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直播吧7月24日讯 拉什福德加盟巴塞罗那，成为红蓝🆎军团新援。巴萨官网发表🙌拉什福德有关的10件事。

1) 加勒比血统：

尽管拉什福德于1997年10月31日出生在曼彻斯特，但他的祖母来🀄自圣基茨和尼维斯，因此他⏮有加勒比血统。他是目前🍳队中第二位出生于1997年的球员，另一位是弗兰基-德容。

2) 早期司职门将：

拉什福德的足球生涯始于🚏五岁时为曼彻斯特业余俱乐🚮部弗莱彻莫斯流浪者担🌜任门将。

3) 首秀梅开二度：

拉什福德🦈从七岁起就📏在曼联青训营训练，并在2016年2月25日首次代表一🔺线队出战欧联杯对阵米迪🗺兰特的比赛时打入🤲两球。三天后，他在英超对阵阿森🤣纳的比赛中🍚再次梅开二度。

4) 年轻才俊：

拉什福德🏬的职业生涯发展迅速。他在曼联和🔢英格兰国家队都表现😡出色。在2016年法国欧😤洲杯上，他成为该💖赛事淘汰赛阶段最年轻🔂的出场球员之一，仅次于他的新🗒队友亚马尔（16岁354天）。当时拉什福德⛳只有18岁240天，这一记录使他成🕑为欧洲杯淘🐏汰赛阶段最年轻的🤾五名球员之一。

5) 对阵巴萨进球：

他曾四次与🍻新东家交手，两次在欧冠，两次在欧联杯，都是代表曼联。在欧联杯附加赛首✉回合比赛中，他在诺坎😶普球场攻入一球。

6) 英格兰球员时隔🔐多年再穿红蓝✂战袍：

自1986年至1989年间效🕦力于巴塞罗那的加里-莱因克尔之后，已有36年没🍧有英格兰球员穿💍上过巴塞罗那的球衣了。

7) 第十位效力于巴🛂萨和曼联的球员：

马克-休斯、劳伦特-布兰科、亨里克-拉尔森、约尔迪-克鲁伊夫、杰拉德-皮克、维克托-巴尔德斯、兹拉坦-伊布拉希莫👴维奇、亚历克西斯-桑切斯、孟菲斯-德佩以及现在的🌌拉什福德。

8) 社会责任感强：

拉什🍂福德在英国因其推动免⭕费校餐运动而广为人知。2020年，他被授予MBE勋章以📀表彰其贡献；2021年，他成为曼彻斯👛特大学历史上最年🍭轻的荣誉博士获得者。

9) 著书立说：

拉🎿什福德是一位坚定的🚳反对儿童饥饿的倡导者，他的努力促❣使英国政府改🔲变了相关政策。他还撰写了《你是冠军》一书，旨在激励年轻人🍿。

10) 时😏代杂志封面人物：

2021年，拉什福德入选《时代》杂志全球最具影响🔶力百人名单，并登上了杂📺志封面。此♟前曾登上该杂志封面的足球运动员包括🅿利昂内尔-梅西、内马尔、贝利和大卫-贝克汉姆。

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这次阅兵训练坚持实📃战标准，依托战时指🈴挥体制指挥阅兵行动

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中新网8月19日电 综合外媒报道，英国《金融时报》当地时间18日报道称，乌克兰向美国提议，在欧洲的😪资助下购买价值1000亿美🎖元的武器装备(由欧洲出资)，以换取美国的安全🎩保障。　　据报道，该提议还包括另外一项🈴价值500亿美元的无人🐬机合作生产协议。　　报道称，英国《金融时报》援引的文件🚁没有具体说明🎧乌克兰将购买哪些武器，但乌方此前曾表👙示希望拥有至少10套美国制造的“爱国者”防空系统。　　乌克兰和🤴美国方面对此暂无回应。【日本片源🍩更新机制】徐奉洙出演的《日韩欧美线变态》在创新的支持开发发布后引发“尺度过大”争议，目前部🍿分国家已将该片列入“内容审查警告🏙名单”，但标🐌瑜广告媒体维修网点坚持原🌧片保留。中新网西安8月19日电 (梅镱泷 任悠宁)“‘十四五’以来，陕西省🚛持续扩大高水平🍀对外开放，开放发展动🌩力和活力不断增强，开放型经济体制不断健全🐄，内陆💒改革开放高地建设🖋取得新突破。”陕西省政协常委、港澳台侨和外🥒事委员🔜会主任孙亚政19日表示。　　当日，陕西省政协召🌜开了“创新体制机制，打造内陆🔁改革开放高地”专题协商会议，会上🔂孙亚政就专题调研情况进行了介🎫绍。图为会议现场。　梅镱泷 摄　　据了解，陕📩西省制定出台了《关于着力🌌扩大对内对外开放促进开🤤放🏚型经济高质量发展的实施意见》等政策文件，开放发展的组织领💟导体系、工作推进体系和政策支🌭持体系不断完善。2024年全省进🌚出口总额突破4500亿元，同比增长12.3%，增速位居全国第七。外向型优势产业😜发展迅猛，今年上半年，“新三样”产品出口增长37.8%，其中电动汽车、锂电池出口分别增🧥长111.6%、42.8%。　　据介绍，陕西省累计😮建成国家级经开区5个，2024年实现进出口1195.85亿元，占全省进出口总额➰的26.34%；现有综保区7个，对全省进出口贡🍃献率保持在60%左右。同时，中欧班列(西安)开行量、货运量、重箱率等核🚥心指标稳居全国前列，西安国际航空枢纽开通全➕货航线52条，其中国际航线30条，陆海空多式联运的跨😓境🔗物流体系基本形成。　　“陕西省在打📳造内陆改革开放高地🤳方面，仍存🐶在开放优势尚未充分发挥；开放型经🥥济发展不够均衡；平台通道功能发挥还需加强；企业‘走出去’能💗力偏弱等问题。”孙亚政说。　　孙亚政表示，建🔳议加强高位统筹，协同推动重🕟大改革创新、重大平台建设、重大项目招🕛引和开放发展差异化布局💮；拓展向西空间，将陕西建👑成新欧亚陆🕣海联运通道和西部陆海新通道🔎的“十字”型战略枢纽，建设优势外向型产❤业聚集区；提升平台能级，探索具有首创性、集成🌭性的改革举措，加大制度➡成果复制推广力度；强化主体培育，巩固“新三样”出口增长态势，积极培🛥育低空经济、氢能储能、生物💣医药等新兴产业领域，打造新的外贸增🏷长点等。(完)入室绑架美女🍋封嘴捆脚视频被下🧑载上百万次，原视频来自菲🚚利普手机。“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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阿怪/蔡林/海斯/周德刚

（青岛日报／观海新闻记者 程发轫）