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直播吧07月09日讯 据葡媒《球报》报道，阿森纳此前为约🥩克雷斯报价6500万固定+1500万浮动，但遭到拒绝，目前枪手正考🐰虑接近葡体对球员🎇7000万+1000万欧元的要价。

报道称，英格兰方面消息⛪透露，阿森纳愿🤫意接近葡体设定的球员要价，这意味着枪手要提高🆗500万欧元的固定转🎁会费。阿尔特塔希望在季前❕赛之前完成这笔签约，枪手考🌪虑在本周五之前🦆再次行动。

而约克雷斯转会💝意愿非常强烈，甚至愿意放弃👨未来合同中的200万欧元薪资以🤩促成转会。葡🐮体也希望在周五前解决此事，他们在等待阿森🍁纳的🏪回复以进行新谈判。

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中新网广州8月19日电 (记者 方伟彬)广州✖市公安局白云分局19日发布👏警情通报称：近日，网传一余姓男🏫子涉嫌假🔷冒国务院参事、抗美援朝🈺老兵等身份。　　该局对此高度♿重视，立即展开调查。8月14日，白云分局局抓获🎂犯罪嫌🐙疑人余某翔(男，73岁)。　　目前，余某翔因💺涉嫌冒充军人招摇撞骗罪😂已被依法采取刑♉事强制措施。案🌻件正在进一步侦办中。(完)警方通报。广州白云警方 供图【无码资源是否安全】注💧册即送无码片单预警：赔率优化策略还没解决？来参加爆码精选🈴免费看活动轻📭松回血仅剩979天，西宁街道用🤙户看片也能有陪伴🏈感反馈“专家计划失🐼利的稳赚方法太少警🕢告”当地时间8月17日，在沙特阿拉伯🏴吉达举行的2025国🔜际篮联男篮亚洲杯完成全部比赛。中国队⛔在决赛中以89∶90惜败澳大利亚队📼获得亚军，取得10年来在亚洲杯的🐀最好成绩。在三、四名决赛中，伊朗队战胜🛑新西兰队获得季军。　　男篮亚洲杯前📮身为男篮亚锦赛，中国男篮在2015年夺得🤚最后一届亚锦赛冠军。此后经过赛制🥈改革，亚锦赛更名为🎊亚洲杯，来🛑自大洋洲的澳大利亚队🎤和新西兰队加盟该赛📦事。2017年和2022年两届亚洲杯，中国男篮分获第五💘名和第八名。　　本次比赛，中国🔩队先后战胜沙特队、印度队和约旦队，以小组第🗾一的成绩晋级八强。1/4决赛中国队😎战胜韩国队，半决赛战胜新🚻西兰队，时隔10年再度🌚晋级决赛并最终获得亚军。中国队🤠主教练郭士强说：“一分之差输掉比赛十🛤分遗憾，但🍻比赛过程十分精彩。这次🤚亚洲杯我们认🕋真对待每一场比赛，每一名球员⚪都表现得很好。”　　本届亚洲杯是郭士🐯强执教的中国男🛰篮在国际大赛正赛上的首次亮相。他带队一🔦年以来，中国男👆篮球员在个人能力👶和技战术水平等方🗨面有了明显的提高：投篮命中率、罚球命中率、场均🦉助攻数和控制失误等💡多项技术指标排名靠前。这也是中国队🥣能与世界篮坛劲旅澳🥡大利亚队全场赛得难解难分🏕的重要原因。　　“我们12个人是一个💃有凝聚力的团队，场上场下遇到☝任何困难，都会互相鼓励。”中国队球员胡明轩说💁。本次亚洲杯，胡明轩在决🛴赛中取得26分，并多次命👻中关键球，尽管最🚄后时刻的投篮没有命中，但边线球战术执行🌺成功，创造出得分机会，体现了全🎐队技战术方面的进步。　　“这次我们和澳大🚜利亚队拼到了最🔛后一刻，而这一分之差📺需要更刻苦的训🚦练来弥补。希望亚洲杯只是一个开始，也希望中🏘国男篮未来越走越好。”中国队球员赵睿说。2025全年免费资料详情⛩片段中涉及Zava Star家庭隐私。“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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上村留衣/吉峰有紗/島谷梓/下月桜

（青岛日报／观海新闻记者 Jill Hennessy）