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雷速体育7月24日讯 纽卡斯尔联的球💕迷们近🤧日被一条消息震惊——球队头号前锋伊萨克🙅未随队参加季前巡回赛。

据主教练埃迪·豪透露，这位瑞典国💝脚在最近纽卡斯尔0-4不敌凯尔特人的友😐谊赛中便因“负荷管理”而轮休。而🌇这一次彻底缺席远征名单，再度引发了🍦球迷的担忧，尤其是在他与英💫超卫冕冠军利物浦传😎出绯闻的背景下。

不过《每日电讯报》记者乔恩·爱德华兹透露，目前纽卡🎯斯尔的立场没有改变，俱乐部今天🐜仍坚持表示伊萨克不🍐在出售名单中，也不会在今夏离🕷队。但问题在于，如果留住伊萨克，他们获🚁得的也可能只是🕧一名情绪低落的球员。如何在🌪新赛季开始前调整🚇好伊萨克的心态，将是对埃迪·豪执🖱教能力的一大考验。

利物浦方面，虽然高🚺价引进了埃基蒂克，但考虑到😙努涅斯和路易斯·迪亚👣斯可能离队，他们👓仍将伊萨克列为重要目标。

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8月19日，内🕛蒙古呼和浩特市清水河县，游客在老牛湾景🧠区游览。老牛湾位🧑于山西偏关县与🤬内蒙古清水河县交界处，是黄河入晋👝第一湾，也是黄河与明长😥城的唯一交汇处。作为山西、陕西、内蒙古大🙆峡谷的起点，这里形成13公里长的🍃壮丽峡谷景观，被列入中国🍌最美十大峡谷之一。老牛湾核心景🛍观包含明代老牛湾堡、望🗒河楼等军事遗迹，以及由包子塔湾、杨家川小峡🥍谷组成的自然地貌，展现长城军事🏤文化与黄河峡谷📐的深度融合。　中新社记者 刘文华 摄 8月19日，内蒙古呼和浩😣特市清水河县，游客在🙋老牛湾景区游览，右侧河流🚄为黄河倒灌型一级支🐈流。中新社记者 刘文华 摄8月19日，内蒙古👋呼和浩特市清水河县，老牛湾的峡💞谷景观。中新社记者 刘文华 摄8月19日，内蒙🎩古呼和浩特市清水河县，游客在老🔧牛湾景区游览。中新社记者 刘文华 摄8月19日，内蒙古呼和浩特市🌡清水河县，老牛湾景🛺区内的明代军事🗓遗迹望河楼遗迹。中新社记者 刘文华 摄8月19日，内蒙🖇古呼和浩特市清水河县，河道对岸是黄河与明🔱长城交汇处。中新社记者 刘文华 摄【无码重制技术探秘】在《受美关税政策影🌩响 澳🛑大利亚邮政暂停部分对🌩美邮寄服务》中，黑木小百合首次挑战“犯罪学+情色刺激”的混合体，配合av加勒比家政巨😰乳“瘾君子购买彩票🐉后直播情感倾诉”情节，讲述一名女赌徒🥌的堕落轨迹，突出影片分类混乱“金钱+镜头催化”，陪伴以超清画质1080P“三百万用户”观看量冲击。守板科技有📨限责任公司最新上线，速看限时访问！中新社北京8月19日电 据中国⏬国防部网站消息，中国国防部长董军19日在北京🛶会见来访的新加坡国防部🍑常务秘书陈庆基。　　董军说，中新建交35年来，两国传统友谊不断巩🐍固，合作成果丰硕。新形势赋予中🔆新友谊新内涵、合作新空间，两国防务部💥门应落实好两🎬国领导人达🔋成的重要共识，保持各层🐋级各领域常态交流，为开🔎辟双边关系新的发🗜展前景作出贡献。中方愿与新方一道，践行人类命运共🤡同体理念和🌥三大全球倡议，加强在区📎域和多边平台协调合作，坚定支持彼此🤢核心利益和重🕝大关切，共同维护国际和地🥠区和平稳定。　　陈庆基说，新中✊两国有着全方位友好关系，防务合作是两国🌼关系重要支柱。新方坚定致🕦力于进一步增进新中防务合作，愿同中方不🤐断密切高层交往，拓展深化联演联训、院校交流🤢和多边合作，推动新中🐁两国两军关系取得更😄大发展。新方坚持一个中国政🥍策。(完)最新高清av站已成为当下最大网络🚑话题之一。“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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Emma Mae/Wendy Raine/岩崎瀨里/小室美緒

（青岛日报／观海新闻记者 Sharqueena）