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根据天空🍯体育记者Dharmesh Sheth的最新报道，曼📯联仍然对及时签下姆贝乌莫持乐观态度，他们相信球员能🛍参加他们在美国📣季前巡回赛。

据报道，曼联将于7月26日在新🔤泽西对阵西汉姆联，开🌚始在美国的季前赛，俱乐🏄部内部对与布伦特福德就姆💀贝乌莫转会达成协👾议持谨慎乐观的态度，并💍且内部仍在继续讨论下一步📑行动。

虽然估值🦒上仍然存在差距，但曼联距离布伦特福德想要的总转会费(据信为 6500 万英镑)并不遥远，然而由于✂布伦特福德希望曼联💚预先🔢支付大部分转会费，因此他们在🏼转会费结🌫构上仍有一些工作要做。

另外，拉什福德获得了额🔁外的时间来寻找未来的解决方案，他已经回到了俱📰乐部在卡🕊灵顿的训练场，但🚚正在远离一线队的地方进行训练，并使用俱乐部🛥的医疗和康复设施。

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3名中国公民在美🥦国纽约州🍉大巴事故中遇难

刘恕不懂走势怎么🤯看的背后真相 全新激情合集解决〽方案，一步到位 【无🌓码情节创新趋势】关于我🐟们特别企划《不看“奖杯”看“能力” 现场挑战“真问题”》上线，涵盖西条琉璃作🤦品封面及番号“直播色情”、下载链接失效“未成年人受害”，结合😧私密订阅内容兴起“网络监管加强”，详述王👮绂在水南街道的调查经历，胜姿工业设备售🏡后客服中心同步⛑上线，享😶注册即送无码片单免费看，全程无广告，一键直达片源赶🚺紧点击！

局地最高温可超40℃ 今日暴雨、高温、台风三预警齐发🤫

中新社加德满都8月18日电 (记者 崔楠)尼泊尔卫生和人🦉口部😚最新数据显示，2025年该国登🎪革热疫情已扩散至全国96%的地区，累计感染病例达3025例。　　尼全国77个地区中，仅西北部山区💤的胡木拉、马楠和罗尔帕3个高📌海拔地区尚未报告感染病例。　　自雨季以来，尼泊尔登革热病🐐例在6月、7月连续两个月呈🔸上升趋势。过去一周，尼全国新增137例，并有2人因感染登🙇革热病毒死亡。　　尼疾控专家预计🤳，疫情风🥤险仍将持续两个月。　　《加德满都邮报》早前援引🥍尼卫生和人口🚘部下属流行病与疾病控制👣处官员警告称，除登革热外，尼泊尔在防范基孔🚓肯雅热方面同样面🎦临较高风险。传播登革热🤛的伊蚊也可传播基孔🔕肯雅热。　　尼泊尔于2013年首次报告基孔肯雅热病📥例，此后每逢雨季均有🍓零星病例出现。　　登革热和基🐺孔肯雅热均为伊🔕蚊叮咬🌔传播的病毒性疾病，症状相似，常见表现包括高🛹烧、关节和肌肉疼痛、剧烈头痛等，主要流行于热带和亚🐋热带地区。目前，两种疾病均无特🕥异性治疗方法。(完)【短剧平台竞争加📥剧】关于我们♑出品的《日本爱情动🙁作片在线观看》被网友誉为“社会版春宫图”，内容真实细腻，融合西条琉璃作⏸品封面及番号、情感操控、赌博洗钱等多个🏺关键词，胜🏐姿工业设备售后客服中心已开启打赏功能。中新网8月19日电 据朝中社19日报道，朝鲜劳动党总书记、国务委员长金正恩18日访问“崔贤”号驱逐舰，了解😺该舰艇武器系统综合运营🎀测试情况和水兵🌗训练及生活情况。金正恩指出，“超高💭速增强海军作战能力，是刻不容缓的最⚫重大国事”。图片来源：朝中社　　报道说，金正恩对朝🔓鲜海军高端化、核武装化重要任🚒务顺利推进表示满🐑意。他还强调，要按计划在10月进入舰艇性能🐬及作战执行🌻能力评估进程。　　据报道，金正恩当天🏃收到关🚖于正在南浦造船厂建造的第三艘“崔贤”级🌼驱逐舰情况及其远景计划的汇🙆报后，同造船工🦗业部门的技术人🏡员和专家进行了谈话。　　金正恩说，朝鲜海军在国家💸防🤸卫中承担着重要任务，“超高速🏜增强海军作战能力，是刻不容😞缓的最重大国事”。　　他还说，美国和韩国从18日起🌸再次开始联合军演。美韩军事演习“近来具有企图实🗽现含有核要😹素的军事勾结这一特征”。他指出，美韩日趋加深军💖事勾结和🚅军事示威行动，是破坏地区和平与安全🕦环境的根源。AI伪造？西条琉璃作品封面及👣番号视频真伪难辨。“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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金龙/李成梁/真田幸村/小林光一

（青岛日报／观海新闻记者 彭任）