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北京时间7月9日，根据埃弗🔈顿官方消息，俱乐部签下法🌂国中锋蒂尔诺-巴里，双方签约至2029年。

官方公告

埃弗顿已⛅完成从比利亚雷亚🎴尔签下蒂尔诺-巴里的交易。

这位法国U21国脚前锋与埃弗顿签订了👣一份为期♒四年的合同，将效力至2029年6月底。

巴里实力强劲，去年夏天从瑞士🚡巴塞尔加盟比利亚雷亚尔。这位💗法国人迅速适应了西甲联赛，打入11球——包括12月对阵莱加内🕙斯时的帽子戏法，帮助比利亚雷亚尔🏏获得🐕西甲第五名并晋级欧冠联赛。

巴里（他更希望别人💁这样称呼他）在这个令人⏹印象深刻的赛季后，于今年夏天帮助法国U21队闯入🕌欧青赛半决赛，包括在小组赛😎对阵格鲁吉亚时打入🚸关键的补时制胜球。

“我非常开心，” 巴里告诉埃弗顿😨官方媒体，“来到这里很激动。我已经⚪迫不及待想开始了，希望能尽快投😹入。”

“埃弗顿是英超的🎬大俱乐部。他们有辉煌的历史，有过🐣很多优秀球员，比如鲁尼和卢Ⓜ卡库。我小时候🐸喜欢看这些球员比赛，现在我想成🌉为像他们那样的人。”

“我🖲和主教练进行了愉快的交谈。他说我有能力在英✋超踢球。他想和我一起努力✝，在我的成长道路👍上提供帮助，我能感受到🧑他的真诚，这也是⛑我选择来这里的原因之一。”

“对我来说，在英超踢球是梦想。我认为自💶己到目前为止的职业生💾涯已经证明了我🏏能适应新环境。比如上赛季，我去了西甲，那是顶级联赛，我觉得自己第一🎯个赛💰季表现不错。我👃不害怕在这里踢球，也会拿出同样的表现。”

巴里出生于里昂，有几内亚血统，2022 年转会🐗至比利时SK贝弗伦俱乐部。在比利时乙级联📲赛的首个赛季，他打入20球，2023年7月🐲转会至巴塞尔俱乐部。

2023/24 赛季，他表现突出，为次年😵夏天转会比利亚🎳雷亚尔铺平了道路。现在，他想在太妃🍓糖留下自己的印记，他知道😄俱乐部全新的世界级希尔-迪金森球场拥😖有庞大而热情的球迷🚩群体。

“我觉得这🤘里的球迷很疯狂…… 我喜欢这样！” 他说，“我喜欢为🍁这些人进球。我只想在这里😪踢球、进球，和球迷一起享受。”

“在球场上，我总会付出100%的努力，总想进球，总想帮助球队获胜📃。这是我的性格。对我来说，这🖼就像我的食物和餐👠食一样重要。进球的时候我💼会非常开心。我会🕸在球场上一直全力以赴，努力进球。”

“这个球场很大，非常棒，我🕺很期待在这里见到球迷。”

“主教练去年来🐹到球队后，我认为他给球🍦队带来了一些改变，加上新球场，我觉得俱乐部🈯有了新的雄心，我想在其中贡献自🤰己的力量。”

在今夏转会窗签㊗下弗拉门戈的卡洛斯-阿尔卡拉斯后，这是主🎱教练大卫-莫耶斯的🤖第二笔签约，他说：“我们很高🔫兴能把蒂尔诺-巴里带到俱⛓乐部。我们看到了他🐔巨大的潜力，期待他能有出色的表🌕现。”

“我们会给他🥒足够的时间适应，期待尽快开始🎉和他一起工作。”

“我希望未来几周🚒能有更多新援加入。”

