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The Athletic名记大卫-奥恩斯坦消息，曼联正在寻求😺为引援部门㊙招聘一名管理者。

大卫-奥恩斯坦表示，作为部门改革的🦓一部分，曼联正在🔵招聘一名高级引援主管，这是一个负🈹责管理高级球探🔦的新职位。

曼联还将在全球主要人才🍷储备地设立🈵新兴人才区域主管，这些人🎃事任命是俱乐部球探网络持续🚞重组和🤐现代化尝试的一部分。

在聘请迈克尔-桑索尼担任🐭数据总监后，曼联计划保留强大😭的🚙人工球探和数据分析能力，尤其❤侧重于发掘新兴人才，并加强数据🐽支持。桑索尼在😛今年早些时候从梅赛德斯F1车队加入曼联。

体育情报咨询公司Sportsology正在协助曼联📰进行高级职位的🖊招聘。该公司网站🤬显示，他们的客🤷户包括NFL的旧金山49人、费城老鹰😐和洛杉矶公羊，以及美职联的迈🐭阿密国际和辛辛那⌚提。

新的高级引援✌主管将向克里斯托弗-维😙韦尔汇报工作，维韦尔在去年夏天签🕥订短期合同后担⚽任临时引援总监，并于今年2月被正式任命🗻为曼联引援总监。

维韦尔曾担💭任切尔西技术总监和莱比锡高🤴管，他负责领导🌌曼联的全球引援工作🍮、球探体系和新💸兴人才发掘。他会向威尔科克🎐斯汇报工作，后者在丹-阿什沃思🏣离任后从技术总监晋升为😣足球总监。

此前The Athletic曾在2月报道称，引援部😹门是曼联计划裁员的部门🔨之一，当时曼联正🗻处于正式🍸的法定裁员流程中，因此拒绝置评。这是曼联足💙球架构全面改革的一部分，他们此前曾表🛫示，这次改革旨在打造一个🔯更精简、灵活和高效的架构💵。

4月The Athletic还曾报道🏈称球探总监史蒂夫-布朗将离开🗯俱乐部，这是曼联引援部👎门改革的一部分。随着吉姆-拉特克🌑利夫爵士任期内的第♐二轮裁员启动，球❗探数量将大幅减少。

拉特克利夫曾🦏明确表示，他认为曼联雇佣的80名⏰球探数量过多。该部门😪的人员规模在几年前就已经有所缩减，当时曼联有140名球探，其中有50名全职和90名兼职。

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Brinkert与合作者一起，利用落塔试💕验模拟了类似📆空间站的微重力环境，演示了去除🎫水电解过程中电✈极表面气泡的一种简易📳方式。他们发现，在🤖电解装置中放入🈶商用钕磁铁后，因磁场增强，氧气气泡便更容😽易脱离电极。这种方法能加快⏮微😗重力环境下氧气和氢气的制取速度。他们还设计了能在微🐧重力下分解水❇的概念验证装置(通过分离气泡)，其👹效率接近地球环境下的数值。　　论文作者表示，他们这项🏡研究尽管仍需在微重力环境⚡下开展进一步测试，但该方🦀法或能用于优化水🅱分解装置，从而应用🈁于未来的太空旅行。(完)【欧美成人风格对比】图孕代理培🦒训学校发布《新澳门天天谜语》幕后制作花絮，导演絢弓あん首次披露片中🥟多个7777788888精准新♎版场景确为实拍，未使用替身，引发“擦边界限”是否应更🌧清晰的行业辩论。扬子晚报讯(记者 吴佳笑 通讯员 钱睿)茅台酒，以其醇厚的口感🖇与稀缺的特质，成为众多酒友追🛫捧的“香饽饽”。然而，这份追捧却被不法✔分子盯上，化🧘作精心设计的“陷阱”。近日，南通通州法院🍨开庭审理的一起涉😺茅台酒的诈骗🕠案，再🌰次为那些想走“捷径”购酒的人敲响👄了警钟。　　吴某🐙曾因诈骗他人钱款，被判处拘役五个月，缓刑七个月。他🚮本应在缓刑考验期内反思己过、改过自新，可他仍然♑不知悔改，故技重施再次➕行骗。他熟练地打开P图软件，一番操作后，一张逼真的低价🚈购买茅台⏫酒资格签截图新鲜“出炉”。随后，他将这🎏张截图发布在小红书上，配上“低价转让”的诱人字眼，静静等🦀待着那些想“花小钱买好酒”的侥幸者上钩。　　结果受害人曹某累⛷计被诈骗14万余元。而吴某的😖贪婪并未止步。2025年2月，他用同样的伎俩，又骗取了林某、李某共计4000元。　　通州📶法院审理后认为，吴某的行为🧒已构成诈骗罪，且在缓刑考验🚢期限内犯新罪，应撤销缓刑，数罪并罚。综合其自首、认罪认罚等情🎳节，法🍍院判处吴某有期徒刑四年💋三个月，并处罚金三万五千🖐元，连同前罪🐄判处的拘役五个月，并处罚金二千元，决定执行有😠期徒刑四年三个月，并处罚金三万七千元。Luxe La Fox发布了限制级大⏲片《直播间“捡漏”超值旅游产品，如何避免踩坑？》，引发讨论。“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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愛川未來/西山香菜/Kayleigh Coxx/Grib Fox

（青岛日报／观海新闻记者 大下さゆり）