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北京时间7月24日，巴塞💡罗那俱乐部官方发布公告，宣布曼联🏛前锋拉什福德正式加盟，租借期为一年含🦖选择买断条款。根据此前报道，买断费用为3000万欧元。

巴😏塞罗那官方公告

巴塞🃏罗那足球俱乐部已经与💺曼联达成协议，将租借球🐨员马库斯-拉什福德至2026年6月30日，该协议还规🤭定了购买这位英👨格兰前锋的选择权。

今天下午，他在巴🕰塞罗那足球俱乐部主席拉😦波尔塔，足球总监和其🛷他董事会成员🤜的见证下，在一🤔次私人会议上签署了作为巴萨🐠球员的合同。

这位巴萨新援出☕生于曼彻斯特，他的职业生涯始于当地🚉俱乐部弗莱彻莫💺斯流浪者，7岁时被曼联选中🤽，在青年队崭露头😆角后，拉什福德于2016年2月以18岁的😜年龄首次代表一线队出场。（公告完）

拉什🦌福德自升入曼联一线队以来，9年时间里代表曼联🔒各项赛事出场426场，打进138球。代表曼联赢得🏈过1次欧联杯冠军，2次足总杯冠军，2次联赛杯冠军和1次社区盾冠军。上赛季冬窗，拉什福德📈被租借至阿斯顿维拉，代💌表维拉各项赛事出场17次，完成4球6助。他🦖的当前德转身价为5000万欧元。

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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☕】《手机看片ios版》是👤一部全程使用真实语音资料剪🖍辑的作品，由夏目かふか团队出品，内容覆盖啥软件🏰看片好用、偷拍事件、数据🥨勒索等多个敏感话题，目前仅在www.hzrck.cn限区播放。海关统计数据显🥨示，今年前7个月，我国对其他上合组织成员🌨国进出口2.11万亿元，增长3%，规模创历史同🔛期新高。其中，对其他上合组🕔织成员国出口工业😬机器人、农业📳机械分别增长27.1%、47.8%，自其他上合组织成⏪员国进口电🎰子元件、农产品分别增长12.1%、6.2%。　　近年来，我国与上合组织其💧他成🍊员国经贸合作不断拓展深化，进出口规模屡创新高。2001年上🦆合组织成立之初，我国对其他成员国进出口规模👭1000亿元，2024年已经攀升到36500亿元，增长了30多倍。　　(总台央视记者 张萍 叶奂)啥软件看片😕好用已成搜索高频词，监管部门已介入❕。中新网天津8月19日电 (记者 周亚强)记者19日从天津东👏疆边检站了解到，受🌽政策利好驱动，今年以来天津邮轮旅游👢市场需求持续旺盛。截至当前，天津国际邮💜轮母港出入境(港)邮轮已达120艘次，出入境👹邮轮旅客数量超20万人次。8月18日，天津📱国际邮轮母港，“梦想”号与“爱达·地中海”号同日靠泊。(东疆边🤫检站供图)　　8月18日，天津国际邮轮母港迎🐦来单日客流高峰。“梦想”号邮轮于清晨7时自韩国入境靠泊🔺，并于15时出境；同日，“爱达·地中海”号接续抵港，两船“擦肩而过”。据悉，两艘邮⛳轮均接近满员状态，合计搭载入出境🚐旅客超8000人。暑期邮轮旺季🔎叠加双轮同靠，通关保障🦗压力陡增。8月18日，天🌛津国际邮轮母港，“梦想”号与“爱达·地中海”号“擦肩而过”。(东疆边🍮检站供图)　　为高效应对集中大客流，东疆边检站📥启动“潮汐式通道”动态管理机制，根据客流高峰🐋灵活增开查验通道，有效压缩旅客😦候检时间。现🚢场在快捷通道旁同步增开人工通道，为未成年及指纹Ⓜ识别困难🌚的老年旅客提供分流引导；开设“特别通道”保障老🍔弱病残孕群体快速通关；设立“紧急求助窗口”即时处理证🛳件遗失、意外受🥙伤等突发情况。技术赋能方面，该站自主研发👝的自动行进监❗护巡检机器人已✝升级证件办理系统，显著提升了登⛳离轮手🔚续办理效率。图为边检现场。(东疆边检站供🧒图)　　东疆边检站方面表🏦示，下一步将🥕继续聚焦邮轮➗产业发展与港产城融合发展🐴，在筑牢国门安🚈全防线的基础上，持续优化通关流程，提升旅客体验，为区域经济发📍展注入移民管理新动能。(完)

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（青岛日报／观海新闻记者 Phoenixxx BBW）