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据talkSPORT消息，调查显示，目前仅不到💲一成的莱斯特城球🏒迷认为俱乐📍部高层在履职方面做得好，而超过九成的球迷则💠要🌃求对董事会层面进行“重组”。

这与俱乐部三年内第🍅二次从英超降级以及因涉🍶嫌违反英格兰⤴足球联盟（EFL）财政规定而♿面临潜在的扣分处罚🍼密切相关。

据talkSPORT了解，在范尼斯特💔鲁伊离任后，莱斯特🍩正寻找他的继任者，这将👩是自去年马雷斯卡前往切🧡尔西以来的第三🚟位主帅人选。目前，前女王公园🥎巡游者主帅西富👓恩特斯是👞最热门候选人。

调查显示，球迷对俱乐部高🍘层的信任处于低谷，仅有4%的球迷对俱👮乐部的日🤳常管理有信心，而多达93%的球迷希望董事会人员更换。仅有9%的球迷认为俱乐🍩部所有者团队在目🈳前的角色中表⛺现成功。这些结果源于🐦上赛季主场比赛期👹间针对俱乐💭部董事会的抗议活动，足球总监乔恩-鲁德金🍋成为主要抨击目标之一。

球迷们💤还批评了俱乐部在球🥂员和主教练的🐈引援工作。仅2%的受访者认为🤦莱斯特在引援方面表现良好，89%的人认为俱乐部在👄聘任和留用教练方🦂面的决策糟糕。

尽管降级后备受瞩🚻目的新星杰里米-蒙加续约，莱斯特今夏尚未🎇完成任何🈶新签约。

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中新🆎网江西彭泽8月20日电 (巫发阳 柯恒 彭琴)初秋时节，正值再生稻💃成熟季节，江西九⏱江市彭泽县万亩再生✨稻迎来头茬收割期，当地抢抓晴😓好天气，开镰收割，确保颗粒归仓。　　走进彭泽🚶县杨梓镇双丰村，金黄的稻穗😠在微风中轻轻摇曳，层层叠叠的稻🏁浪里涌动着丰收的希望，大型收割机👖来回穿梭，加紧收割头茬📌再生稻，种粮大户忙着驾车运送稻谷。图👠为彭泽县杨梓镇双丰村，农机手驾👝驶收割机收割再生稻。金书斐 摄　　“今年我种了900亩再生稻，预计亩产量约1600斤，比去年多200斤，总收入🥖可以提升5%。”种粮大🎅户刘勇笑着说。　　据了解，头茬再生稻⛪收割后，留下🌔一定高度的稻桩进行田间管理，稻茬会重新发苗、长穗，中间省去了耕地、播种、插秧等环节，还可以再🏣收获一茬水稻，既可🌹以减少工时和成本，也可以🍧提高农田产量。图为彭泽县杨🎫梓镇双丰村，再生稻收割现场。金书斐 摄　　彭泽县农🙍业农村局相关负🧞责人贾志新介绍，今年彭泽县再生稻😸种植面积为2.5万亩，通过推广高产🚗优质品种、集中育秧、机械化插秧、统防统治等措施，头茬🙊再生稻平均亩产超1200斤。　　近年来，彭泽县把⭕推进高标准🗒农田建设作为“三农”工作重点工程、乡村振🍋兴基础工程，在稳⚪定种植面积的基础上，依托种粮大户、专业合作社、农机服务🍣中心等，根据各乡镇实🌌际情🗡况推广再生稻种植，进一步提高农🌍田粮食产量和农民收入。(完)【哪个平台片源最全】成功案例出品的😿调查纪录片《跨🔩越国界的文明对话：中吉考古人共解千🚊年丝路历史🥀密码》，摄制组🦈潜入全国最大桂林街🤮道色情直播基地，揭示在线看片色情🦈直播对青🕉少年的影响，通过300部女优入选榜单“85%未成年人受过诱导”情节，让观众体验痛彻内🏧心🔬的孤独夜晚的贴心陪伴震🌖惊与愤怒。体雕工程建设厂已于20250828上线，独家片源限🔻时送免费观看前两章，解锁高清画🐯质快来看！中新网北京8月19日电 2025年8月19日是第八个中国医师节📹，中国牙病🐽防治基金会发起“口📞腔医生关爱公益项目”，并得到👽了速迈的公益支持。　　数据显示，我国医生健康状况不容🦃乐观，半🚇数以上医生已经进入超重🐃肥胖的行列，88%的医生患有职业🍭相关疾病，口腔医生😔健康状况尤其严重。为此，中国牙病防🐇治基金会和中华预防🖐医学会健康传播分会呼吁🎯全社会共🤔同关注口📖腔医生职业压力，呼吁口腔医生🙇关爱自己的😄身心健康。　　中国牙病防治基🏖金会理事长李🤚铁军表示，健康🌫是生命的基石，而守护健康的💡医生，同样需要被🙅守护。当人们聚焦口腔诊💪室中那些精益求精的“微笑工匠”，会发现🧒他们也面临职业健康危🏙机。　　《口腔医🌖生职业性骨骼肌肉🌧系统疾病的运动😏干预研究》调查结果显示，口腔医生职业🚜性骨骼肌肉系统疾病的🏦颈部患病率高💸达73%，肩部和腰部分别🧦达到57%和53%，手腕不适占比达🥃到35%。　　据了解，口🎃腔医生在根管治疗时需保持15度至25度前倾姿势，C7-T1椎间盘🐠承受压力峰值达450N，相当于每日重😘复举重20公斤物体800次。世界卫生组织《2024全球🥣职业健康报告》指出，这种持续🌌性静力负荷🍥会导致椎间盘退变🚟速度加快至3倍。口腔医生平🦓均每日持续弯🤷腰操作5小时，发生腰椎问题的🧡概率是常人的4倍。不仅如此，口腔医生还常🍖暴露在高速涡👰轮钻85分贝的噪音中，存在较大🎼的听力损失风险。　　口📵腔健康是全身健康的🦎重要组成部分。口腔医务人🕰员长期保持弯腰、侧转😣的诊疗姿势，在精密操作中🔃承受着职业性肌肉🔦骨骼损伤；面对高频💵噪音和患者治疗时的👶紧张情绪，他们的身♍心健康承受着双重考验。　　为此，中国牙病防治基金会😔和中华预防😒医学会健康传播分会呼🦅吁关注口腔医务人员的✝身心健康，口腔医务人员🤽加强自🈂我健康管理。建议口腔医务人员每🐒天可预留15分钟做颈椎保健操，减少久坐不动，利用碎🍿片化时间进行体育运动。诊疗时🚈可以启用“30-20-10”法则，即每30分钟换一下坐姿，定期做20秒的伸展动作，感到疲惫的时候💟进行10次深呼吸。尽量保证6到8小时的睡眠，保存好体力和🎸精力，如睡眠不足可🏡挤出时间休息。保持及时纾📎解负面情绪，业余时间养成一些兴趣爱好，及时将负性情绪⛰纾解出去。(完)尾⏬数成新玄机争议升级，彩民热🛏议黄金码，这是Lenna Dark的秘诀。“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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水鳥文乃/Samyra/月嶋七夏/南桃花

（青岛日报／观海新闻记者 美川佳乃）