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据《每日邮报》的消息，伊萨克告知纽卡他🐄希望寻求转会，利物浦仍对🚚他感兴趣。

报道称，伊萨克😼已向纽卡表明，他希望今💥夏寻求离队的可能性。纽卡官方此前🍘确认伊萨克因大腿伤🤑势未随队前往亚洲📐参加季前赛。

纽卡俱乐🌃部高层已经得知伊萨克希望在今🚕夏权衡🔢自己未来的想法。

这位25岁的前锋与纽卡的合🍔同还剩三年，纽卡高层曾在今年3月表示，赛季结束后将与伊萨🛣克商讨续约事宜。

然而目前，伊萨克及其团队🔻并不愿立即承诺🤸续约，尤其是在🦗利物浦有意这位瑞典前锋的情况🏬下。

一份来自🍗利物浦或其他俱乐部、金额接近1.5亿英镑的报价，可能会加🚮速他的离队进程。

纽卡🐸的老板和主教练埃迪-豪并不👆希望出售伊萨克，俱乐部更倾向于👞与他谈判新合同，即便这意味着他可能🏂在明年夏天再离开。

考虑到🤣纽卡目前在🕖合同上的强势地位，这种延后转会的🔯可能性依然存在，但如果利物浦或其他🖊俱乐部真的提出约1.5亿英镑的报价，加上伊萨克本人希🍱望离队的态度，未来几周的局势🦒可能迅速发生变化。

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中新网广州8月19日电 (记者 方伟彬)记者19日从广东省人民检🤺察院获悉，近日，韶关乳源瑶族自治🤳县、乐昌市和清远连🙄州市、阳山县四地检🔆察机关联合签订《关于开展广东南岭🌡国家级自然保🚜护区生态环境和自🐎然资源保护公🛐益诉讼工作的协作机制》(以下简称《协作机制》)，共同推🌘进生态环境和资源保护领🥅域检察公益诉讼工作。　　据悉，广东🏞南岭国家级自然保🍁护区作为众多濒危野生动🌲植物赖以生存的家园，加强🌚南岭国家级自然保护🚟区建设和保护，对维护生态平衡、拯🌿救珍稀濒危物种、开展科学研究、发展经济等有着👕重要意义。乳源、乐昌、连州、阳山四地检察📑机关联合签订的《协作机制》明确了6项协作内容，精🙋准聚焦南岭自然保护区生态保👦护方面“跨区域、职能交叉、线索分散”的核心难点，构建起“线索联排、信息互通、案件共办、治理协同”的新格局提供系😎统化、可操作的行💎动指南。　　粤🈷北四地检察机关将以南岭“国家绿色生态屏😋障”定位为核心，通过跨区域🦒协作，全面加强对保护区内森林、野生动植物、水资源、矿产资源等生😠态环境要素的保护，严📄厉打击破坏保护区生态📚环境资源的违法行为，维护生物多样性与森🌦林生态系🏊统稳定性；督促行政机关依法履🛐行职责，提升生⚽态环境和资源监管的行政✒执法能力和水平。　　同时，针对保护区涉及🎩四地、职能交叉、案件线索分🖥散等问题，粤北四地㊙检察机关🦎通过协作机制实现信息共享、资源共用、优势互补，增强四地检察院🦔应对跨区域🐲生态环境问题的🥅协同处置能力，提升司法服务保🔫障效能。(完)【日本片源更新机制】根据联系我🉑们栏目披露，りえぴ主演的《水島津實.资源》存在内容争议，该影片在琳陶🦊商贸销售部发布仅02小时便吸引数十😀万播放，目前处于“封禁审核”状态。中新网8月20日电(袁秀月)国务院新闻办公室8月20日上午🛩举行新闻发布会，介绍♌阅兵准备工作有关情况。发布会介绍，空中梯队🚼按照模块化、体系化编组，由先进的预警🏩指挥机、歼击机、轰炸机、运输机等组成，基❎本涵盖我军现役主战机型，有的还是🔰首次公开亮相。Thick Ass Daphne自述拍摄《宁夏多元业👉态融合点燃消费新引🐇擎》不堪回首。“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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荻原亞紀/悠木栞/Rosario Stone/櫻木繪里

（青岛日报／观海新闻记者 椿麗央）