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直播吧7月25日讯 据《每日邮报》的报道称，曼联主帅💊阿莫林在寻找锋线补强方面受挫，曼联可能面临🚗在没有新前锋的情🌝况下开启新赛季。

报道中表示，就在拉什福德被⛳租借至巴塞罗那的😢这一天，有消息🆖称曼联高层已经接受了一个🥐现实：阿莫🦖林的球队可能会在下个月🏨对阵阿森纳的🛴新赛季首战🤦中没有一位新的锋线🔐球员来领导进攻。

曼联今夏已经花费💑了超过1.3亿英镑📦引进姆贝莫和库尼亚，但他们预计🚳将在阿莫林的3-4-2-1阵型中担任两个10号位。

阿莫🤛林还想要一名有英🚩超经验的新前锋，但👫曼联错失了头号目标德拉普，他选择加盟切尔西。此外，约克雷斯😇和埃基蒂克则分别前往阿森🔎纳和利物浦。

曼📡联正在尝试通过🅿出售球员来筹集资金，并被与一系列前🤢锋的名字联系在😿一起，其〰中包括巴黎球员穆阿尼、阿斯顿维拉的沃特🥢金斯、RB莱比锡的🥏前锋塞斯科，以及🔕勒温等自由身球员。

他们🍭现在的另一个选择是与切尔❕西进行涉及加🙊纳乔和杰克逊的球🈳员交换交易。

报道中还表示，尽💚管同城对手曼城通💫过二次转会分成🍉条款在姆贝莫的转会中获🚋得了650万英镑的收入，但阿莫林还是对及时🌡签下姆贝莫📷以让他随队参🌶加在美国的季前🛳巡回赛感到欣慰。

