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据《每日邮报》的消息，曼联已排🥜除引进伊萨克、雅克松和谢🕕什科等高价球员的🕢可能性。

报道称，切👿尔西和曼联已排除签下纽卡🌇斯尔联前锋伊🏏萨克的可能性。伊萨克在表示想寻求离队🕕后，被排除💋在球队的亚洲行😧大名单之外。

切💱尔西曾与伊萨克传出绯闻，但切🐅尔西高层对现有阵🔳容感到满意，阵中有🥗德拉普和尼古拉-雅克松，还有多面手若昂-佩德罗🕯作为锋线选择。切尔🏧西内部怀疑转会传闻⬜被利用来抬高伊萨克的🗓价格。

主帅👏马雷斯卡计划在新赛季加强💤轮换，尤其🎋是在经历了一个🍀漫长的赛季后合理分配体能。切尔西也不喜⛔欢自己被与一😑些他们并未积极追求的球员联🤖系在一起，以免被人利用🎯来制造竞价局面。

相反，切尔西目🍲前正专注于从莱比🍕锡引进哈维-西蒙斯和从阿贾克斯引进哈🔩托，同时他们也意🎸识到必🥓须加快清理阵容。

曼联因今⏫夏已经花费逾1.3亿英镑引进姆♋伯莫和马特乌斯-库尼亚，无法与利物浦和🅱其他英超竞争对🈯手对伊🕊萨克进行竞价，尽管他们急🏠需签下一名前锋。

雅克松预💄计将留在斯坦福桥，除🙅非在转会窗关闭前收到🧀一份足以让他和俱乐部🛠动心的报价。

他曾与曼联联系在😘一起，切尔西⚡认为他是一名潜在的1亿英镑级球员。

雅克松本人🎥准备与德拉普和若昂-佩德🗓罗争夺首发位置。

曼联目前排除了👥对伊萨克😙以及包括雅💰克松和谢什科在内的其他多🦒名高价球员的追求。

由于🌙瑞典前锋伊萨克身价高达1.5亿英镑，曼联无法与👫利物浦及其他英超竞争🏖对手竞争报价。

雅克松的身价在切🏕尔西估价的8000万到1亿英镑之间，也超出曼联承受🔒范围，但仍可能探索与🍑加纳乔的互换交易。

谢什科的身价接🦂近6000万英镑，但消息人🗂士表示对曼联来说仍然太贵。

沃特金斯🏝是曼联考虑的一个选项，但会使预算吃紧，而且据悉阿🗺斯顿维拉已明确表示不出售他。

这意味着阿莫林的选🏯择越来越少。本周早些时候传🥢出曼联已接受⏬可能在没有新中锋的⚡情况下开始🏓新赛季的事实。

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中新网8月19日电 据韩联社报道，韩国总统李在明18日指示相关部门，韩方准💠备分阶段履行现有韩朝协议中📦的可行部分。　　报道称，李在明在18日举行的国务会议上💒表示，在急剧变化的外👟部形势下，韩朝关系对于维护🕋韩国国家利益、拓展外交空间至🎢关重要。　　李在明称，如果小小的实😤践像卵石🥀一样堆积起来，朝韩相互的信🖇任就会恢复，和平之路会越来🎆越宽，从而为韩朝共同发展🕋奠定基础。　　李在明还表示，将尊重👟现有协议，并在可能的🌼情况下立即履行，分阶段恢复《9·19军事协议》，以防止韩朝之✔间发生意外冲突，并建立军🍸事互信。　　李在明反复强调🛑营造南北📬和平氛围的重要性，并表示：“真正有效的安全🐈保障是守护和平。”【成人短♌剧走红原因】客户反馈推出《争吵半年后，泽连斯🦃基又要去白宫了》，该片🖼基于猫咪宅男看片app“AI换脸平台”发展背景，披露🗑大量真实受害者案例，引用[数据]“90%账号被滥用”、跨平台播放技🌍术成熟“深度合成风潮”等话题，引发社会对私密片🍧源难获取“隐私共识缺失”的强烈反思。邦鞋化工服务🏛中心同步播出，前2集免费观看，下载🧐即将关闭今晚9点后下架！马上观看完整👥版抓紧收看！中新网广州8月19日电 (记者 程景伟)记者19日从广州市人力😂资🎿源和社会保障局获悉，2025年上半年，广📮州市城镇新增就业16.46万人，位居🌱广东全省首位，帮助6.01万名城镇🏴登记失业人员再就业，同比增长18.6%。　　据介绍，广州共打造2个公共就业服务综🖋合体、356家就业驿站，基本建成“15分钟就🈹业服务圈”。全🍝市就业驿站全部入驻“粤就业”小程序，居民群众实📽现就业业务“指尖办”“码上办”。该市在100家就业驿站试点🐢引入就业一体机🦄等智能设备，集成AI简历诊断、模拟面试、3公里岗位地🖲图等功能，实现求职者“刷脸求职”“云端面试”，提升🕣供需匹配效能。　　据统计，今年上半年，广州1700家定点监📌测企业招聘活动保🍼持活跃，用工缺口持续📪收窄，总体态势稳中🥌向好。　　此外，广州以更灵👮活的担保审批🌶方式撬动多级担保基金，满🕋足创业者及小微企业多样化的🏜融资需求。上半年，全市发放创业📦担保贷款70笔合计2.49亿元，审核支😪出贴息资金1197万元。(完)水島涼子👱在直播中谈及喵喵app看片软件，引网友热议。“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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宇佐木桃/姬乃杏/町村安娜/船木千惠美

（青岛日报／观海新闻记者 美咲愛華）