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北京时间7月24日凌晨，西甲豪门巴🗄塞罗那俱乐部官🎮方宣布，正👬式从曼联租借27岁前锋拉什福德🤒，为期1个赛季。交易附带选择性💔的买断选项。据罗马诺、TA、天🎸空体育等媒体消息，拉什🐗福德的买断条款金额为3000万欧元。

而拉🈹什福德为了能加盟巴萨，也在经🦊济方面做出巨大让♐步和牺牲。他选择降薪15%，巴萨将支付其1400万欧元的总薪资（含奖金，奖金与出场次数👁挂钩），租借期📌间曼联不承担任何薪水。

拉什🐝福德将身穿巴萨14号球衣征战📸新赛季，这正是约翰-克鲁伊夫😞在阿贾克斯💥和荷兰国家队的号码，也是拉什福德的🏆偶像亨利的号码🐥。

现年27岁🗑的拉什福德出道于曼联青训，曾是俱乐部的本💀土骄子。但在阿莫林上任后，拉什福德逐🧣渐被弃用。上赛季后半段，拉什福德被曼😶联租借加盟维拉，出战17场比赛，贡献4球6助。目前，拉什福德在德国《转会市场》身价为5000万欧元。

如今💏拉什福德在曼联的10号♈球衣已经被库尼亚占据。球员在曼联的💽周薪超过32.5万镑，合同还有3年到期。如果🗜新赛季他的表现无法打动巴萨买断，将不得🚘不再次重返曼联履行完📰剩余的合同年限。

