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名记罗马诺消息，利物浦🍑依然想要签下纽卡斯尔联😇前锋伊萨克。

罗马诺表示，即便已经✏成功签下了埃基蒂克，伊萨克也仍然是利📔物浦的引援目标，但这🔂取决于纽卡斯尔联的态度。

如果纽卡斯尔联同意放伊💃萨克离队，而且利💥物浦出售了路易斯-迪亚斯，那么在10天前😛双方直接接触之后，利物浦就可以🎦提出报价。

此外，截至目前，伊萨克尚🕴未和利雅得新月进行实质性的谈判。

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“浙BA”余姚主场：赛事点燃城市“夜经济”

“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)岁先文化传媒🏯维修网点特别推荐《山东淄博：父子接🔮力守护水库安澜》，讲述啊啊🎇啊哥哥的肉“换脸色情”引发的社会问🍶题，结合7大类型应有尽🧢有“数千名受害者”、AI换脸伦理问题“法律漏洞”，配合财富线“隐秘黑市”，繭带来震👞撼剧情，下载即📞将关闭限时免费，一键直达片源即刻观看！清晨6点，湖北荆🕧州纪南文旅区🐻的赵湖绿园生态农旅融合😸田园综合体里，杨顺海正带着村💪民🍄采摘新鲜芦笋。曾在西安打零🍠工的他，如今管理着占地820亩的省🎫级返乡创业示范项目，带动周边50多名村民实👵现稳定就业。　　“从一把锄头到年🤹产值千万元的园区，是家乡给了我🤶和乡亲们扎根的🐡力量。”杨顺海的感慨，道出了湖北🐯百万返乡创业者的共同心声。　　2025年新春第🤺一会上，湖北提出以“支点建设”引领高质量发展，将返🍶乡创业作为激活县域经济、促进共同🈹富裕的关键抓手。从江汉🚰平原到鄂西山区，一场由乡情纽带、政策红利、产业基础共同催💰动的返乡创业浪潮，正为湖北建设👕中部崛起战略支😑点注入强劲动能，点燃千万劳动者🤧在家门口⏫就业的梦想。　　乡情为媒，吸引游子归巢　　“在上📼海创业时最想念的就是宜城✈的牛肉面。”湖北🔓鑫鼎泰自动化科技🔰有限公司车间里，程青青抚🎖摸着自主研发的高频碰撞焊接🚾机，这款拥有发🐑明专利的设备，正源源不断供应给🐅比亚迪、大众等车企。　　从100平方🗒米的上海小厂到2000平方米的宜城智⛹能制造基地，这位41岁的创业者用10年时间完成🕜了从“沪漂”到“宜城智造”领军人物的蜕变，也吸引了20多名本地技术🆚工人加入。　　程青青的🍨回归不是偶然。荆州市建🦑立的在外人员信息数据库，像一张无形的网，将散落各地的🍭楚才与👒家乡紧密相连。在京津冀、长三角😔等荆州人集聚区🔍域设立的19个返乡创业服务🥙站，每年春节前后开展🎹的“返乡创业推介周”活动，让“回家”成为越来🥃越多游子的选择。2025年以来，仅荆🚨州一地就新增返乡创业6194人。　　这种“磁吸效应”在全省形成共振。宜昌市在上海、广东等地设立6个联络站，精准摸排1.38万名有创业🕖意愿的人员；天门市通过“看家乡·惠创业·向未来”活动，近3年吸引10万人回归服装电商产业；咸宁市咸安区建立5.03万人的省外人员信息库，今年上🎣半年开展60余场返乡推😢介活动。　　从“孔雀东南飞”到“群雁西北归”，湖北正以🦒乡情为媒，吸引着🏆游子归巢，也为本地劳动🙏者创造了更多优📟质就业岗位。　　载体为基，构建🤼梯度发展创业生态　　走进荆🧙州经开区的🤟岑晟返乡创业园，9.6万平方米的园区🐚里，36家返乡企业正忙碌⛄生产。湖北准视光💑学的车间内，工人们组装的光学✨镜片将供应给华为🐷等企业，这家由楚商👛回归创办的企业，年产值已突破3亿元。园区🚇提供从宿舍到食堂的一🚵站式配套，拎包入驻就能开工👡，这一便利条件🙊让附近乡村的富🍫余劳动力也能安心工作。　　这种“政府引导+集体出资+市场化运营”的模式，有效破解👹了返乡企业用地、资金难题，加速了项目🛩落地和人员招聘。园区毗邻美的、恒隆等龙头企业，形成“15分钟产业配套圈”，未来5年预计带动投资6亿元，提供超1000个岗位。　　在湖北，这样的创业载体正🥎形成梯度布局：13个📐国家级和省级开发区承⚪载核心项目，37个县市🏐级产业园区培育中小微企业，26个特色⛱街巷服务个体创业者，237个乡村工🕟坊扎根田间地头。　　沙市码头返乡创业➕街巷的蜕变📀更具代表性。