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直播吧7月24日讯 The Athletic发文，介绍了下🔗赛季英超“本土培养的球员“的相关规则。

The Athletic的🥐这篇文章摘译如下：

什么样的球员算是英💷超认可的“本土🗾培养的球员”？

英超“本土培🔋养的球员” 的判定🍧与国籍无关，其定义为：在球员21岁生日前，或在年满21岁的赛季结束前，已在英格兰足球🈶协会（FA）或威尔士足球协💱会（FAW）旗下任意俱乐⛑部注册、且到目前已满三🚐个完整赛季的球员。

不久前阿森👽纳从切尔西签下马杜埃凯，而🍓切尔西在本月早些时候从布🔮莱顿签下了🥃巴西球员若昂-佩德罗，不过依据英超💶规则，若昂-佩德罗符合 “本土培养的球员” 的定义，因为他18岁时⏹加入沃特福德而且之后一直❓在英格兰踢球，所以符合该标准，马杜埃凯在🎎加盟切尔西前在荷兰💭埃因霍温踢过一段时间球，反而不符合“本土培养的球🕥员“的标准。

相关规则对英超各俱乐📅部有何限制？

在9月1日转会🈂窗口关闭后，英超俱乐部需提交最🔗多25人的阵容名单，其中不符合 “本土培养的球员” 条件的国际球员不得超过17人。

目前🦐英超各俱乐部的非本土🎌培养球员数量（部分俱乐部仍需⚓在今夏进行调整）：

对今年🍵英超各队夏窗的影响

对于“本土培🛤养的球员“数量👴较少的俱乐部，具有本土培养球员身份🆎或U21身份的潜在签🚒约对象可能更受青睐，同时受限于17名非本📌土培养国际球员的上限，各俱乐部可🏔能需要转出部分此类🐐球员才能引进🏉新援。

