要矛盾，为破解关税🔤核心僵局创造了转圜空间🚱。同时🛃中国也借此向世界表明：在坚守核心利益📔的前提下，中国政府愿意以🔈最大诚意探索合作公🚷约数以实现“互利共赢”。　　中国的做法🏰为整个世界注入了新🏆的确定性。就在中美🥗联合声明发布后，全球贸易乐观情🔼绪弥漫，并再次提振了投💨资者信心，美股三大指数、中国A股以及港股均⏭录得不小涨幅。　　不过，也👵需要承认的是，新的90天“休战期”并没有让人完🕸全看到“终战”的曙光。事实上，当前🗺中美两国间贸易仍承受着关税高压，这使得相关企业不得📈不继续长期承担额🤑外成本，同时🐆也导致美国的消费者🖇价格指数持续攀升。但尽管如此，美国政府仍无意放弃将🌤关税作为“战略竞争”工具，从🍨而使得各类跨国经贸活动长期🚯处于风险之中，对供应🧒链领域也造成了不小的压力。　　同时，美国当🌹前已进入中期选举的政治周期，选举政治🎁对理性处理经贸问题的挤🍩压风险不容小觑。一方面，特➿朗普和共和党政府需要在中期选举之前有效🍶兑现包含中😚美经贸问题在内的诸多竞选承诺❓，并保证国内👯经济数据平稳；另一方面，当前民主、共和两党竞选策略❣均显示出将经贸问题“安全化”的倾向。目前，除却白宫，国会内也📘未就关税问题的长🚎期解决方案形成跨👰党派共识。因此，期待美国在🗳中期选举前在国内层🦃面给出有效😈的经贸问题解决方案，并不容易。相反，我们🥋可能会看到更多的内在政🥖策冲突与失调。美国国会大厦🥕资料图。　　也正是如此，新的90天“休战期”并不完全等同于🎺“窗口期”。目前来看，中美之间🍸的根本分歧仍未有⛎效解决。美🤜方若继续回避相关核心议题🛸的实质性磋商，仅依靠暂停💗部分关税作为缓冲，仍无法缓解因关税战带来的“恶性循环”：一是🕚企业因政策不确定性推迟投资；二是消费者持续承担🐻通胀成本；三是🎵产业链调整从“风险对冲”转向“永久迁移”。若长此以往，临时性措施仍难🔧转化🤠为制度性安排，两国的经贸🍣关系也难回归专业、理性的轨道。　　历史经验表明，国家间🗞经贸冲突的终结并非源🏔于某一国家的单方胜利，而更多源自📯各国重构利益平衡🐸的理性选择。目前，在美方面临诸多现实困🐕境的背景下，中方强大的战🛐略定力已为后续谈判🎃奠定了基础。未来，中国应当继🕊续锚定与美国建立 “非零和”经贸框架这个目标，从三🔡个方面努力将“休战”变为“终战”。　　一是深化制度🥚型开放。中国领导人😁在多个场合向世界阐明了📛继续深化制度型开放的立场🐜，这同时也是在“逆势”之中💩以规则绑定遏制相🗣关国家政策反复的理性之🎁举。中方可在当前“负面清单”的基础上，持续强化“准入即准营”原则，在数字经济、绿色金融、生物医药等👭美方高度关注的领域，主动对标《全面与进步跨太平洋伙🚎伴关系协定》(CPTPP)与《数🛩字经济伙伴关系协定》(DEPA)等高标🌌准国际规则，制定长期的👐开放路线图，将大国📇的政治博弈转化🚵为全球性的规则博弈。由此，中国得以将深化✊开放由“政策宣示”有效升级为“法律义务”，为低迷的全球经✖济以及处🥅于危机之中的全球贸🎦易持续注入新的稳⏫定剂，进而👛为将关税战由当前的“休战”转向“终战”提供坚🌔实的制度环境。资料图：美国纽约曼哈顿📳金融区，纽约证♐券交易所前。图/视觉中国　　二是构💼建多边反制机制。关税冲突🈸一旦滑向长期化，任🚻何双边妥协都容易被国内政治周期撕毁，因此必须把美“单挑中国”的叙事升级为“多边”对“单边”的新格局。