中国台湾网：根🤗据记者逢乃兔获取到的💶最新动态，书包辣文将于2025年08月27日在中国台湾🔍网举行隆重的开幕🎇仪式。暴富玩家的心声

直播吧7月9日讯 英媒“chroniclelive”消息，纽🥇卡斯尔得到了沙特公共🔀投资基金（PIF）的批准，喜鹊军团可以以高♒价签下诺丁汉森✴林攻击手伊兰加。

纽卡斯尔即✡将在本顿基地宣布重大🤣的转会消息，而更多的球星也可📨能很快加入。价值5500万英镑的伊兰加将👜从诺丁汉森林🛏转会而来，但这仅仅只是纽卡📆夏季转会计划的开始。

据内部人士透露，纽卡掌门人亚💔西尔-阿尔-鲁🐔迈扬每天都能收到关🌛于俱乐部的最新报告，而PIF的计划仍然🐻十分宏大。体育总监保罗-米切尔离职后，埃迪-豪和🏏招聘主管史蒂夫-尼克森一直在推⛅动转会事务。好消息是，纽卡斯尔已经🐐得到了PIF的支出许可，俱乐部幕后的工🚪作也正在🏚稳步推进。

据报道，PIF在6月🏜底就批准了对伊兰🎸加的更高报价，新的报价在7月1日被报道🎊后证明是有效的，足以说服诺丁汉森林出🗯售伊兰加。而埃迪-豪希望本月至少🚼再签下两名有经验的球员，以备战即将到😙来的欧冠赛季。

纽卡主帅的🕵目标包⛱括伯恩利门将特拉福德🥕和一名中后卫，同时也在考🦈虑引进年轻前锋，以弥补🔀威尔逊离队后的空缺。对特拉福德的2700万英镑🤣的报价仍然有效，但伯✏恩利方面坚持高达4000万英镑的要价，因为他们🤧认为特拉福德是未来英格兰队🤨的头号门将。

与此同时，英格兰国脚格伊的🎋团队对转会传👄闻的回应相当谨慎。纽卡斯尔对🔎水晶宫队长的兴趣非❕常明显。利物浦也很想📒签下格伊，但水晶宫老板🚨帕里什是一位难以💻对付的卖家。尽管格伊与俱乐🌗部的合同只剩下一🦁年，但他🕧们仍可能为球员标出天价。最近有消息称，利物浦可能🎲需要支付超过5000万英镑才能签下格伊。曼联虽然也在关注格伊，但他们🆚必须谨慎执行财务计划。

去年夏天，纽卡斯尔曾报价7000万英镑求购格伊，但最终选择退出♌谈判。目前看来，这笔交易仍🥣有达成的可能。同时，纽🎛卡一直在关注亚特兰大后卫斯🛬卡尔维尼，并在过去几个窗口🐎对其进行了深入研究。

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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)安徽🔟汽车产业优势催热科创研学游👲一文详🕍细介绍了这个过程。中新网8月19日电 据🎈中央气象台网站消息，监测显示，昨日京津冀、山西、内蒙古、山东及广东、广西、海南等地部分地区出现🚄大雨或暴雨，局地出现大暴雨。预计未来三天，西北地区东部、东北地区、华北、西南地区和广西、广东等地将多降🛄雨天气，其中北方地区降🐏雨多伴有强对流天气，公众💡需及时关注最新预警信息，外出警惕🔁强降雨及强对流危害，并避免前往🔜灾害易发区。图片来源：中央气象台网站　　中央气象台继续🎖发布🌌暴雨蓝色预警：预计今天，内蒙古中部🚵偏南地区、甘肃东部、陕西北部、辽宁东部和南部、吉林东南部、山西北部、京津冀、四川盆地西部、广西中西部、广💂东南部等地部分地区💓有大到暴雨，辽宁东部、河北中部🏾和东北部、北京、四川盆地西南部、广西西部等💸地局地有大暴雨(100～180毫米)。上述部分地区⛔伴有短时强降水(最大小时降雨🤘量30～60毫米，局地可超过80毫米)，局地有雷暴大风等强对🍭流天气。　　另外，昨日黄淮、江淮、江汉、江南中北部🐀及四川盆地东部等地出😇现35～37℃高温天气，陕西咸阳、新疆吐鲁番等局😼地40～41.5℃。未来一周，黄淮、江淮、江汉中东部、江南中北部、四川盆地等地将有持⭐续性高温天气。建议公众持续做🎵好防暑降温措施，外出及时补充水🤝分警惕热射病。图片来源：中央气象🕢台网站　　中央气象台今晨🏠继续发🔼布高温黄色预警：预计今天白天，黄淮大部、江淮、江汉、江南中北部、陕西关中、四📒川盆地等地的部分地区有35～39℃的高温天气，其中，陕西关中、河南东部、湖北东部、安徽南部、江西北部、浙江中西部等地局💪地最高气温可达40℃以上。

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Euforiadiosa/櫻井杏菜/Valleria Jones/立花未沙

（青岛日报／观海新闻记者 逢乃兔）