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直播吧7月24日讯 拉什福德加盟巴🕙塞罗那，成为🍖红蓝军团新援。巴萨官😖网发表拉什福德有关的10件事。

1) 加勒比血统：

尽管拉什🔞福德于1997年10月31日出生在曼彻💁斯特，但他的祖🍆母来自圣基茨和🎩尼维斯，因此他🚛有加勒比血统。他是目前队中第🐧二位出生于1997年的球员，另一📥位是弗兰基-德容。

2) 早期司职门将：

拉什福🐾德的足球生涯始于五岁🌓时为曼彻斯特业余⏺俱乐部弗莱彻莫斯流🔎浪者担任门将。

3) 首秀梅开二度：

拉什福德从七🔱岁起就在曼联😜青训营训练，并在2016年2月25日首次💀代表一线队出战欧联杯对阵🙀米迪兰特的比🙄赛时打入两球。三天后，他在英超对阵阿🦔森纳的😥比赛中再次梅开二度。

4) 年轻才俊：

拉什福德的🌏职业生涯发展迅速。他在曼联和英格🎥兰国家队都☝表现出色。在2016年法国🥂欧洲杯上，他成为该赛事淘🎬汰赛阶段最年轻🍀的出场球员之一🤨，仅次于他的新队友亚马尔（16岁354天）。当时拉什福德只有18岁240天，这🐐一记录使他成为欧洲🌃杯淘汰赛阶段最年轻的五🍒名球员之一。

5) 对阵巴萨进球：

他曾四次与新东家交手，两次在欧冠，两次在欧联杯，都是代表曼联。在欧📸联杯附加赛首回合比赛中，他在诺🌔坎普球场攻入一球。

6) 英格😎兰球员时隔多年再穿红蓝战袍：

自1986年至1989年间效力于巴🕧塞罗那的加里-莱因克尔之后，已有36年没有🌚英格兰球员穿上过巴塞🚎罗那的球衣了。

7) 第十位效力于😨巴萨和曼联的球员：

马克-休斯、劳伦特-布兰科、亨里克-拉尔森、约尔迪-克鲁伊夫、杰拉德-皮克、维克托-巴尔德斯、兹拉坦-伊布拉希莫维奇、亚历克西斯-桑切斯、孟菲斯-德佩以及现在🚹的拉什福德。

8) 社会责任感强：

拉🐉什福德在英国因其推动免费校😡餐运🤐动而广为人知。2020年，他被授予MBE勋章以表彰其贡献；2021年，他成为曼彻斯特📋大学历史上🈁最年轻的荣誉博士获得者。

9) 著书立说：

拉什福德🌘是一位坚定的反💐对儿童饥饿的倡导者，他的努力促使英🀄国政府💣改变了相关政策。他还撰写了《你是冠军》一书，旨在激励年轻人。

10) 时代杂志封面人物：

2021年，拉什福德入选《时代》杂志全💧球最具影响力百人名单，并登上了🐱杂志封面。此前🐄曾登上该杂志封面的足🚖球运动员包括利昂内尔-梅西、内马尔、贝利和大卫-贝克汉姆。

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中国两部门：完善增值税期末🍈留抵退税政策

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全国大学🥅生光电设计竞赛闭幕 300余所高🤙校逐光竞电

中新网8月20日电 据💕河南省郏县人民政府网站消息，8月19日，河南平💖顶山市郏县安良镇人民政府📤发布情况通报，2025年8月18日20时30分，郏县安良镇南街村一游乐设📳施海盗船运行💉时发生故障，现场21人，其中2人轻微伤。镇政府🎍组织相关部门迅速到🚒达现场进行处理，目前2人正在接受治疗。【成人影视是否合🐳规】晓散矿山设备运🏏营部今日推荐《幸会中国 | 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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)

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（青岛日报／观海新闻记者 山岸詩織）