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直播吧7月24日讯 据talksport报道，由于巴萨与神🛒户胜利船的🐐季前赛突然取消，拉什福德的首🥣秀不得不推迟。

巴萨宣布🈂从曼联租借这位27岁的球员一个赛季，据talkSPORT了解，巴萨在👒赛季末拥有永久买断权。拉什福德是自1986年莱因克尔以来首👵位加盟巴萨👒的英格兰球员，他将身穿14号球衣，原本预🚮计将在周日首次穿上巴🎛萨球衣亮相。

然而，巴🌯萨发布了一份声明，称由于合🏥同问题，原定于周日与🐪神户胜利船的季前😺友谊赛已被取消：“巴萨俱乐🙊部宣布，由于主办🔮方严重的合同违约行为，我们不得不暂🎍停参加原定于💚下周日在日本举行的比赛。”

“不过，如果主办💄方能满足某些条件，俱乐部将考虑🐛调整韩国💎之行的安排，在🔳那里我们将对阵FC首尔（7月31日）和大邱FC（8月4日）。如果这些条件得📢到满足，那么俱乐部将在未⏪来几天内❎前往韩国。”

拉什福德是五名😩要求🐼离开曼联的球员之一，他在老特👄拉福德度过了艰难的🐜一段时间后，将在巴萨迎🤝来新的开始。他在主帅阿莫林手下失宠，但在🏝阿斯顿维拉的🐕租借期间展现了他的实力，他表示：“我总是尝试🌦做出决定性的动作，快速、动态的比赛，我喜欢踢出漂亮📈的足球。”

“从小❗我就喜欢看巴萨的比赛，就像大多🍓数巴萨球迷一样。能在这里🚳踢球对我来说将是一种乐🗃趣，我非常兴奋。这是一个🏇能让人们的梦想成真的俱🚘乐部，他们赢得了很⬇多重要的奖杯，这个俱🔪乐部所代表的意义对我🌸来说非常重要。”

“我感觉就像🚋在家里一样，这也是我选💶择来这里的一个重要因素，因为这👭里是一个家庭般的地方，也是🎍一个让好球员展示自己技☔能的好地方。”

拉什福德可能会在8月16日对阵马洛卡的西甲比赛中🎰首次为巴萨出🗃战正式比赛，按目前的📟情况来看，10月26日将是他📩在对阵皇马🐸的德比战中的首次亮相。

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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)《中超联赛：浙江绿城0比0战平上海申花》是售后服务2025年📃最值得期待的作品。8月19日，吉林省⏫近现代史展览在长春开展，共设9大展区、28个单元，通过1200余张历史图片、70余个数据图表、1000余件（套）珍贵实物等展🚞品，系统全面🔭地展示了清代以来至新中💃国成立吉林300年的历史进程。图为小朋友🏃在参观光学仪器。　中新社记者 张瑶 摄 8月19日，吉林省近现代史🍼展览在长春开展，共设9大展区、28个单元，通过1200余张历史图片、70余个数据图表、1000余件（套）珍贵实物等♓展品，系统全面💊地展示了清代以来至新🍗中国成立吉林300年的历史进程。图为市民参观🔠展览。中新社记者 张瑶 摄8月19日，吉林省近现代史展🐱览在长春开展，共设9大展区、28个单元，通过1200余张历史图片、70余个数据图表、1000余件（套）珍贵实物等展品，系统全面地展示了清代📸以来至新中国😰成立吉林300年的历史进程。图为市民参观展览。中新社记者 张瑶 摄8月19日，吉林省🛂近现代史展览在长春开展，共设9大展区、28个单元，通过1200余张历史图片、70余个数据图表、1000余件（套）珍🐕贵实物等展品，系统全面📳地展示了清代以来至🍺新中国成立吉林300年的历史进程。图🚽为市民参观展览。中新社记者 张瑶 摄8月19日，吉林✍省近现代史展览在长春开展，共设9大展区、28个单元，通过1200余张历史图片、70余个数据图表、1000余件（套）珍贵实物等展品，系统全面地👨展示了清代以来至新📧中国成立吉林300年的历史进程。图为📪市民在第一汽车制造厂展🌄区参观。中新社记者 张瑶 摄8月19日，吉林省近现代史展览在👞长春开展，共设9大展区、28个单元，通过1200余张历史图片、70余个数据图表、1000余件（套）珍贵实物等展品，系统🥨全面地展示了清代以来至新中国🌸成立吉林300年的历史进程。图为市民参观赵一🍛曼事迹展览。中新社记者 张瑶 摄8月19日，吉林省🏨近现代史展🍅览在长春开展，共设9大展区、28个单元，通过1200余张历史图片、70余个数据图表、1000余件（套）珍贵实物🃏等展品，系统全🏺面地展示了清代🛏以来至新中国成立吉林300年的历史进程。图为市民在🏫观看侵华日军细🌶菌战资料。中新社记者 张瑶 摄

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（青岛日报／观海新闻记者 Myrella Miyazatto）