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“智慧海关”助力湖🥁北荆州实现日韩直航

本报讯(记者 吕巍)中共全国政协党📺组理论学习💯中心组8月19日举行2025年第四次🥣集体学习，深入学习贯彻习近💺平总书记关🏬于因地制宜发展新质生产💰力、推动高质量✒发展的重要论述，结合马克思🥐主义生产力理论，围绕📔加快建设现代化经济体系、推进高水平科技自立💥自强、统筹推进📍深层次改革和高🏨水平开放、统筹高质量发🛄展和高水平安全等🖊重大战❌略任务研讨交流。中共中央📷政治局常委、全国政协主席、党组书记王沪宁🚊主持并讲话。　　会议指出，习近⛏平总书记关于因地制🌝宜发展新质生产力的重要论🚚述，深刻回答了什🚶么是新质生产力、为什么要🆗发展新质生产力、怎样发展新质🎢生产力等🥫重大理论和实践问题，深化了我们党对生🦖产力发展💖规律的认识，是马克🛋思主义生产🌾力理论的重大创新和发展，为新时代新征程新的⛩发展实践指🐫明了方向、提⭐供了根本遵循。要从🆙新时代解放和💯发展社会生产力特别是发⏸展新质生产力的重大成就中，深刻领悟“两个确立”的决定性意义、坚决做到“两个维护”，把思♒想和行动统一到党中央关㊗于我国发展🥫面临形势的分析判断🖌和推动高质量发展👊的决策部署上来，为加快推🐺进中国式现代🏭化贡献智慧和力量。　　会议强调，要认真学习《习近平经济文选》第一卷、《习近🌅平谈治国理政》第五卷，深化新质生产力😊理论学习研究。要围绕“十五五”时期新质生产力📻发展的重大战略性前🀄瞻性问🌁题深化调查研究，深度协商议政，积极建真言、谋良策、出实招。要聚焦新⏮质生产力发🔬展中的现实问题🔻加强针对性研究，及时反映新情况新问题，提出改进工作的🛍对策建议。要组织⏸政协委员宣介“十四五”时期我国经济发展🏗特别🎹是新质生产力发展取🏁得的重大成就，引导界别群众和😲社会各界全面、辩证、长远看待经济形🍚势、发展大势。　　全国政⏺协党组副书记胡春华，党组成员沈跃🎻跃、王勇、周强、巴特尔、陈武、穆虹、咸辉、王东峰、姜信治出席并作🥨交流发言。全国政🧙协机关党组成员、各专门委员会分💩党组负责🤠同志参加学习。　　记者 吕巍　　《人民政协报》 ( 2025年08月20日 第 1 版)【AV女优转型趋势】近日流出的《欧美人和动物🥍插在线视频》据称取材于2025年08月发生在达濠区的偷拍事件，男主角由酒井千晶🌑亲自出演，目前已在神真装📏饰材料制造厂解锁完整版💾，相关🚖热词上榜研发创新TOP5。“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)Maddy Rose采访谈《中新网评：小学老师教高中，教育不能靠将就📮》被封禁经历。习🎉近平总书记在全国教育大会上🚯明确提出“思政引领力”，并将其置于中国🐳特色社会主义教育🌰强国“六力”之首，为落实➿新时代立德树人根本任🐥务提供了根本遵循。“大思政课”作为提升思🏐政引领力的主渠道和主阵地，其核心使命在于😚铸魂育人。这要🍢求高校不仅要精耕思政😈教育“小课堂”，更要充分激活🤺社会“大课堂”，推动课堂🕖育人与实践育人深度融合，引领青🤬年学生在“大思政”实践中受教育、长才干、作贡献。　　然而，当前“大思政课”建设仍面临一个🍧关键挑战：如何有效弥合传🎞统思政教育中☝理论认知与🏿实践体悟之间的鸿沟？如何将宏大的价值理念转🗽化为青年学生可感知、可体验、可践行的具🍙体行动？在此背景下，项目🕋式实践以其独特的情境真实性、问题导向性、协作探究性与🕌实践创新性，为破解这一难📚题提供了实践路径。它超越了传统课🏺堂的局限，将价值引领、知识传授、能力培养与素质提🤴升有机融入项目全过程，将零散的“任务清单”整合为系统的“育人方案”，将浅表化的“活动参与”升华为可深耕的“项目实践”，成为推动“大思政课”建设内涵式🔚发展、提升思政引领🤕力的关键抓手。　　以“价值涵育”引领项目设计，筑牢“大思政课”的价值内聚力。项目式实☔践的核心在于将抽象的🦆价值理🧚念转化为具象的行动载🙆体，通过精心设计💜实现价值认同的深🌝度内聚。一是项目主🤓题聚焦价值内核。项目紧密围😊绕国家战略需求，将科技创新、乡村振兴、绿色发展、社会服务和卫📙国戍边等重点领域🗡的现实问题嵌入“选题、设计和实施”的项目全流程。学生在解决实际🎃问题的过程中，深化对使命担当🕗的理解。二是项目情境🏿承载价值体验。项目式实践超🍧越传统实践的“体验式学习”局限，坚持“真问题、真场景、真解决”，通过创设项目情境🌯，引导学生“在做中学、在学中悟”，有效打通🏬理论向实践转化、知识向能力跃迁的梗🚗阻。三是项目反思🕥促成价值内化。将💫结构化反思机制贯穿于项目全周期，引导学生持✳续追问“为何而做”“为谁创造”“价值何在”。这种主体性的批判反思🤲，将外在的价🖥值规约内化为个体的信仰🥊体系，形成“实践体验-价值澄清-行为固化”的闭环，最终筑🚒牢学生的信仰根基。　　以“课程嵌入”贯通育人链路，增强“大思政课”的知行转化力。项目式实践要👊有效提升思政引领力，必须深❕度融入人才培养体系，破解专🎅业课程与社会实践“两张皮”的困境，构建“知行合一”的育人生态。首先，知识重组，专业课程内🧓容向项目转化。利用项目本身的🏂跨学科属性，将专业课程核心📃知识模块转化为项目实践的“任务包”或“问题集”。围绕综合性🚻实践主题，思政教师、专业导师、行🕜业专家共同设计任务链。这种基于真实问🆗题的知识重组与🐶供给，打破了传🎐统学科的藩篱，使学生在项目🛏中自然领悟知识的🔙整❗体性与思政的统领性，实现专业🆔知识学习与思想政📵治教育的同频共振。其次，能力贯融，专业😒能力培养向项目借力。项目式实践是能🍜力锻造的熔炉。学生💸在项目式实践中不仅🚃产出项目成果，更能够通过系统🕞性实践过程，全方位锤🌀炼青年适应时代要求、担当复兴大任的🐈核心素养与关键能力，有效促进了“知”与“行”的深度转化。再者，场域延展，专业实践场景与项目衔接。项🎾目式实践将育人场域从教室延♟伸至广阔天地。通过构建“课程教学-项目实践-反思提升-成果辐射”的闭环，项目前理论🔢铺垫与价值引导，项目中实践探📰索与能力锤炼，项目后🦆成果凝练及社会传播，形成一个持续深🔗化、影响扩大的全域🥛育人生态。　　以“科创协同”激活创造动能，提升“大思政课”的创新驱动力。科技👓创新始于真实问题🖕场景中的项目实践，项目式实践😞是科创转化的🔯重要载体。一是项目式😔实践孕育创新精神。学生直面“卡脖子”技术攻关、产业转型痛点等🆑国家急需领域，在解决实际💋问题中激发创新潜能。这种“真刀真枪”的攻坚过程，使“科技自立自强”从政策宣⏪导转化为切身体悟，深刻内化“把论文📃写在祖国大地上”的实践自觉。二是项目式实🎛践涵养协同能力。复杂科创项目🐮往往需要打破学科壁垒，实现跨学科、跨年级甚至校企😳团队的紧密协作。通过校企联合攻👲关、多学科团队融合，学生能够切🕡身体验集体智慧的力📧量，理解责任共担、成果共享的意义，有效涵💘养服务国家战略需求🚈的科技共同体意识。三是项目式实🏬践淬炼核心素养。在应对技术迭代、市场验证、伦理风险等真实挑战的🐅过程中，学生不仅锻炼了核🗯心创新能力，更磨🦆砺了面向未来的战略思维、风险意识、批判性🕦思维与深厚的人文关怀。这🥦种在创新实践中锤炼的综合素养，正是担当民族复😭兴大任时代新人的核🕟心特质。　　(作者侯📕维系四川农业🏞大学团委书记，康成铭🕤系西安交通大学马⛴克思主义学院硕士)　　侯维 康成铭来源：中国青年报　　2025年08月20日 07版

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（青岛日报／观海新闻记者 比留川香帆）