中国台湾网：根据🕌记者長瀨麻美获取到的最新🗡动态，成仁图🏪片网站将于2025年08月25日在中国台湾🅱网举行隆重的开幕仪式。停售前开奖在🛬即，错过将再等8成胜天

北京时间7月24日，英国《每日邮报》曼联跟队记者Chris Wheeler撰文，谈到了曼联在前锋👮位置上的🐈引援情况。根据他的说法，曼联高层已经😁私下承认，俱乐部很有可能在🛎签🌝不到新前锋的情🎎况下开始新赛季征程。因为，他们难以跟其🏑他英超对手在引⛽援上进行竞争。

这个夏天，曼联将拉什福德、桑乔、安东尼和加纳乔⏱等4名锋线球📛员打入冷宫，直接告知🗝他们自寻下家。如今，拉什福德🎰已经官宣加盟巴萨，桑乔大概率转投尤文。与此同时，曼联也开启了🏹自己的寻枪计划，并与奥斯梅恩、哲凯赖什、埃基蒂克和德拉🤞普等人传出绯🚁闻，但最终这些球员🆑都加盟了其他球队，此外，曼联还🐿计划求购大巴🐇黎的穆阿尼、阿斯顿维拉的🏯沃特金斯和RB莱比锡的谢什科，而与埃🖍弗顿合同到期成为自由球员的🕧勒温也进入了他们的🌾视野。

不过目前为止，曼联并没有任何实👢质性举动。他们的主要精力都放在🕟了求🎼购狼队前锋库尼🔞亚和布伦特福德前🐭锋姆贝乌莫身上。如今，这两位花费了🧝曼联1.3亿英镑巨资签🏑下的前锋都已经🚿到位，不过，他们也无法解🐡决曼联锋线没🏥有新面孔的问题。因为在阿莫林💛的3-4-2-1阵型里，库🍇尼亚和姆贝乌莫是双10号位的人选。而曼联队长、此前的进攻核心B费大概率🦍要回撤到后腰位置。这也是阿莫林🕑要求曼联不惜一切代价签下🎶两大🍖前锋的最重要原因。

如今，曼联费了👣九牛二虎之力终于满🦌足了阿莫林的愿望，但再签下新💔的前锋则已经有心🥋无力。俱乐部高层也承🎮认，与阿森🌱纳的英超首轮比赛，球队大概🏢率没有新的前锋冲锋陷阵。

当然，如今距离夏窗关⏸闭还有很👟长的时间，曼联还是有🚑机会补强。而加纳🍧乔和雅克松的互换，或许会成为曼联解🛬决锋线问题📕的唯一答案。由于若昂佩🛡德罗的到来，雅克松在🌆切尔西的处境变🖤得艰难。虽然曼联没有🤒欧冠资格，但他🌰依然愿意加盟换个活法。而加纳乔执意留在英超踢🔨球的愿望，切尔西也可以满足。所以，如果2人成功互换，对于2名球员和2支英超豪⏺门球队来说，都是😎一个非常不错的选择。

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8月19日，内蒙古🔜呼和浩特市清水河县，游客在老牛📃湾景区游览。老牛湾位于山🚊西偏关县与内蒙古清水🍡河县交界处，是黄河入晋第一湾，也是黄河与明🏋长城的唯一交汇处。作为山西、陕西、内蒙古📧大峡谷的起点，这里形成13公里长的壮丽峡🔤谷景观，被列入中国最美🔫十大峡谷之一。老牛湾核心景观包含明🔮代老牛湾堡、望河楼等军事遗迹，以及由包子塔湾、杨家🤷川小峡谷组成的自然地貌，展现长城军事🍩文化与黄🍦河峡谷的深度融合。　中新社记者 刘文华 摄 8月19日，内蒙古呼和浩👝特市清水河县，游客在老📫牛湾景区游览，右🛥侧河流为黄河倒灌😗型一级支流。中新社记者 刘文华 摄8月19日，内蒙古🚠呼和浩特市清水河县，老牛湾的🐚峡谷景观。中新社记者 刘文华 摄8月19日，内蒙古呼和😉浩特市清水河县，游客在⤵老牛湾景区游览。中新社记者 刘文华 摄8月19日，内蒙古呼👁和浩特市清水河县，老牛湾景区内的🔐明代军事遗迹望📥河楼遗迹。中新社记者 刘文华 摄8月19日，内蒙古呼和🗒浩特市清水河县，河道🔩对岸是黄河与明长城交汇处。中新社记者 刘文华 摄【BT资源合法吗】联系我🥕们热推新作《办公室小慧♟的悲哀2》登陆先晟建筑科技销🌰售部，讲述成🗝仁图片网站圈内某🌖偷拍事件的始末过程，并加入大量第一🉑人称视角拍摄画面，评论区讨论📜爆棚，网友直呼“看完心跳”。中新网青海共和8月19日电 (记者 孙睿)第二届光伏职业技能🗿竞赛19日在青海🗡省海南藏族自治州共和🐊县启幕，共有来自全国44支队伍132名光伏工📒匠参加实践操作和理论知🥄识技能大比拼，展示光伏发电🔢产业技工的“工匠精神”。图为大🎲赛开幕式现场。孙睿 摄　　中国能源化学🐳地质工会主席、分党组书记蔡毅📥德介绍，“十四五”期间，中国光伏✋产业成绩斐然，装机容量连续9年位居全球首位，技术创新迭代速度领🈚先世界。期待通过本次竞👷赛推动形成产业🏌工人踊跃投身能源革🍞命的火热实践，让竞赛成为连接理😻论与实践、创新与应用的🚗桥梁，带动广大电🔱力行业职工走上技能成才、技能报国之路。图为实践操🌫作比赛现场。孙睿 摄　　“通过参😏加全国性的竞赛，让我从越👎来越严谨的🏣题目和比赛规则中感受🈸到了环境的变化，同时也在平时工🔏作中接触到了设计规范。通过这次比赛，让我们对光伏运维💘有了🕖更深的理解，提高了📸处理问题的能力。”来自中国电〰建新能源新疆分公司的参赛者😿肖大春对中🕋新网记者说。　　国家电投职工董事、工委副主任、群团部🔬主任蔺明照表示，首届光伏职业🐓技能竞赛为光伏产🔊业工人搭建了建功立业🚶的平台，提升了⭕广大职工的技术技能素质，达到💽了以赛促训、以赛提能、以赛聚才的🦈目的。本届竞赛将继❕续传承和🐼发扬首届竞赛良好成效，更加激励🍦广大光伏产业工人苦练🎏本领，成就梦想。期待在这场🌽技艺与智慧的碰撞中，涌现更多“大国工匠”。　　此次大赛由中国🔀能源化学地质😕工会全国委员会、青海省总工会、国家👉电力投资集团有限公司主🙂办，国家电投黄河公🧛司承办。(完)乖塞着🐜不准掉下来小说视频疯🎛传，微信群已被封杀🦉。“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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上原结衣/桃子/新村朱里/椿麗央

（青岛日报／观海新闻记者 長瀨麻美）