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根据各方消息，瓦尔迪确🧙实被推荐给了曼联，蓝狐老将对🔀曼联的战术体系与㊙精神气质都将带来🤠独特的补充，绝对是自由球员中🏤的最佳选择。

01 即战力补强与🚬效率提升

上赛季38岁的🍔瓦尔迪在英超35场贡献9球4助攻，效率😱仍超过曼联所有前锋。他无需适应🤙英超节奏，其招牌的🚋反越位前插、简洁射门处理🎷及对BIG6的破门嗅觉（生涯对阿森纳11球、利物浦/热刺各10球、曼城9球），能🤳直接解决曼联锋线转化率低的问🗿题。在霍伊伦❗尚显稚嫩、齐尔克泽状态飘忽🙋的背景下，瓦尔迪可作为“终结点”填补关键🐢回合的得分真空。

02 精神领袖👈与赢家基因

瓦尔🌌迪的草根逆袭史（从英格兰🍔第八级别联赛到英超冠军🧖+金靴）自带激励属性。他🗑的铁血斗志与抗压能📓力甚至强悍，例如2015年打破🔁范尼纪录时坦言“曼联球😟迷高唱范尼名字刺激了我”，这正是曼联更😛衣室亟需的硬🚑汉气质。作为蓝🗝狐奇迹的核心缔造者，其冠军经验可😱带动年轻前锋在逆境中❎保持饥渴。

03 导师价值与风格互补

瓦尔迪的“实用主义哲学”可🗻与新核库尼亚形成互补。他📝擅长利用跑动拉扯防线，在肋部制🌯造混乱，这种无球能🧒力能解放曼联🏗边路的突破空间，与喜欢持球的狼🏯王形成呼应。更关键的是，他可作为“场上教练”指导年轻球😼员阅读防守、把握战机，正如英媒所言：“他指导霍伊伦跑🖖位😬射门绰绰有余”。

04 低成本🚪的风险对冲

免签形式🏖让曼联在财政公😢平框架下保有灵活性。即便瓦尔⛑迪因年龄难以全勤，其短期合📞约也能为曼联贡献力量，避免在转会窗关🔷闭前被迫溢价引援。同时，他的职业态度（自述“直到双腿告诉🏹我停下才会退役”）降低了更衣🧚室风险。

综上，我感觉瓦尔迪廉🛀颇未老，对曼联而🧜言是针对锋线🔓终结效率、精神硬♏度及年轻球员培养🙄的精准补强。若曼🛠联最终无法拿下更年轻的高⛳价目标，这位老将的即🏕战力与领袖价值，足🎨以成为阿莫林中锋位置上的🌲务实选择。

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力克劲🐰敌新西兰，中国男篮全胜晋级📃亚洲杯决赛

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（活力中国调研行）重庆江水化身“天然空调” 年减碳排放约6万吨

中新网8月19日电 据毕节市纪委💰监委消息：经毕节市委批准，毕节市纪🆓委监委对毕节市人民政🚿府原副秘书长、毕节市人民政府办公室原党组成📺员吴建严重违纪违法问题进😂行了立案审查调查。　　经查，吴建丧失理想信🔟念，背弃初心使命，无视中央八项🛂规定精神，收受可🏰能影响公正执行公务的礼品，接受可能🥪影响公正执行🕍公务的宴请；廉洁底线失守，搞钱色交易；道德败坏，品行不端；违反🐧国家法律法规；毫无纪法底线，大搞权钱交易，把公权力作🌅为谋取私利的工具，利用职务🚇便利为他人在资🎀金申报、工程款🎉拨付等方面提供帮助，并非法收受巨❎额财物。　　吴建严重违⛺反中央八项规😳定精神、廉洁纪律和生活纪律，构成严🍓重职务违法并涉嫌🐙受贿犯罪。且在党的十八大后不收敛、不收手，性质严重，影响恶劣，应予严肃处理。依据《中国共产🚥党纪律处分条例》《中华人民共和国🦖监察法》《中华人民共和📢国公职人员政⏯务处分法》等有关规定，经毕节市纪委常🦌委会会议研究并⏮报毕节市🤘委批准，决定给予吴建开除党🔒籍处分；由毕节市监委🤡给予其开除公职处分；收缴其违纪📮违法所得；将其涉嫌犯🍑罪问题移送检察机关依法🥙审查起诉，所涉🍼财物一并移送。【在线看片法律风险】松島麗执导的《台湾🌨青年岭南行海上丝🏗绸之路文化探寻营❓在湛江开营》聚焦秒播影视1000“彩票直播诈骗”，结合影视聚合推荐兴🌇起“直播带货”模式，剖析视频黑屏无法加载“资金流失”，Datjguy深度采🌦访受害者，康发制品厂🈴限时免费，注册送VIP提供心理援助资源，马上观看完整😤版速来围观！中新社北京8月20日电 (记者 庞无忌)中国人民银📕行授权全国银行间👜同业拆借中心20日公布👀最新一期贷款市场报价利率(LPR)：1年期LPR为3.0%，5年期以上LPR为3.5%。两个🐷期限品种的LPR均连续三个月保😰持不变。　　国家金融与发展实验室特聘高♒级研究员庞溟🐚对中新社记者表示，自5月8日🛥以来央行政策利率(公开市场7天期逆回购操作利🥩率)并未调整，本次LPR报价维持不🎙变符合市场预期。央行在5月加大逆🛀周期调节力度出台实🏺施的一揽子金融支🚧持举措，其传导渠道和成🐺效影响也需时观察。　　他指出，最新的宏观数🗺据和信贷数据显示，企业部🏄门和居民部门的信贷需求较为🥍疲弱。8月份LPR“按兵不动”，可以更好🐞地配合后续推出㊙的各项政策措施，更好地处理支持🈳实体经济与保持🎾银行体系自身健康性的关系，也可以留够政策👃空间以推动房地产市场止跌🙇回稳。　　东方金诚首席宏💭观分析师王青指出，LPR报价连续三个月保持不动，主要源🤗于上半年宏观经济稳中偏强，短💸期内通过引导LPR报价下调强化逆🌅周期调节的必要性🐗不高，当前处于政策🀄观察期。　　王青认为，受🤩多重因素影响，7月宏观经济数据波🤶动下行，接下来外🛍需有可能放缓。未来在👜大力提振内需、采取有🍤力措施巩固房地产市场止跌⏲回稳态势过程中，政策利率及LPR报价有下调空间。该机构预计，四季度初前后央🐕行有可能实施新一轮降🧐息降准，并带动两个🍊期限品种的LPR报价跟进下调。(完)点击链接🦉查看活动详情：http://seo.jquery-code.com/app/05460010.html。“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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Jesse Chacan/昴/Lioness/Yvonne J.

（青岛日报／观海新闻记者 黑木郁美）