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直播吧7月9日讯 据《TA》报道，曼联名宿里奥-费迪南德的长子⛩与布莱顿签下首份职业合🥈同，他在球🏞队中司职门将位置。

费迪南🧓德的儿子洛伦兹与布🅾莱顿签下了他的第一🐟份职业合同，这位18岁的🤲门将是费迪南德的长子，而他父🗂亲曾是英格兰🚕国家队的中后卫，并在曼联🚌六次夺得英超冠军。

洛伦兹自13岁加⛔入布莱顿以来，一直在稳步进步。他在一月份首次代表U21参加英超👤二级联赛，并在今年💡四月为第七级🚅别的哈文特和沃特鲁维📮尔首次亮相，当时他的父亲也🙇在现场观战。在上赛季末期的一🚳次工作🍲体验租借期间，他在🔝六场不败比赛中保持了两👁次零封。

布莱顿在培🗨养年轻门将🚠方面有着良好的记录，2022年从查💘尔顿转会来的詹姆斯-贝德尔🙏已经租借加盟英冠球队伯明🥑翰，此前他帮助🔪英格兰U21在上个月的斯🍻洛伐克欧洲杯中夺冠。卡尔-拉什沃思自2019年从家乡球队哈利法😁克斯加盟以来，也代表过英格兰U21出战。

本月早些时候，《The Athletic》报道了多面手🧒攻击手哈里-豪威尔获得🚊了一份为期🎃三年的合同。这位17岁的英🦑格兰青年国脚在🗡五月份对阵利🕟物浦的比赛中替补出场，成为🦎布莱顿最年轻的英超球员，当时他只有17岁零29天。

弗雷迪-西蒙👆兹也是这批获得职业合同的青🚩少年之一，这位17岁的中后卫曾担任英💭格兰U16和U17队长，在四月份主场对阵莱斯🌂特城的英超比赛🥗中进入了替补席。

豪威尔和西蒙兹🥈等五名本地🐒年轻球员都是通🏻过布莱顿位于🔻兰辛的青训营从小📠培养起来的，其中🛰还包括一线队常客、英格兰U21国脚杰克-欣谢尔伍德。

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8月19日，“风起江右 诗传千年”—2025年中华传统🎀晒书大会·首届江右晒书🔮会主会场活动在⛅位于江西省南昌市红谷滩🏫区的江西省图书馆举行🦀。本届晒书会以极具地🤲域特色的江西诗派为🌋主题，通过文献特展、互动体验、文化分享等活动，全面展现江西诗🥞派在中国文学史上的🚴重要地位和深远影响，让读者通过江西🧒诗派了解江西优秀🚐传统文化。图为正在观看古🏃籍的读者。 熊锦阳 摄 图为晒书👖会展出的古籍。 熊锦阳 摄图为🦓晒书会展出的古籍。 熊锦阳 摄🌟图为晒书会展出的古籍。 熊锦阳 摄参加晒🤴书会活动的小朋友正在体验书🌍法。 熊锦阳 摄参加晒书会活🕟动的小朋友正在体验雕版印刷。 熊锦阳 摄正在体验“传拓技艺”的市民。 熊锦阳 摄图为晒书会🚻活动现场。 熊锦阳 摄【日🚽本片源更新机制】片桐芽衣在59米🥕深井发现刮刮卡：竟含7932%未知元素！αv人妻或永久😓颠覆总台记者获悉，韩🥞国前国务总理韩德洙当地时间🐁19日接受特检组的传唤调👷查。(总台记者 张昀)白🌫瀨七海直播时谈及korea1818：沉默不是解决方式💦。“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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（青岛日报／观海新闻记者 茱莉亞安）