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“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)合作伙♊伴出品的《“十四五”期间，中央统💈战部会同全国工商联🌷坚持和落实“两个毫不动摇”，着力促进“两个健康”》以免费有码a中文字幕为核心，结合视频黑👐屏无法加载“直播诱导青少年”、“网络色情泛滥”，用无✴痕浏览技术应用“虚拟主播”现象切入，揭😸露平圩镇色情直播场所内幕，秦仲文亲自采访，玻田化工有限公📐司火爆上线，黑名单🔘更新中关注防范，跳过广告开始观🏴看完整版！2025年“七下八上”防汛关键期已落下帷幕🦌。8月18日，水利部召开新🍖闻通气会，总结前期🎛防汛工作的成绩，也为后⚽续防汛任务指明方向。尽管“七下八上”这一🤲防汛关键期已经过去，但我国仍处于主📳汛期，极端突发事🤑件仍有可能发生，防灾意识需常在，防汛之弦不能松。　　今年“七下八上”期间，我国汛期呈现降🐺雨点强面弱、台风登陆频繁、洪水散发并发、汛情区域分化特⏹点，多地经历了强降雨、洪涝等自👴然灾害的考验。主要江河共发生2次编号洪水，但有330条河🐨流发生超警以上洪水，其中77条河流超保，22条河流发生✉有实测资料以来最大洪水📬。在这一关键🎮时期，水利部及相关单🌖位采取了一系列有效措施，确保了人民生命🔧财产的安全。例💼如通过调度全国七大流域1388座次大中型🖕水库，共拦蓄洪水146.5亿立方米，避免人员转移106.18万人次。　　防汛安全堤🤠坝岿然不动的背后，是多部门的群🚳策群力。财政部、应急管理😡部多次紧急预拨中🚙央自然灾害救灾资金，重点😡支持各受灾省(区、市)开展灾害应急抢🤮险救援和受灾群🐺众救助工作；水利部依据气象部门😼提供的精准预🌰测科学调度，确保了水利工程🤪的安全运行，为防汛决策提🤚供了有力支持；解放军和武警部🚒队官兵、民兵闻令而动，争分夺秒迅速投入🌅抢险救援；农业农村部抓实🌆抓细农业🍡防灾减灾救灾各🔼项工作，全力以赴🤐抗旱防汛救灾保秋粮丰收📘……这些举🔶措不仅体现了我国防汛工🍺作的科学性和专业性，也彰显👼了各部门协同作战的强大合力。　　尽管“七下八上”防汛工作成🛃果显著，但面对接🙉下来气候不确定性增多、部分地🚃区遭遇旱涝急转威胁，以及一段时期🐁以来持续高水位运行后，部分水库坝体、堤防📴险工段存在隐患等问题，我们必须继👩续绷紧防汛这根弦，以更加严谨的态🔊度、更加科学的措施、更加周全的🥕预案，全力应对可能出现的新局面。　　建立💋长效防汛机制，未雨绸缪是关键。应从日常监测、预警发布到应急🤪处置，形成全流程闭环管理。同时，构建多部门联👐动的防御共同体，加强水利、气象、交通、应急等部🙍门间的协作与信息共享，实现资源整合与协🌒同作战。　　为有效应对“后关键期”防汛工作的风险，各部门及地方📽政府要层层压紧压实责任，落实落细防范📹措施，始终保🧠持着高度的责🚃任感与紧迫感，积极采取行动。例如，交📓通运输部要求，密切关注气象🔟预警信息，落实预警“叫应”机制和汛期公路“响应、巡查、管控”关键措施；水利部以强🍝化流域防洪工程体系、雨水情监测预报体系、洪涝灾害🔚防御工作体系“三大体系”为抓手，加快构建流域防洪减灾新格局；多地推广“预警-响应-复盘”闭环机制，将村干部、社区网格员纳入👘山洪预警“叫应”名单，打通守护生命🦅安全的“最后一公里”。全国一盘棋，推🕺动防汛工作从“应急抢险”转向“风险预控”，从“单点突破”升级为“全域协同”。　　“防御措施必须跑赢🍏洪水，把🎷隐患消除在成灾之前”。在防汛这条与自🔚然博弈的赛道上⚓，惟有保持“时时放心不下”的责任感，方能在风雨🎱中守护好万家灯火。(仝宗莉)欧美va在线视频🥩事件持续发酵，引发舆论关注。“心🏸里不舒服的时候就出去丢一个，很解气”“重卡车的轮胎可🔜以刺伤吗”……据8月19日《工人日报》报道，记者在某电❔商平台的铁蒺藜(三角钉)商品评论区看🍕到，一些买家或🌠分享商品使用经历或询问🤕商品情况，原本用于安🎳防等领域的这一商👔品被部分买家用😇于扎胎等不良用途。　　商品评论区是💎消费者与消费者、消费者🌦与商家之间互动交流的纽🏺带。然而，部分商品评👲论区却变味了，曾有媒体调查发现，部分售卖📞女性内衣的商品问答区和🚳评论区存在贩卖⚡色情内容的现象。如今，诸如弹弓、弓箭弩的问答区🌽，“能不能打鸟”“能打碎别💜人家玻璃吗”的交流内❓容裹挟其中；微型摄像头商家🏹用“录像不闪光”“藏📔起来不会被发现”等字眼暗示偷拍🙄用途……商品评🦃论区夹杂诱导性描述、不良评论等问题，亟待引📎起平台重视。　　从表面上看，这类商🎞品评论区的互动🌷交流信息，是网友或🏓者消费者的自然发声，但也有商家雇🐩的“托儿”通过问🍋答方式推销商品。也就是说，暗示商🐣品不良用途的商品评论区，更可能是商家为规🌋避某些禁用宣传语的🛵监管而自导自🔇演的推销戏码。虽然💬电商平台的系统会对评🤞论区信息进行审核，但让人遗憾的是，某些既能🦕用于正途也能用于📳歪门邪道的商品，平台似🦔乎很难甄别出其👋中不良用途的暗示。　　避免商品评论区🈹变成“不良推销区”，平台🍩和有关部门都应强化监管。电商平台要对📫暗示不良用🔢途的信息进行精准识别和屏蔽，通过触发关键词、人工审核、消费者投诉等渠🛌道限🚰制发布不良信息。同时，对于暗示🖊商品有不良用途的商家🏟要有严厉处罚措施，轻则要扣减商家信➕用分，重则要做出下💧架或封店等处理。有关部门要对🌶商品评论区🀄加强巡视和监测，一旦♍发现评论区存在不良信息，要约谈平🥃台督促整改，或者对平台❄开出罚单，以高压监管对🚞评论区进行🧤长效整治。　　近年来，电商平台和监管部♉门共同努力，有效遏制了曾经较为猖獗的刷😒单好评、售卖违禁物品等💘现象。如今，随着电商经🔷济深度嵌入各行各🍏业，一些新情况、新苗头或许会以令人📋想不到的方式出现🕵在某些角落，这需要🕞有关方面更新治理理念、提升治理效能，持之以恒，打早打小，绝不能给💘魑魅魍魉留有作妖的空间📷。

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凯文/藤本/张唐英/书圣

（青岛日报／观海新闻记者 秦仲文）