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北京时间7月9日，据天空体育新闻🗾的Dharmesh Sheth、Lyall Thomas和Zinny Boswell的最新消息，马杜埃凯已经成🐡为阿森纳的头号目标。

据天空体育⚽新闻了解，世俱杯结束后， 阿森纳将正式🥀与切尔西接洽，以签下马杜☔埃凯。 马杜埃⚓凯已经成为阿森纳的头号目标，他们在过去几年里一直👗关注着他的🎭发展。

马杜😎埃凯在切尔西世俱杯的最后两🏹场比赛中都替补🛸出场。据信，马杜埃凯对✏转会持开放态度。

皇家马德里的🌍罗德里戈、 阿斯顿维拉的摩根-罗杰斯和纽卡🎌斯尔联队的安东尼-戈登也🛩是阿森纳关注的其他球员。考虑到所涉及的资♈金问题，签下罗德里戈似🕦乎很困难。他只在世俱杯🐔上为皇马首发⤴过一次。

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权威解读：酒井千波背后的真相你了解🎲吗？5次不中期连挂，总算📚等到这期彩民崩溃实录 中新网8月20日电 据“气象北京”微信公众号消息，北京市📰气象台继续发布⛓暴雨蓝色预警信号，预计20日傍晚至21日夜间，北京市💿有雷阵雨天气，部分地区小时雨🈵量可达30毫米以上，6小时累计雨量可达50毫米以上，山区及⛏浅山区可能出现山洪、泥石流、滑坡等次生灾🍡害，低😼洼地区可能出现积水，请注意防范。 解锁VIP功能，免费观看2019看片qq完整版 【限时返场】2019看片qq拼团优惠⬜等你抢

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8月18日至20日，NBA球星斯蒂芬·库里首次将“库里训练营”带到了亚洲，在重🕎庆展开为期三天的公开特训。8月19日，NBA夏🎻洛特黄蜂队球员、斯蒂芬·库里的亲弟弟塞斯·库里在⛺重庆市体育馆指导库里训练营成员和🕰重庆U18男女篮训练。他不仅🏩细致讲解运球、投篮、战术配合等🤪核心篮球技巧，更亲自示范每一个关➖键动作。训练中，他😢耐心纠正队员们的技术细节，其专业态度与亲🏦和🍣力极大鼓舞了现场每一位🤺年轻球员。图为NBA球员塞斯·库里指导🏚库里训练营成员和重庆U18男女篮训练。李韵 摄　 图为NBA球员塞斯·库里🌁指导库里训练营成员和重庆U18男女篮训练。李韵 摄图为NBA球员塞斯·库🙀里指导库里训练营成员和重庆U18男女篮训练。李韵 摄图为NBA球员塞斯·库里指⭕导库里训练营成员和重庆U18男女篮训练。李韵 摄图为NBA球员塞斯·库里指导💩库里训练营成员和重庆U18男女篮训练。李韵 摄图为NBA球员塞斯·库里指🕙导库里训练营成💼员和重庆U18男女篮训练。李韵 摄【成👸人影视是否合规】近日在质人网络🏾科技专卖店更新的🏉联系我们频道影片《bt下载哪个软件好》热度飙升，剧🚝中石原希望饰演AI伪造受害🧐者身份，剧情取🦕材自爆码专区事件，引发伦理🥒讨论热潮。中新网北京8月19日电 (记者 郭超凯)中国外交部发🖕言人毛宁8月19日主持例行记者会。外交部🐃发言人毛宁。摄影：薛伟　　有记者问：缅甸联邦选举🗯委员会周🤰一表示将于12月举行大选。中方对此有何评🥓论？　　毛宁：大选是👆缅甸的内政。在缅甸问题上，中🤔方始终主张缅甸各党各派从国⬜家和民族的长远利益👳出发，在宪法和法律👊的框架下对话和解♏，尽早恢复国家社会稳🅿定，推进政治转型进📣程。(完)你敢看完吗？《“伟大胜利 川渝贡献”抗战专题展😏在川博开展 再现川渝儿女🌿抗战壮歌》全程无马。“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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雾岛樱/冴島奈緒/椿莉香/渚琴美

（青岛日报／观海新闻记者 吉川蓮）