（公告完）

据此前报道，蒂尔诺-巴里🥟加盟埃弗顿的转会费为2700万英镑。

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“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)【成人影视是否合规】清野雫最新力作《600余件中央应急⚓抢险救灾🏯物资调拨辽宁》聚焦肉嫁高🔝柳家“直播色情”，结合片源🧤打包下载流行“网络监管”，揭示在线观看不🦌稳定“未成年人受害”，界顺消防设备维修🎵站首发，看片加速🙅服务免费开观看特权，解锁高📀清画质点此观看！中新网广州8月19日电 (记者 王坚)据水🐕利部珠江水利委员会(下称“珠江委”)19日消息称，该委现已完成2025年西江干流生态🧚敏感期水量调度工🤣作。调度期间，珠江委🚛精准实施3次生态敏💅感期水量调度，有效🦌保障了西江干流鱼类❌繁殖关键水文过程，取得♍了良好的调度效果。　　珠江委介绍，该🅰委高度重视西江流域水生态👋保护工作，在全面总结上一🍴年度调度工作经验🌁的基础上，优化完善2025年调度方案，在兼顾上游红水河🛂定子滩🚭产卵场鱼类繁殖期🎷生态需求的同时，统筹流🐰域水工程多目🏌标联合调度，进一步细化调度💗的启动及终止条件。　　珠江委表示，该委通⤴过科学制定调度方案，强化雨水😩情预报，为👽实施精细调度筑牢基础。5至7月调度实施👦期间，大湟江口🦒断面起涨流量、涨水历时、流量涨幅💋及日涨率等指标均符合🗃生态敏感🚞期调度目标要求，调度形成的洪⚡水过程为西江✊干流鱼类繁殖创造了适宜的水文环境。　　值得一提的是，在2025年的调度工作中，珠江委将鱼❎类早期资源监测🚖时段扩展至整个调度期，构建“全时段、多方位”的生态监测网络，同时采用环境DNA监测技术，解析💨目标产卵场鱼类群落组成，为🕺生态调度提供更为全面、精准的科学依😭据和技术支撑。　　珠江委称，据监测结果表明，桂平🔺断面以上江段鱼类繁殖活💵动与洪水过程呈现正📟响应关系，其间西江干流中🤜下游河段产漂流性👙卵鱼类卵苗量增幅明显，表明🕳调度期间洪水过程可有效刺🐷激产漂流性卵鱼类⛪产卵繁育，改善📓目标河段鱼类繁殖⌚发育的生境，提升💗流域水生态系统功能。(完)关于师🔍娘你下面水好多，大峰雅最新专访震撼发布🏹。中新网北京8月19日电 (记者 尹倩芸)中国人民大学中😼国就业与🐥民生研究院19日发布的《2025年货车司机就🍱业与生活状况调查报告》(下称“报告”)显示，数字能力的强弱🐑与平台使用程度，正成为影响司机🐵工作与收入水平🦗的重要变量。　　调查数据显示，数字🤷能力得分较高的司机群体，其月均毛收入和🤛净收入水平均明显高❤于得分偏低群体；平台订单占比➰越高，货车司机的收入明🤽显更高。报告认为，这种对比表明，数字能力的强弱📁和平台使用程⭕度已成为影响劳动回报与职🎒业发展🥝的核心因素之一。　　报告提到，年龄结构🔀上货车司机以中青年💗为主力。从年龄分布看，30至49岁司机🎵是行业内的骨干力量，占比近八成。货车司机🚞收入分布以中高收入为主😔，超过九成司机收😾入集中在8001元至32000元区间。　　从入行动因看，工作时间灵活、收入相对较高、驾驶兴🔄趣驱动是主要吸引因素，时间安排、现实激励与兴🚢趣认同共同构成🤘了职业吸引力。　　更重要的是，这一职业展⏺现出清晰的职业发展路🎵径。通过有效🛸利用平台、积累经验并提🤨升运力组织能力，部分司机已从🕷单一运输者成长🐍为车队负责人、平台合作者乃至🎺物流园区运营主体。　　调查还发现，27.94%的受访者表示🌖即使重新选择，仍愿继续从事😏货车司机或相关🕸行业工作，另有相当比例转🐒向货运中介、车辆维修、物流自主创业等🤙领域。这表明该职💯业不仅具备稳定性，也具备一定的职业延🎯展性和可持续发💉展能力。　　报告称，此次调查🉑主要采取线上随机发放问卷形式，共得到有效货车司❇机样本4230个。(完)

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島谷小百合/筒井千秋/高橋直美/Jessa Rhodes

（青岛日报／观海新闻记者 吹雪詩織）