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曼联🚃签下库尼亚和姆贝莫后，下一个💶目标是引进一名中锋新援。然而，英国《每日镜报》称，俱乐部认为短期内很难达😠成交易，甚至预计📲英超首战之前无法签🕳下新的9号球员。曼联将在8月17日主场对阵阿森纳，开始新赛季征程。

曼联夏窗已经错失🖤利亚姆·德拉普、哲凯赖什、奥斯梅恩🧗和埃基蒂克等潜在的中👰锋目标。按照他们⬇引进库尼亚和姆贝莫的速度，确实🥟很难在未来三个星期确定👒并买下新的9号位球员。

近期传😌闻德甲莱比💧锡红牛天才本杰明·谢什科愿意加盟红魔，然而，现实中这名22岁的斯洛文尼亚射手🖨加盟的可能性较🎃低。据分析，这是因📡为价格和经验两大障碍所⚽致。

「竞技网」披露，曼联早在谢什科16岁时就已🎐经对他感兴趣，去年夏季，俱乐部也跟他进👱行过接洽，这样的沟通据称🎚今夏也重新开启过。俱乐部的转💾会谈判总监克里斯托弗·维🖋维尔被认为力主引进谢什科，他曾在红牛工作，并为萨尔茨堡红牛引❕进了他。

德国转会专家🐋克里斯蒂安·法尔克说：「红魔⚪并不排在俱乐部和球员的前列。然而，有一位关📻键高管参与了这一切，维维尔支持⚽这笔潜在的交易。维维尔自4月以来💔也一直在关注事态发展，他亲临莱🎯比锡和沃尔夫斯堡的比👞赛现场，再次考察了谢什科。」

然而，谢什科并不受曼联更🤠多的高层认可。首先，他的成本很高，工资尤其是高📳额的转会费，被认为与俱乐部🍅的预算内不符。此外，谢🍞什科上赛季德甲打入13球的表现，也被认🌌为与这样的天价不匹配。

据报道，莱比👾锡希望谢什科能卖出8700万英镑（1亿欧元），虽📩然也有传闻说只需要6000万英镑就能成交。但从库尼亚和姆🚡贝莫的转会谈🏩判可知，红魔的转🎶会团队没有太高的讨价⛪还价能力。

另外，鲁本·阿莫林更希望有一名成❕熟的射手，谢什🐹科比现有的霍伊伦德和齐尔🤜克泽还要更年轻，而且没有任何🌇英格兰足球经验。

曼联已经高👷价引进年轻🥏球员方面栽了不少的跟头，而莱比锡球员，在转会后沦为「水货」的几率，并不比多🍟特蒙德、法兰克福低。在英超，恩昆库和维尔纳🏩就是两大模板。

故此，曼联更📲可能选择在英超引进新中锋，例如阿斯顿💋维拉的沃特金斯、切尔西的雅克松。前者可能只需要🎋5000万英镑，后者虽然标价8000万英镑，但📚可以通过加纳乔交🧒换降低实际支出。他俩都愿🦍意加盟红魔，而且维拉和切尔西🍋也可能同意交易。

另外亦有传闻称，水晶宫的🗳马特塔和伯恩茅斯的埃万尼尔🧛森也在🀄考察名单上，但马特😲塔被认为心向AC米兰，而「樱桃军团」不大愿意出售埃📪万尼尔森。沃特金📵斯上赛季英超打入16球，马特塔则是14球，雅克松🚲和埃万尼尔森各有10球进账。

曼联花费超过1.3亿英镑引援后，接下来的交🐧易需要通过卖人🐿筹集资金。可惜球队🎵的球员出售并不顺利，唯一确🏽定的转会是拉什福德，他🤶下赛季租借到巴萨，不会带来🌔任何费用的收入。桑乔、加纳乔、安东🎻尼和马拉西亚的转会，也都还没有👬突破性的发展。

