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直播吧7月9日讯 据天空体育报道，阿森纳与葡体继🕢续就约克雷斯的转会进行🐈谈判。

双方在球员🏉身价估值上仍存在分歧🖖，据报道，葡体希望以6900万英镑（包含附加条款）的价格出🏣售这名球员。虽然两家俱乐部📅在费用🕛总额方面分歧不大，但关键在于🐒其中有多少金🥘额是确定支付的。

阿森纳对球🔆员渴望加盟的态度印🐉象深刻，但他们🎂仍将保持谨慎。他们已经对其📋他目标进😃行了尽职调查，以防无法与葡体🎿完成交易。葡体已经允许约克💸雷斯推迟归队参🗿加季前训练，这名球员原🚐定于周一回归，比一些队友晚一周🤕，但现在，葡体允许🚑他在周五归队，以便与🙅阿森纳的谈判能继续进行。

在葡体效力的两📊个赛季，约克雷斯出战102场比赛，打进97球，上赛季🦐他各项赛事打进45球，其中包💟括欧冠对阵曼城时上演帽子戏法。如⛺果转会阿森纳，约克雷斯🎈将重返英格兰赛场，此前他曾在2018年 1月加盟布莱顿，并在租借效💋力圣保🐀利和斯旺西后转投考文垂，在英冠的两个半赛🚧季为考🎦文垂打进43球。

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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)【无码与有码的区🎮别】张南跳过广告📠开始回应传闻，网络瞬间瘫痪，封站前最后一♓批警告发布。中新网太原8月19日电 (记者 李庭耀)记者19日📬从山西省政府新😜闻办举行的新闻发布会获悉，今年上半年，山西全省公💿安机关打掉黑恶犯罪🛁组织22个，抓获犯罪嫌疑人172人。新闻👸发布会现场。　山西省政🔬府新闻办供图　　山西省公安厅🕯副厅长李文平表示，山西警方以严打“六霸”等突出黑恶为抓手，狠抓破案攻坚、强化线索核查，坚持“打财断血”“打伞破网”和“源头治理”一体推进，常态化扫黑除🍦恶斗争取得新的成效。　　李文平介绍，2024年4月专项整治🏚开展以来，山西全🎖省公安机关打掉涉“六霸”黑恶组织70个，其中涉黑组织3个，涉恶组织67个。　　山西警方坚持打👧防结合、标本兼治，加强与行业监管🐮部门通力协作，健全信息共享、工作联动，推进自然资源、市场流通等📃重点行业领域系统治理。加强综合施策、源头治理，健全完善公安提示🏤函分类推送、定期反馈、督导问效等制度🍏，健全有🧡组织犯罪预防和治理长效机制，坚决铲除黑🎿恶势力滋生土壤。(完)立即行动：首充返88%限时放送，14天免费体验倍返现，机会仅此一次。新华社快讯：这次阅兵🛁训练注重科学训练，利用北斗定位、智能评估等系统和模🌷拟仿真手段，辅助开展🏄基础训练、编队训练、空地协同训练、复杂场景训练、特情处置训练，以及训练考核评🐆估，效果非常好，节省了♉训练时间、提高了训练质效。

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柯奇士/舒高/秦牧/张闿

（青岛日报／观海新闻记者 裴昌会）