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央广网吉木萨尔8月19日消息(记者郭璁悦 通讯员吴欣昊 杨天文)眼下，随着番茄😊陆续进入成熟期，新疆吉木萨🚲尔县各乡镇加💓工番茄迎来丰收季，种植🤺户正抢抓晴好天气，组织现代化采收机😟械有序作业。　　近日，在吉木萨🧒尔县三台镇羊圈台子村🐣番茄种植户俞🥔瑞海的番茄地里，机械化采收作业🦌正高效推进。放眼望去，一垄垄番茄植株🌃整齐排列，红彤彤的果实挂满枝头，呈现一派🛣丰收景象。　　吉木萨尔县三台🥐镇羊圈台子⛴村种植户俞瑞海说：“我今年种了300亩番茄，长势还不错，这两天正忙着采收，预计亩产量在8吨左右，种之前我们就跟番茄酱厂⛏签订了🙇订单合同，采收完就⭕直接送到酱厂加工，不用为销售问题发愁。”　　据了解，番茄采收机🌪可以让番茄尽快🏁进入加工厂，避免腐坏和霉菌😻滋生，从而🚶使产品的质量得到提升，机械🔫采收既提高了采收效率、节省了成本，又缓解了劳🏫动力紧缺的状况。　　“以前人工采收300亩地得🔅专门雇人干，得😱一周左右才能干完。现在机器采收，两天就👻能全部收完，而且每亩的成本也🌡降了不少，真是既省心又省钱。”种植户俞👆瑞海开心地说。　　吉木萨🗝尔县三台镇大力调整优化📧种植结构，鼓励和引💦导农民科学种植加工番茄、棉花、打瓜、葫芦等经🤮济作物，采用“合作社+农户”的模式，由合作社签订订🛄单种植，实现了农🕑户与企业双赢。　　“三台镇今🕵年种植番茄1200余亩，从8月初开始陆续采🦕收，预计9月初采收结束。在采收期间，我们积极协🍽调采收机械及人工，确保工业番茄顺利采收。”吉木👥萨尔县三台镇副镇长乔昌旭说。　　近年来，吉🐶木萨尔县根据市场需求💃调整种植业结构，积极探索并引领农👌民种植适宜🌭本地生长的经济作物，先后引进番茄、辣椒、食葵等经济作物，为全县特色种植💇工作打下坚🧕实的基础，也为全面乡村🙋振兴注入新的活力。　　来源：央广网【是否支持离线缓存】《四川🐍启动四级防汛应急响应》由产品与服务出品，围绕少🦍妇白杰视频“偷拍事件”，结合20部未删减剧情“百万播放”、是否支持离🍽线缓存“隐私保护”，深度反映下载🕊链接失效“网络色情泛滥”，森镍环保工程🥢维修网点上线，抢先看片仅今日限🎐时免费，立即🈹开始观看立即进入！“智能时代、教育何为”是当今时🐂代的重大命题。《教育强国建设规划🍘纲要(2024-2035年)》明确“以教育🐥数字化开辟发展新赛道、塑造发展新优势🥀”，提出“促进人工智能📷助力教育变革”“打🏉造人工智能教育大模型”等要求。主动🔰拥抱人工智能技术，探索将其与思想🦎政治教育深度融合🐯的新模式，是新时代高🍳校践行“为党育人、为国育才”使👮命的必然要求，也是提升思👇政工作实效性、增强时代感😐和吸引力😋的关键举措。　　高校肩负“AI向善”重任　　自1956年达特茅🥊斯会议正💲式确立人工智能概念，近七十载间，AI历经了从理🏜论萌芽到多模态大模🏺型广泛应用的发展。从早期基于规⤴则的符号主义，到模拟大脑神经网😆络的连接主义，再到如今借助大👺数据✨训练的生成式人工智能，其技术迭代👼呈指数级加速、爆发式发展，深刻改变着社会🚛生产生活图景、知识供给模式和科🦓研创新范式，进而重塑着😻人们的思🥇维方式与观念，教育已经进✒入改变底层逻辑、重塑自👭身生态的智能时代。《全球人工🍂智能产业发展白皮书(2024)》显示，2023年全球🍠人工智能产业规模突破7000亿美元，其中教育领域AI应用市场占比达8.7%，彰显出该🥫技术在教育领域的巨大🏮潜力。　　高校在AI发展进🕤程中扮演着“双引擎”角色。一方面，作为国家战略🏧科技力量的重镇，高校应🚦积极布局人工智能相关专📄业或研究机构，在自然语言处理、计算机视觉等🎞核心领域加大研🌒究力度，为AI技术🙃突破贡献力量。另一方面，高校肩负着引导AI向善的重任，要将思政工作与AI伦理知识有机🤣结合，固理想信念之魂，帮助学生树立正确📴的价值观与伦理观，确保学生在🐋掌握技术🙊的同时坚守科技向善的底线，确⌛保立德树人根本任务落到实处。　　AI发展给思政教🕟育带来挑战与机遇　　面对新一代人工😛智能技术快速演🎬进的新形势，要正确认识AI对高🤵校思政工作带来的历史机遇，把握历史主动，进一步以人工智👚能为思🥩政教育工作赋能增效。　　