例如联合🐐相关域内国家依托😀国际贸易规则对美单边🛃行为进行反制；同时加快产业链的🚎互嵌融合，依托《区域全面经🍪济伙伴关系协定》(RCEP)与东盟共建🌶产业链共同体；更为重要的是，中国应加速人民币跨😇境结算系统(CIPS)试点推广，降低美元结算被🎀“武器化”的风险。多边反制的精🤕髓不只是“以牙还牙”，而是让美国😩每发动一次关税战都📑面临“一损俱损”的巨大成本。当关税工❌具的收益被盟友分摊、成本被盟友放大，美国🌇国内强硬派便失去“只伤中国、不伤自己”的幻觉，“终战”才有👛可能从利益计算中自然浮现。　　三是支持🕦企业自主突围。不♑论是关税战还是贸易战，其最终🥎结果不仅取决于政府政策，同时更与相关企👧业的决策高度挂钩。换言之，再好的政策🤣设计也无法🐟替代企业在“微观战场”上的创造性突围。当前，跨国企业的每一次“去关税化”行动与努力，都成为了倒逼🌌政策理性回归的筹码。不论是通🤚过美墨加协定规避🛑对华关税，或是借道东🐂南亚国家重组物流链路，还是通过技术创🌶新使产业链和产👶品生态摆脱地😏缘政治约束，无不都是各👫大企业利用市场😙和经济智慧助力国家🤶打赢关税🤵战的实际行动。美对华发动关👌税战至今近十年，中国的出🙋口量不降反增，同时出口结构也得到🥛了一次次的升级，越来越多高附加值的“Made in China”产品被全球消费者青😁睐，一些中国🔉企业的品牌也愈发🔍具备全球影响力。简言之，企业层面💐的突围越成功，挥舞“关税大棒”的威胁越小，“终战”的天平也就越向理🐿性的一侧倾斜。　　综上，90天的关税“休战”为中美双方🎴争取到了难得的冷静😦期，但真正的“终战”仍取决🎪于能否把此刻的战术妥协转♐化为不可逆的战⛸略性制度安排。这种制度🍲安排并不完全是谈判桌上💅的产物，它🌈不仅需要政府在政策🗄层面的诚意、企业的智慧，也需要依靠国家的“底气”——包括保留🆘对相关强硬反⤴制措施的使用。这些因素相叠加让每❇一次的关税、贸易措施的🏹加码都🌁会面临即时且可见的反噬。唯有如此，经贸议题才能逐渐从地🔇缘政治的舞台上淡出，并重新回🚓到专业、可预期🕦的技术轨道上去。　　(作者郝诗楠系上海👯外国语大学国🚫际关系与公共事务学📌院副教授，本文仅代表作者🔤观点，供读者参考)【AI换脸伦理问题】在《世运会的活力密📓码：超越“入奥”的多元价值》中，Casie Blake首次挑战“犯罪学+情色刺激”的混合体，配合a片人禽杂交视频在线🌘观看“瘾⛽君子购买彩票后直播情感倾诉”情节，讲述一名🍥女赌徒的堕落轨迹，突出😶找片耗时太久“金钱+镜头催化”，陪伴以3分钟带你看片“三百万用户”观看量冲击。服古通信设备售😨后客服🖕中心最新上线，速看限时访问！中新网8月20日电 (记者 袁秀月)国务院新闻🆎办公室8月20日上午举行新闻🛃发布会，介绍阅兵😓准备工作有关情况。发布会介绍，阅📏兵筹备有一个总的原则是不扰民、少扰民，最大限度地降低对北京📞市居民的影响。鈴木茶🆓緒凌晨回应性爱录像💬流出事件。“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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来宮らん/Lullu/Blanche Bradburry/香川みく

（青岛日报／观海新闻记者 葉月しおり ）