这片占地975亩的老码头，通过保护工📀业遗产、规划三大主题区，吸引61家返乡企业入驻。“不仅免了前两年租金，具体💇解决了小本创业者起📺步难题，还帮我们对💱接了50万元创业贷款。”在街🐋巷经营文创工坊的李婷，从📁深圳返乡后在这里实现🏝了创业梦。2025年“五一”期间，这条1.5公里的🙉滨江创业长廊客流量达11.4万人次，成为人气爆棚💨的创业就业新地标。　　从岑晟园区🥁到沙市街巷，湖北👛正构建起覆盖“初创—成长—成熟”全😽周期的创业生态系统。截至目前，全省建成省级返🚉乡创业园12个、大学生创业孵化基地34个，累计为🦇返乡项目融资超20亿元。　　品牌引领，激发产业集群发展🎟动能　　“从武汉光谷到荆州❎老家，不🕑仅是距离的缩短，更是产业链的延😺伸。”站在占地210亩的新侨绿🚢色光电产业园，陈义兵望着⏩生产线感慨万千。这位与兄长陈义红博士🍯从新加坡回国的创业者，2022年响应“楚商回归”的号召，投资15.5亿元在🐒家乡建设产业园。　　“以前🧤在南方做普工，现在厂里培养🏏我做精密组装，技术含量高了，发🥪展空间也更大了。”入职该🌔产业园一年的组装工🕤老李对如今🛴的生活很是满意。　　这个对标🎡武汉光谷的产业园，已吸引30家光电企业入🐏驻，形成从核心部🥨件到终端📼产品的完整链条。这正是💭湖北以劳务品牌为引领，激发产业集🏘群发展动能的缩影——荆州区培育的“光电荆工”品牌，联合高校每年培🔎养500余名专业人才，着🥁力壮大本土光电产业工人队伍，从业人员达3万余人；天门擦亮“天门衣商”品牌，推动服💼装电商年交易额突破500亿元，带动25万人就业。　　数据显示，2025年湖北返乡创🍬业人员在农产品🕷加工、文旅、纺织服装等优🎠势产业领域➕创业占比达67.7%，形成“一人成功创业，百人稳定就业”的乘数效应。2025年上半年，全🏨省新增返乡创业经营主体超1.2万个，直接带动就业8.3万人，返乡📺创业项目营收同比增长23%。　　夜幕降临，沙市码头的文创灯光💌次第亮起，杨顺海的🍈蝴蝶庄园里工人已完成收尾🚇工作，程青青的车间仍🔅在赶制订单……这些散落在荆楚🚃大地的创业项目所点亮的生活希望，正汇聚成湖北高质😳量发展的坚实根基。Charley Chase新片中大尺度出🐚演引争议。中新社北京8月19日电 当地时间8月19日，中印🈺边界问题特别代表第24次会晤在印度新德🐜里举行。中方特别代表、中共中🧑央政治局委员、中央外办主任王👕毅同印方特别代表、国🎭家安全顾问多瓦尔按照两国领🌥导人的战略指引📿，本着积极和🛀建设性态度，就中印边界问题坦⤵诚、深入交换意见，并达成10点共识如下：　　一、双方🌐积极评价两国领导人喀山会晤以来在落✉实领导🎇人重要共识方面取得的进展，认为自第23次特代会晤🍤以来中印🔕边境地区一直保持和平安宁。　　二、双方重➰申维护边境地区和平安宁的重要性，强🍖调通过友好协商妥🚶处有关问题，以促进中印📴关系整体发展。　　三、双方同意从两👉国关系大局的政治角度出发，按照2005年两国签署的政治🏿指导原则协定，寻求公平合🅱理和双方均能🎼接受的边界问题解🔇决框架。　　四、双方😫同意在中印边境事🌎务磋商和协调工作机制(WMCC)框架下设立划界🦇专家小组，探讨在条🌕件成熟的地段推进划界谈判❎。　　五、双方同💿意在中印边境事务磋商和🗿协调工作机制⏺框架下设立工作小组，推进边境🥉有效管控，维护边境🏅地区的和平与安宁。　　六、除边境西段既有的将🎩军级会谈外，在边🌧境东段和中段设立将军级会🤶谈机制，并尽快🌾举行新一轮西段将❄军级会谈。　　七、双方同🔱意发挥外交军事🚕渠道的边境管控机制作用，先就有关原则、方式达成一致，推动降温缓局和🥌管控进程。　　八、双方就跨境🐖河流合作交换意见，同意发挥两国🐝跨境河流专家级机制作用🌴，就续签相😔关跨境河流报汛谅解备忘🎞录保持沟通。中🕶方同意基于人道主义原则，同印方分享相🍕关河流的应急🤢水文信息。　　九、双方同意重开仁👭青岗—昌古、普兰—贡吉、久巴—南🧜加三处传统边境贸易市场。　　十、双方同意2026年在中国举行第25次特代会晤。(完)

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遠藤由芽/山本繪里香/山川青空/東雲虹架

（青岛日报／观海新闻记者 繭）