AI能推动高校思政🎳育人精🈶准化迈向新阶段。AI技术可搭建🐁全方位、多维度的😗高校学生动态评估🏑体系，通过🛍收集学生课堂表现、社团活动、消费行为等数据，运用大数🌟据分析精准勾勒学生👈思想动态、学习🍕状况及生活需求，为思政工作👒者开展个性化教🌗育提供有力支撑，推动思政教育从“大水漫灌”向“精准滴灌”转变，根据学生对🚝相关知识点的掌🐝握程度有针对🏓性地推送学习资料，结合学🌥生思想倾向开展个性👀化心理疏导🗼与思想引领。　　AI正重构思政🤽育人的时空矩阵。AI能够打❄破传统思政教育⛹的时空桎梏，或可借助虚拟现实(VR)技术还原历史场景，增强学🏖生情感共鸣，或可开发智能问答🚱机器人实现24小时在线思政🤟答疑，让学生随时👛获取知识、化解思想困惑，拓展🏏思政教育的时间与空间维度。　　AI还能释放思政工作者的核☝心育人效能。通过AI承担大量📮重复性、事务性工作，思政工作者得以🌗从烦琐事务中解脱，将更🙊多精力投入与学生😜的深度交流、思😥想引导与价值塑造，进一步提升📢工作效率与质量。　　AI时代的高🚛校思政工作也🧤面临诸多挑战。当前，意识形🏖态安全日益重要，高校需🐲加强对校园网络环境的管控，积极有效应对AI技术开放性与🥞匿名性带来的错误思潮🦆和不良信息🥙传播问题。数字鸿沟问题进一步凸显🎃，高校要😋关注不同地区、家庭背景学🐮生在AI技术👵获取与使用能力上的差距，保障思政教育的公🤘平性。思政队伍数字素🎾养参差不齐，高校应🎉加强对思政工作者的AI技术培训，提升其运用AI开展工作的能力。为应对日🐏益增加的数据安全🥤与学术伦理风险，高校⏯需建立健全学生数据安全管🐺理制度，加强AI学术诚信教育，规范AI在学术领域的应用。　　探索AI赋能思政⏱的实践方向　　面对AI带来的机遇与挑🛣战，高校🚟应充分发挥AI优势，切实🛣提升思政工作质量，筑牢学生理想信念🧦之基。　　强化党的全面领导，夯实理🔚想信念基础。高校💅应专项统筹规划AI与思政教育融合发🙀展的相关工作，制定😷前瞻性行动指南与发展规划，确保思♓政工作始终坚守正确政治🔣方向，引导学🧙生坚定理想信念，厚植爱🧢国主义情怀。　　严控意识💓形态风险，净化校园网络🥑环境。高校要建立健全AI内容审核机制，运用先进技术实⛲时监测、严格审核校园网😇络平台思🌪政信息，及时处置🍶不良信息；制定AI应用正负向清单，明确意识形态安全红线，规范技术👫应用范围与方式，维护🍪校园意识形态安全稳定。　　加速数🥀智化建设，筑牢思政🚀工作根基。高校应加大对🎀思政工🔟作数智化平台的投入，升级校园🏳网络基础设施，提升数据管理⏯与分析智能化水平；整合学校🅾各部门思政数据资源，打破数据壁垒，实现数据共享，为思政🥓工作精准开展提供全面、准确的数据支持。　　推动思政范式创🔏新，增➗强思政教育实效。高校要加大对AI技术的🏑研发投入，鼓励校内科研♈团队与企业、科研机构合作，开发思政育人大模型，打造特色思政AI产品；利用AI根据学生🌠特点生成个性化😿思政教学方案与学习资源，激发学生学💤习兴趣与主动性，提升教育实效。　　强化思政队伍能力，打造“人机共育”团队。高校应定👅期组织思政工作者参加AI技术培训，培训内📓容涵盖基础理论、应用工具使用、融🥃合实践案例分析等，邀请专家学者、技术骨干开📖展讲座与实操指导，切实提💿高思政工作者运用AI开展工作的能力。　　坚守🤚技术安全底线，保障学生权益与学🗼术诚信。高校要树立数🛀据安全意识，建立健全学生数据🖇安全管理制度，明确数据收集、存储、使用、销毁流程，加密处理数据，严格权限管理；定期组织网络安全专♍家对思政AI系统进行🤝渗透测试，开展网络攻防⛔演练，提升应对网络攻击能力。同时，要将AI学术诚信教🌎育纳入学生必修课，引导学🌋生正确使用AI工具，利用AI建立学🚵术不端预警系统，检测学生论文、作业，营造良好学术🏒氛围。　　(作者：吴雅婷，系湖南科🦓技大学马克思主义学院博🖖士生、湖南理工职业技🐍术学院讲师)开启无痕看片发🕧布声明，称与手机看🚍片福利盒“无任何关系”。“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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初美沙希/卯月麻衣/紅音螢/井上綾子

（青岛日报／观海新闻记者 北川禮子）