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雷速体育7月24日讯 官方消息，40岁老将阿什利·扬自由身加盟英冠伊普斯维奇，双方签约1年。

伊普斯📷维奇官方公告

俱乐部官方宣布，阿什利·扬正式加盟球队，签约一年。这名经验丰富⏩的英格兰老将曾效力于曼🕡联、阿斯顿维拉、埃弗顿等多家📩英超球队，职业生涯累计登🥂场750次，贡献了88粒进球。曾经夺得了英💶超冠军、足总🍨杯冠军和欧联杯冠军，并在加盟😲国际米兰期间夺得🏄意甲冠军。

现龄39岁（实际为40岁）的阿什利·扬可以出任🙆边锋和边后卫两个位置，上赛季代表埃弗😰顿英超联赛出😯场32次，主要出任右后卫。

同时，阿什利·扬还为英格📼兰国家队出场39次，贡献了7粒进球，参加了12年欧洲杯和18年世界杯。（公告完）

现龄40岁的阿什利·扬，上赛季各项赛事出场了36次，其中20次首发，贡献了1球3助攻，目前球员身价为🛶50万欧，在上赛🗒季结束后，他与埃弗顿🎫的合同正式到期，成为了💻自由球员。

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白宫：美国与欧盟已就😗贸易协定框架🚎达成一致

中新网8月19日电 据国家广播电视总局微信公众号⤴消息，经初步统计，上🥖半年全国广播电视服务业总🎍收入6884.14亿元，按可比口径计算，同比增长5.24%。其中，实际创收收入6081.54亿元，同比增长5.76%。按主体分，广播电🥃视机构总收入2976.05亿元，网络💷视听服务机构总收入3908.09亿元。全国广播节目播😎出时间783.32万小时，电视节目播💽出时间935.53万小时。截至6月末，全国有线电视实🐡际用户2.06亿户，广电5G用户3545.57万户。【无码与有码的区别】Red Bird在20250826公开发布关于《不知火舞和🎇三个小男孩漫画下载》的制作笔记，表示本片基于m.feiji11.com真实素材改编，已授权倍🎁投平台发布，提醒网友理性观看、拒绝非法转载。中新网🥒福建晋江8月20日电 题：从一枚小面包的“智造”看📄晋江品牌的扬帆远航　　作者 周昕 吴冠标　　占地近5000平方米的盼盼小🚁面包生产线上，隧道式烤炉🐤正以全自动化模式🍳高效运转。经过醒📻发后的半成品，源源不断地进入⭐炉内完成烘烤。“5G+AI视觉检测”系统实时捕捉每块面🔜包的色泽，对残缺品自动剔💨除，以确保产品品质🧙统一。　　车间内，每只面包的🛥烘烤温度、时长等数据信息，在5G网络传输👔下与浓郁香气相伴流动。　　近日，记者跟随2025年“活力中国调研行”福建主题采🍮访活动，走进💁位于晋江的盼盼食品智慧工厂，探寻智能“香”伴的“小面包”如何成为“中国消费名品”。　　2023年，盼盼食品对🐊生产车间进行🐙智能化改造，引入人工智能、5G+物联网等技术，把食品🚛加工从传统的粗放式同步🚥向精细、标准和自动化升级。　　“和面、成型、醒发、烘烤等七道工序🥛都📭融入了智能技术的运用。”工厂生🚅产副厂长陆小君告诉记🐐者，依托5G+物联网技术，技术人员能够💤实时掌握设备运行情况、温湿度、产量等数据，为产品质量保驾护航。　　在盼➡盼食品集团董事长蔡金垵看来，智能🍓制造把休闲食品行业的生产🕖全流程推♍向量化、数⛳据化与可控化的新高度。　　“这不🦑仅是对食品质量管控模式的升级，更是对生🗣产效率的突破。”蔡金垵表示，针对消费者多元需求，在智💱能化加持下，盼盼还将“药食同源”等理念注入食品📎研发中，以健康绿⛏色的创新发展道路助力🔲品牌扬名海内外。19日，盼盼食品集团董事⛸长蔡金垵介绍🍕盼盼旗下产品。　周昕 摄　　从盼盼食品的智能生产线🖇放眼望去，在“晋江经验”的发源地，越来越多消⛏费品企业正💇以智能制造为引擎“加速奔跑”，让“晋江制造”在全球市场持🛁续焕发活力。　　在晋江，纺织、鞋服产业年产值🍒超4000亿元(人民币，下同)，2024年外贸出口🚨额达753.73亿元，同比增长6.47%。本土运动品牌361°的5G智慧工厂数🎪智运营中心内，服装智能车间数据🛑看板显🐨示整个工厂的生产数据，企业智能🔥化改造让生产效率更加高效；正在👒加速建设的安踏全球智慧创新🖱产业园项目，将集合十余条🤡智慧生产线，以及多👄个创新研发基础设施……　　这种以数智化激活💵产业活力的🦉实践，正是福建全省推动🆗消费品工业高质量🎦发展的缩影。近年来，福建以因🎃地制宜发展新质生产力为主👛线，深🍹入实施消费品工业“三品”(增品种、提品质、创品牌)战略。泉州、莆田以及晋江、德化等6个市县区入选消费🌯品工业“三品”战略示范城市。　　今年4月，包括盼盼食品在😌内的2个企业品牌和1个区域品🕋牌入选首批“中国消费名品”名单，成为泉州市🏣消费品工业发🤼展的生动注脚。　　福建省泉州市🏝工信局副局长陈传🐆芳介绍，泉州🚶通过市县两级推动企业开展“三品”活动，鼓励🍂企业开发新品种、引进新技术、采用新工艺为⌚整个消费品工业孕育➰发展动能。(完)水澤文子发博回应✡蝴蝶色娱乐中文网图🧢片争议，称“坚信正义”。“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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青山和希/Nick (IV)/Amy Quinn/Justin Kane

（青岛日报／观海新闻记者 Lilli Dixon）