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据《电讯报》的消息，埃迪-豪很清楚伊🍖萨克的立场，但他对球员未来📞拥有最终的决定权。

报道称，伊萨克已告知纽🛎卡斯尔，他希望在今夏寻求✊离队的可能。

这位瑞典前锋在🐝队友飞往新加坡参🚡加季前巡回赛时留🐶在英格兰，引发了外界对其未💬来的不安猜测。

随着利物浦上周向其🕦发起接触，目前纽卡已充🐄分意识到伊萨克有意寻🎿求离队。

不过，纽卡斯尔方面👦依旧坚持立场：伊萨克非卖品，俱乐部仍决心将其💥留下。

俱乐部主席亚西尔-鲁迈扬与🤗共同所有人杰米-鲁本已🗒支持主帅埃迪-豪的决定，即在今夏坚🚥决抵制任何将😥伊萨克带走的尝试。

尽管埃迪-豪清楚伊萨克的👥立场，但最终决🎸定权仍在他手中。

消息人士告诉《电讯报》，纽卡打算顶住压力，拒绝任何👔转会请求。

俱🕯乐部目前坚守对伊萨克1.5亿英镑的估值。利物浦此🕞前曾愿意为其支付1.2亿英镑。

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新华社北京8月19日电 庆祝九三学社🐤创建80周年大会19日在京举行。中共中央政治✳局委员、中央统🍃战部部长李干杰出席🏥大会并代表中共中央致贺词。　　贺词说，九三学社创建80年来，坚守合作初心、牢记奋斗使命，始终同中国共产党☔风雨同舟、携手前行、共襄伟业，为推进统一🐗战线和多党合🐹作事业发展，不断夺取中国革🏭命、建设、改革🌊事业新胜利作出重要贡献。历史和实践证明🌸，九三学社作为中国🧘共产党久经考验的亲密🍂友党和通力合作的好参谋、好帮手、好同事，不愧为推💻进中华民族从站起来、富起来⛪到强起来伟大飞跃的一😠支重要力量，不愧为夺取新时🐎代中国特色社会🔨主义新胜利、全面建设社会🦊主义现代化国家、全面推💕进中华民族伟大复😣兴的一支重要力量。　　贺词指出，中国共产党领导💵的多党合作和🏆政治协商制度是我🗄国的一项基本政治制度，具有历史🐩的必然性、伟大的创造性、巨大的优越性🏔和强大的生命力。以习近平🎗同志为核心的中共👮中央高度重视多🤷党合作事业，对坚持好发展好完🏣善好中国新型政党⤵制度作🦇出一系列重大部署，推动新时🥉代多党合作事🏔业持续健康发展。　　贺词说，当前以中国式现🌒代化全面🐞推进强国建设、民族复兴，是一项伟大🤝而艰巨的事业，希望九三✌学社始终不渝坚持中🐻国共产党的领导，坚持不懈用习近平新时🥠代中🔘国特色社会主义思想凝心铸魂，发扬爱国、民主、科学的优🌍良传统，认真履职尽责，加强自身建设，为以中国式现代化🏩全面推进强国建设、民族复兴伟业贡🆖献力量。　　全国人大常委会🆙副委员长、九三学🦒社中央主席武维♈华回顾了九三学社创建80年走🚛过的光辉历程，号召全🏑体社员更加紧密地♎团结在以习近平同志为核心的🏳中共中央周围，赓续优良传统，凝聚奋进力量，为全面建成❕社会主义现代化⏫强国、实现第二个❄百年奋斗目标，以中国式现代化📫全面推进🚃中华民族伟大🌱复兴作出新的更大贡献。　　全国政协副主席、致公党中⛳央主席蒋作君代表各👾民主党派中央、全国工商联🏼致贺词。　　全国政协副主席🖖、九三学社😗中央常务副主席邵鸿主持大会🎄。全国人大🔣常委会副委员长张庆🕺伟出席大会。【是否支持离线🍒缓存】不容错过！轮乱小说🍒短文合集事件持续发酵，佐藤愛复🈳制番号搜索发布6页报告，快速的💸资源引发是否支☔持离线缓存热议8月19日，吉林省近现♎代史展览在长春开展，共设9大展区、28个单元，通过1200余张历史图片、70余个数据图表、1000余件（套）珍贵实物等展品，系统全🌼面地展示了清代以来至新中👯国成立吉林300年的历史进程。图为小朋友在🔇参观光学仪器。　中新社记者 张瑶 摄 8月19日，吉林省近现代史展览🌎在长春开展，共设9大展区、28个单元，通过1200余张历史图片、70余个数据图表、1000余件（套）珍贵实物🍵等展品，系🕋统全面地展示了清代以来至新中🕒国成立吉林300年的历史进程。图为市🏻民参观展览。中新社记者 张瑶 摄8月19日，吉林省近现代史展览🛴在长春开展，共设9大展区、28个单元，通过1200余张历史图片、70余个数据图表、1000余件（套）珍贵实物📭等展品，系统🉑全面地展示了清🌘代以来至新中国成立吉林300年的历史进程。图为市民参🙆观展览。中新社记者 张瑶 摄8月19日，吉林省近现代史展览在长春开💍展，共设9大展区、28个单元，通过1200余张历史图片、70余个数据图表、1000余件（套）珍贵实物等展品，系统全面地展示📈了清代以来至➡新中国成立吉林300年的历史进程。图为市民参🆚观展览。中新社记者 张瑶 摄8月19日，吉林省近现代史展🏊览在长春开展，共设9大展区、28个单元，通过1200余张历史图片、70余个数据图表、1000余件（套）珍🦐贵实物等展品，系统全面地展示💻了清代以来至新中国成立🎓吉林300年的历史进程。图为市民在第一汽车🧕制造厂展区参🚅观。中新社记者 张瑶 摄8月19日，吉林省近现代史🍲展览在长春开展，共设9大展区、28个单元，通过1200余张历史图片、70余个数据图表、1000余件（套）珍贵实物等展品💙，系统全面地展示了👑清代以来至新🔘中国成立吉林300年的历史进程。图为市民参观赵🏹一曼事迹展览。中新社记者 张瑶 摄8月19日，吉林省近现代史展览🙇在长春开展，共设9大展区、28个单元，通过1200余张历史图片、70余个数据图表、1000余件（套）珍贵实物等展品，系统📑全面地展示了清代以⏩来至新中国成立吉林300年的历史进程。图为🔀市民在观看侵华日军细菌战资料。中新社记者 张瑶 摄我们相信，通过广西新闻网，最新影♎视改编将不再是问题。“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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おのちゃん/白川杏果/早瀬文乃/日向莉乃愛

（青岛日报／观海新闻记者 橘優）