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北京时间7月9日，据天空体育新闻的Dharmesh Sheth、Lyall Thomas和Zinny Boswell的最新消息，马杜埃凯已经成为阿🍯森纳的头号目标。

据天空🔊体育新闻了解，世俱杯结束后， 阿📬森纳将正式与切尔西接洽，以签下马杜埃凯。 马杜埃凯已经成为🥀阿森纳😴的头号目标，他👀们在过去几年里一直关注着他的发展。

马杜埃👾凯在切尔西世俱杯的最后两场比🈹赛中📫都替补出场。据信，马杜埃凯对转👿会持开放态度。

皇家马德📺里的罗德里戈、 阿斯顿维🐠拉的摩根-罗杰斯和纽卡🐻斯尔联队的安东尼-戈登也是阿森纳关✅注的其他球员。考虑到所涉及的资🎵金问题，签下罗德里戈🍎似乎很困难。他只在世➕俱杯上为皇马首发过一次。

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据中央气象台网🔱站消息，昨日，河北、天津、辽宁和广西等地🙆部分地区出现🏊强降雨。预计未来三天，西北、华北、东北等地多👭阵雨和强对流天气，关注局地🤵强降雨可能引发的次🐏生灾害及对交通、旅游、农业生产等的不利影响；广西和云南、四川、贵州等地有较强💝降雨，关注次生灾害风险及影响；关注江南、江淮、黄淮📼等地高温趋势及影响。　　西🔂北华北内蒙古等地多降雨和对流🌵天气　　未来一周，青海东部、甘肃🏏南部和东部、内蒙古中东部、东北地区、陕西、华北多阵雨或雷阵雨天气，部分📎地区并伴有短时强降水、雷暴大风或🔵冰雹等强对流天气。　　预计，8月20日08时至21日08时，辽宁东部、吉林东南部、青海东部、甘肃南部、陕西北部、山西、北京东南部、天津、河北中南部和东北部、四川盆地西👛南部、贵州西部和南部😨、云南北部和东南🕛部、福建中东部、广西北部、广东🍊西北部等地的部分地区有大到暴雨🏖，其中，河北中部等📸地局地有大暴雨(100～130毫米)。上💊述部分地区伴有短时强降水(最大小时降雨量20～50毫米，局地可超过60毫米)。青海东部、甘肃南部、陕西中北部、山西中部和北部、河北东南部、天津南部、川西高原北部🙎等地的局地⬆仍将有雷暴大风或🦊冰雹天气。中央气象台8月20日06时发布暴雨🦄蓝色预警。全国强降雨🛶落区预报图(8月20日08时-21日08时)　　黄淮江淮江南等🙊地有持续性高温　　未来一周，黄淮、江淮、江汉、江南中北部、四川盆地等地将有持续💤性高温天气。　　预计8月20日白天，黄淮大部、江淮、江汉、江南中北部、陕西南部和🏀关中地区、四川盆地等地的🔻部分地区有35～39℃的高温天气，其中，陕西关中、河南中部、山东中部和西南部、浙江中🍅西部等地局地🤪最高气温可达40℃以上。中央气象台8月20日06时继续发布高温黄色💈预警。全国高温预报🙅图(8月20日08时-20时)　　国内未来三天具🌲体预报　　8月20日08时至21日08时，辽宁东部、吉林东南部、青海东部、甘肃南部、陕西北部、山西、北京东南部、天津、河北中南部和📹东北部、四川盆地西🐏南部、贵州西部和南部、云💍南北部和东南部、福建中东部、广西北部、广东西北部🚃等地的部分地区♟有大到暴雨，其中，河北中部😣等地局地有大暴雨(100～130毫米)。内蒙古中西部、甘肃河西、宁夏、陕西北部、辽东⬆半岛等地的部分地区有4～6级风。全国降水😚量预报图(8月20日08时-21日08时)　　8月21日08时至22日08时，内蒙古东北部、黑龙江南部、吉林、辽宁、山西中北部、京津冀、四川📸盆地中西部、贵州大部、云南🎑中东部和西北部、广西中北部、江西中部、福建中北部等地有中🙌到大雨，其中，黑龙江南部、吉林南部、辽宁中北部、天津、河北中南部、四川🐇盆地西南部、贵州西南部、云南东部、广西🍤北部等地的部分地区有暴雨，局地大暴雨(100～120毫米)。内蒙古中东部、黑龙江西部、辽东半岛、山东半岛等地的🛤部分地区有4～6级风。　　全国降🎱水量预报图(8月21日08时-22日08时)　　8月22日08时至23日08时，黑龙江东部、吉林东部、辽宁东部、陕西南部、河北南部、山西南部、四川盆地中西部、贵州中西部、云南、广西🦒西部等地有中到大雨，其中，辽宁东部、四川盆地西南部、贵州西南部、云南中东部等地的部分🔂地区有暴雨(50～90毫米)。内蒙古中东部、辽东半岛等地的部分😠地区有4～6级风。全国降水量预🌤报图(8月22日08时-23日08时)综上所述，最新的服务📺是非常重要的。“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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黑川紗里奈(百永紗里奈)/青山可奈/小川音子/增尾彩

（青岛日报／观海新闻记者 Jenifer Jane）