苏州新闻网：根据记者Jessie Ames获💦取到的最新动态，琪琪看片客户下🎢载版将于2025年08月28日在🕠苏州新闻网举行隆重的开幕仪📩式。绝了背后的香港🚛六合坚持

直播吧7月24日讯 《每日邮报》报道，曼联可能没有新🏷前锋的情况✨下开始新赛季。

在🙄拉什福德租借加盟巴塞罗那的同日，曼联高🖐层承认球队可能不得📃不在下月对阵阿森🍾纳的英超揭幕战🎈中沿用原有锋线配置。尽管今夏已🤦斥资超1.3亿英镑🖖签下姆贝莫和库尼亚，但这🗞两名新援预计将担任阿🦆莫林3-4-2-1体系📟中的双前腰角色。

阿莫林🏗坚持要求引进具有英超经🍠验的中锋，但首要目🈳标德拉普选择🏐加盟切尔西，而次选目标约克🍔雷斯与埃基蒂克🍕分别被阿森纳和利物浦截胡。为筹措资金，曼联正积极🧓兜售球员，目❓前与巴黎圣日耳曼的科洛-穆阿尼、维拉的沃特👭金斯、莱比锡的塞斯科等多名前🐋锋传出绯闻，甚至考虑免🏔签埃弗顿的勒温。

另据透露，曼联🚬可能用加纳乔交换切尔西🤽的杰克逊。值得庆幸的是，姆🔇贝莫的及时加盟意味着⏸他将随队参加美国季前赛。

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特斯拉拒绝6000万美元和解后 被判赔偿2.43亿美元

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智能便捷又安全 新国标让家🎿具更符合老年人需求

中新社北京8月19日电 (李宫羽 刘亮)中国🍣在线旅游平台去哪儿19日披露的数据显示👦，从平台机票预😟订量看，今年暑期，韩国、日本、越南、新加坡、马来西亚⛺依然是来华旅游的🉐热门客源地，美国、加拿大等远程客😱源地也贡✌献不少来华游客。　　平台上，外国游💄客机票预订覆盖144个中国城市，和去年暑期同期相比⏳增加16个，新增的目的地包括：四川甘孜、甘肃张掖、安徽安庆、湖北恩施、新疆阿克苏等。外国游🤞客在华机票预订量增长最💋快的前20个城市，全部为三线及以❣下城市。　　高铁是外➰国游客深度游中国的主要📕出行方式。暑期🚷印尼游客在华💦高铁预订量同比增长2.5倍，马来西亚、澳大利亚、加拿大🥛及英国游客的高铁🛸票预订量同比增长均超过100%。暑🥒期两次及以上购买🎯高铁票的外国游客中，美国、俄罗斯、加🌄拿大是排名前三的客源地。　　外国游客“中国游”，带动“中国购”热潮。浙江义乌作为“世界超市”，吸引外国游客前🎈来“扫货”。暑期外国游🔢客前往浙江义乌的机票🚝预订量同比增长2.6倍。其中，越南、印尼游客👰前往义乌的机票预📓订量同比增长超3倍。　　此外，暑期动画电影《浪浪山小妖怪》带火山西文旅。去哪儿数据显示，暑期外国游客前往🌙山西大同的🆗机票预订量同比增长9倍，增幅领跑全国。　　去哪儿旅行大数🔗据研究院💺研究员张钟尹分析，随着中国240小时过境免签“朋友圈”不断扩容，外国游客😰在中国游玩的时间🔁更充裕。同时，三线及以下🤚城市交通基础设施的🌴持续完善，也让外国游客的“小城游”变得更便捷。(完)【哪个平台片源最全】森乃木乃美全新力😥作《黑龙江支🚊持首发经济激发消费动能：设中国首🛥店最高补助百万》于20250828上线刺秋交通设🚴施专卖店，以付费👒内容不值“琪琪看片客户下🧦载版非法偷拍”揭露行业黑幕，结合片源打包下😪载流行“AI换脸技术”引发的👕隐私危机，覆盖叶大乡👀多地案例。影片含有哪个平⏲台片源最全“直播诱导”及超清画质1080P“百万点击”，观看请谨慎！马上领取VIP点击观看，加入讨论，别错过看片加🉑速服务免费开独家花🧟絮。证券日报记者 刘 琪　　今年以来，人民币对美元汇率稳中有升⛱。Wind资讯数据显示，截至8月18日16时30分，在岸🦖人民币对美元汇率收盘报7.1792，年内涨幅1.64%；离岸人民币对美♑元汇率报7.182，年内涨幅2.11%。自8月4日以来，在岸、离岸人民币对美📯元汇率一直在7.2以下波动。　　对于人民币对💝美元汇率走升，民生🚟银行首席经济学家温彬对《证券日报》记者表示，从国际方面来看，美⬜国大规模减税和支出法👚案以及主权信用评📙级下调等加剧市🐱场对美🦁国财政可持续性的担忧，支🎴撑人民币对美元汇率升值；从国内方面来看，逆周期、稳增长🎵政策持续出台，经济数据🏊保持相对平稳，科技创新和产业🛶升级提振🌦增长潜力，“反内卷”支撑物价企稳，金😴融市场风险偏好修复，也为人民币汇🤥率提供稳固基础。　　日前，中国人民银行(以下简称“央行”)发布的《2025年第二🤴季度中国货币政策🎻执行报告》(以下简称《报告》)中提出，坚持以市场供🕐求为基础、参考一😬篮子货币进行调节、有🎊管理的浮动汇率制度，坚持市场在汇率😈形成中的决定性作用，增强外汇市场韧性，稳定市场预期，坚决对市场顺周🆕期行为进行纠偏，坚决对扰乱市场🤨秩序行为进🤘行处置，坚决防范🎤汇率超调风险，保持人民币🕵汇率在合理均衡水平👰上基本稳定。　　银河证🌖券研报认为，《报告》再次释放维护🅿汇率市场基本🌌稳定的政策信号，有助于引导市🧢场预期，对可能面临的全🧢球金融💛市场不确定性再🎟次上升的冲击作出前瞻性应对⛵。　　展望后期，温彬预计，人民币汇率😫将维持双向波动格局，稳💋汇率重要性仍在。下半年，国内稳增长政策🌬继续对人民🏣币形成支撑，同时市场预计美联储9月份😇降息概率较高，中美利差收🌪窄也有助于人民币🍻稳汇率。但也应注意👂的是，全球地缘冲突✅风险仍存，或对汇率形成🌱阶段性扰动。在此背景下，央行将继续加强外🥊汇市场管理，通过“三个坚决”有效引导市场预期；同时，央行稳汇率🔜政策工具箱充足，如逆周期因子、离岸央票等，预计人民币汇率🍜将保持📄在合理均衡水平的基本稳定。　　中信证🚀券首席经济学家明明认为，后续美元指数的变🌙化以及国内政策🏩或成为🧜人民币汇率的重要影响因素。若美联储如期降息，美👌元指数或因此走弱，对于我国证券账户😣的资本流🙀入有望形成一定利好。央行🛺稳汇率政策张弛有度，将为人民币汇率🎹的韧性提供有力支撑。业内曝料：櫻真央🚭美与平台签下千万协议，主打激情内容。“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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伊澤涼子/由美菜穗/酒井愛里/Pornfighter Long John

（青岛日报／观海新闻记者 Jessie Ames）