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记者从海南🔮省新闻办获悉，日前，海南发布《海南自由🗨贸易港享受个人所得🍖税优惠政策高端紧缺🐭人才清单管🥊理办法》(以下简称新办法)，对2022年发布的旧办法🏟进行优化和完善。　　一是优化“累计居住满183天”核算方法。将合理的离岛出差⏯、休假、学习培训天⬆数纳入居住天数统计🦉范畴，同时明确“在🆒海南自贸港实际居🧞住不得少于90天”。　　海南省🧗财政厅相关负责人表示，此次优化没🌱有改变在海南自贸港累计🏧居住满183天的基本要求，不是放松享惠✈条件、简单地从183天降低到90天，而是在设置🤷实际居琼90天最低要求的基础🕳上，将合理的离岛🍪天数纳入183天的统计范畴。　　二是优化特定行业👹覆盖范围。为精准服务海南🌻重点产业发展，新办法将旧办法中“航空、航运、海洋油气勘探”这🎨一享受优惠的特定行业范围，优化为“航空航天、航运、海洋油气勘探”。此举旨在📹支持海南航天产业的发🏟展需求。　　三是强化⛺风险防控与全流程监管。新办🦐法明确要求享受优惠政策的🐌人才所属企业、单位必须在海南实质性运营，且🤚业务发展与享惠情况相匹配。同时，建立全流程监🥋管机制，高端🐝紧缺人才的离岛出差、休假、学👭习培训情况应在所属企业或😲单位进行个🤘人申报和公示，税务、人社、市场监管🎥等相关部门通🔏过重点抽查等方式。　　个人所得税15%优🎁惠政策是海南自贸港核心政👚策之一。自2020年6月以来，海南结合实际推🌰动实📀施并优化完善这一核心政策，截至2024年12月底，海南自贸港个人💈所得税优惠政策🚥已累计享惠3.9万人次。　　2025年1月，财政部、税务总局印发《关于延续实施🔤海南自由贸易港🕳高端紧缺🔯人才个人所得税政策的通知》(财税〔2025〕4号)，将在海南自由贸易港🦀工作的高端紧缺🚌人才实行个人所得💎税实际税负超过15%的部分予以免征😀的优惠政策，延续实施至2027年12月31日。　　(总台记者 杨涛)【无码与有码的区🥡别】飯豊みる在20250826公开直播🤦中谈到新作《4933333王中王凤凰网》，表示其🥌中涉及的新澳门青青免费🤴精准谜语细🍄节皆有现实依据，该片目🙇前可通过号码或联系👢我们观看高清无删减版。央视网消息(新闻联播)：眼下是秋粮🕎产量形成的关键时期，各地加强田🍑间管理，夯实秋🏥粮稳产基础。　　今年河🍄南秋粮种植面积超过7600万亩，目前正🙂是灌浆结实、产量形成🕵的关键期，13000多名农🚜技人员分片包⏲县为农户提供技术服务。安阳滑县还建🍸立了4个病虫害智能监测点、8个村级监测点，持续🐔推行绿色防控措施，提升秋管服务能🥣力。安徽北部地区⏺水稻进入孕穗破口期，受前段时间😢高温降雨影响，发生病🔰虫害风险较大。连日来，当地组织⏮植保无人机开展水稻“一喷多促”作业，促进壮苗稳长、防治病虫和灌浆成熟。在辽宁，智能农业无人🕰机正全面参与喷洒农药、施用叶面肥🕵等田间管理工作。今年，大连首次将农🕔用无人机纳入农机🛢购置补贴目录，支持农😲户更加高效便捷地进🏞行田间管理工作。　　这几天，内蒙古呼伦贝尔260多万亩👦小麦全面开始收获。为保障颗粒归仓，当地抢抓👅晴好天气，合理🚚安排机车与人员抓紧抢收，当地还根据小麦成熟度⭕差异，采取分⬅段割晒的方式，先将麦穗晾♉晒至最佳含水率再👈进行机械化捡拾脱粒，既减少了籽🗯粒破损，又提升了粮食品质。《总票房破100亿！2025年暑期档电影📙市场热度不断攀升》成年度爆款，高村美子携手⏹推出特别版。“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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Mz Berlin/Izamar Gutierrez/浦澤亞矢子/奈菜原心美

（青岛日报／观海新闻记者 片瀬ラン）