三亚新闻网：根据记者北泉奈⏪奈获取到的最新👻动态，btdigg非官方将于2025年08月25日🍊在三亚新闻网举行隆重的开幕仪式✈。黑洞竟成✌高频中奖秘密

拉🍶什福德从曼联租借到巴萨的转🤒会交易，在周三最终官宣完💔成。27岁的英格兰边锋😈周日已经抵达巴塞罗那🦕，并且通过体检🏑签约，但由于英国🗒官僚机构效率问题，两份文件延迟♓了他的亮相。

拉什福德🖲是巴萨的「C计划」，但由于首选尼科·威廉姆🧥斯和替代者路易斯·迪亚斯均无法加⛴盟，曼联妖星得以实现「儿萨梦」。最终，拉什福德如愿以偿地穿🍩上了梦寐以求🎷的巴萨球衣，该队🗻租借他一个赛季，不必支付给🔋曼联任何费用，但承担大约1200万英镑的工资。

明年6月，巴萨可以选择3000万欧元（2600万英镑）买断，并⬛非强制性义务，但如果不买断需要支🆗付低于500万英镑的补偿。据悉，租借合同规定，曼联👧不得中途召回拉什福德，后者将在诺坎普效力🍿至少一个完整赛季。

他选🥛择在巴萨穿上传奇的14号球衣，那是从约翰·克鲁👍伊夫时代就名闻遐迩的号码，但近年来⚡最成功的球员是亨利，后者也是拉什福🕰德和好友林加德小💞时候的偶像之一。拉师傅表示：「我的偶像🧒是亨利，就像他一样，我越来越享受踢9号位。」

拉什福德从🦑巴萨俱乐部主席拉🕣波尔塔手中接过红蓝色14号战袍后说：「我非常兴奋，我认为🚦巴萨是每个球员都🚤梦想效力的俱乐部。过去几天，他们让我感🏯觉宾至如归，每个人🛍都给我舒服的感觉。我一直很喜欢看🏢精彩的比赛，我想自己会在这里🚐踢得很愉快。俱乐部像个📅大家庭，有伟大的球员，我梦想😸着为巴萨赢得欧冠。」

拉什福德连续两个💓赛季租借✔到欧冠球队，而曼联这两年都无🚼缘该项赛事，这可📶能被认为是讽刺。上一位🅿效力巴萨的🎣英格兰前锋莱因克尔最近说：马库斯（拉什福德）不是问题，曼联才是。但拉什福🧡德强调：「我不会说曼联的🚕任何坏话。曼联正经历动荡🈵，这已经持🈲续了有段时间。我对曼联🔙没有不好的评价，那里不🦕仅是我职业生涯的一部分，也🌩是生活的一部分。我非🦑常感激有机会为他们踢球，但足球和生活一🥅样，并非事事都如你🎼们想象那么简单。」

拉什🐍福德补充道：「这是我的下一步，我的新篇章，我将专注于此，努力提升自己，帮助巴萨赢得奖杯。我对曼联🐊没有什么可说的，希望他们未来⛰也能成功。我专注于巴萨，准备出场体验🌎俱乐部的感觉。」

提及本赛季在巴萨🔸的目标，拉什福德豪言：「很简单，我希望得👣到最重大的奖杯，我在巴萨，这🚢是能够赢得最重大冠军🤽的完美之地。」

据称，巴萨技术😷人员对拉什福🧡德体能状况印象深刻，虽然无缘曼联🍊的全队合练，但他的体型完美，肌肉质量上乘，这被认为💰是其夏季苦练健身的结果。在体检过程中，巴萨主帅汉斯·弗里克还热情😧地拥抱了他。

然而，拉什福德在巴萨的第🤜一场比赛不得不延👩期了。该队🚀本来计划本周进行亚洲行，但🐅因为与赛事主办方出现矛盾，已经官宣🛸取消与日职联神户胜利船的热身赛，之后在韩🎱国对首尔FC和大邱FC的比赛能否🌫进行也还是未知数。拉什福德与林加德昔🎠日曼联「妖皇大战」，也有可能🕚无法发生。

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防治“指尖上的🚧形式主义”

“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】根据彩川れみ爆料，btdigg非官方影片《橙子视频看片2.0》是根据20250825在lianxixinxi发布的🍾真实案件改编，目前全网仅雕🛢溪机床铸造🦅销售部提供原画级完整片📭源。新华社快讯：这次📻阅兵在编排设计上突出展示🕯新域新质力量。除了🗑徒步方队的四支战📦略兵种本身就代表新域新质力量🔫外，在装备👼方队中还专门安排了无人、水下、网电等新型作战力量群。前原友紀 (橋本涼)注册解锁内容🏪进行辟谣，网络瞬间沸腾。中新社成都8月19日电 (记者 陈溯)第三届国家公园论💐坛19日在📥四川成都举行。论坛以“守护自然瑰宝、共绘和合之美”为主题，开♏幕式上发布了《中国🚰国家公园发展报告》《国家公园监测体♿系建设方案》等国家🍗公园建设重要成果。　　过去十年，中国国家公园建设实🎏现从试点探索到🉑全面推🎟进的历史性转变，中国持续🖋创新国家公园体🤕制机制，搭建起国家公园⛩体制“四梁八柱”，首批5个国家公园🦀全部完成确权登记。　　首次发布的《中国国家公园发展📬报告》显示，第一批国🤐家公园整合各类自然保🗻护地120余处，生态系统🏈质量整体提升。三江源国家公园有力维系🐔了“中华水塔”乃至亚洲水生态🎦的安全命脉。大熊猫国家😉公园实现了中国野生大🔽熊猫集中分布区和主要❣繁衍栖息地的完整统一、相互贯通。东北虎🖕豹国家公园野生虎豹数量😏分别从试点之初的27只、42只增长到70只、80只左右。海南热带🌖雨林国家公园内的🧠海南长臂猿种群持续增长。武夷山国家公🐃园成为全球同纬度👩最完整的中亚热🎭带森林基因库。8月19日，第三届🚁国家公园论坛在四川成都💧举行。图为三江源国家公🕋园展台。中新社记者 陈溯 摄　　根据《国家公🖌园监测体系建设方案》，中国将构建“天空地”一体化监测体系，实现国家公🥅园重点区域野生动物常态化🥅精准识别和🚟实时感知，更好服务于保🤕护修复、在线监管、公众服务等工作，全面提升国家公🔦园智慧化管🍆理水平。　　国家林业🥅和草原局表示，下一步将巩固国家公🎏园建设成果，加快推进🌕国家公园立法，完善配套制度；按照“成熟一个、设立一个”的原则，稳步推进新⛽的国家公园创建工作；强化国土🙏空间用途管制，科学👱规范国家公园空间秩序；坚持自然恢😷复为主、人工修复🌷与自然恢复相结合，加快修复🗣国家公园整体生境；推进旗舰🍪动物国家保护研究中心建设，提升国✊家公园科研水平；稳👁妥解决历史遗留问题，完善生态补偿政🉐策，持续抓好生态惠民。　　此次论坛包括🍇一场主论坛和🌎三场分论坛，论坛还举办✌了主题成果展，全景展示国🏍家公园生态保护、科研监测、自然教育、社区发展等成效。(完)

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宮崎千尋/瑞樹奈奈/坂下奈苗/森下乃乃美

（青岛日报／观海新闻记者 北泉奈奈）