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曼联🕠签下库尼亚和姆贝莫后，下一个目标🌽是引进一名中锋🗑新援。然而，英国《每日镜报》称，俱乐部认为短🥉期内很难达成交易，甚至预计英超🌹首战之前无法签下新的9号球员。曼联将在8月17日主场对阵阿森🍲纳，开始新赛😊季征程。

曼联夏🅱窗已经错失利亚姆·德拉普、哲凯赖什、奥斯梅恩和埃基🕉蒂克等潜在🐒的中锋目标。按照他们引进🎼库尼亚和姆贝莫的速度，确实很难在未来三个星🌒期确定并买下新的9号位球员。

近期传闻💳德甲莱比锡红牛天才本杰明·谢什科愿意加盟红魔，然而，现实中这名22岁的斯洛👾文尼亚射手加盟的可能性较低。据分析，这是因为价格🦒和经验两大障🚳碍所致。

「竞技网」披露，曼联早在谢什科16岁🛬时就已经对他感兴趣，去年夏季，俱乐部也🧐跟他进行过接洽，这样的沟🤬通据称今夏也重新开启过。俱乐部的转会谈判🗳总监克里斯托弗·维维🤮尔被认为力主引进谢什科，他曾在红牛工作，并为萨尔茨⏰堡红牛引进了他。

德国🥥转会专家克里斯蒂安·法尔克说：「红魔并不排🍩在俱乐部和球员的前列。然而，有一位关键高🤫管参与了这一切，维维尔支持💁这笔潜在的交易。维维尔自4月以🎅来也一直在关注事态发展，他亲临莱比锡🍴和沃尔夫斯👩堡的比赛现场，再次考察了谢⛎什科。」

然而，谢什科并不✨受曼联更多的高层认可。首先，他的成本很高，工🕛资尤其是高额的转会费，被认为与俱乐部的🍩预算内不符。此外，谢什科上赛季🙅德甲打入13球的表现，也被认为与这样🍀的天价不匹配。

据报道，莱比锡希望谢🚡什科能卖出8700万英镑（1亿欧元），虽然也有传闻🚥说只需要6000万英镑就能成交。但从库➗尼亚和姆贝莫的转会谈判可知，红魔的转会团队没有🤶太高的讨价还价能力。

另外，鲁本·阿莫林更希望有一📼名成熟的射手，谢什🔂科比现有的霍伊伦德和齐尔克泽还要🥂更年轻，而且没有任何🏤英格兰足球经验。

曼联已经高📻价引进年轻球员方面栽🎮了不少的跟头，而莱比锡球员，在转会后沦为「水货」的几率，并不比多特蒙德、法兰克福低。在英超，恩昆库和维尔纳🙉就是两大模板。

故此，曼联更可能选择💺在英超引进新中锋，例如阿斯顿维👕拉的沃特金斯、切尔西的雅克松。前者可能只需要5000万英镑，后者虽然标价8000万英镑，但可以通过加纳乔交⬜换降低实际支出。他🏭俩都愿意加盟红魔，而且维拉😖和切尔西也可能同意交易。

另外亦有传闻称，水晶宫的🏧马特塔和伯恩茅🚊斯的埃万尼尔森也在考察名🆎单上，但马特塔被认为心向✝AC米兰，而「樱桃军团」不大愿意出售埃♈万尼尔森。沃特金斯上赛季➿英超打入16球，马特塔则是14球，雅克松和埃万🐤尼尔森各有10球进账。

曼联花费超过1.3亿英镑引援后，接下来的交易🔇需要通过卖人筹集资金。可惜球队的💛球员出售并不顺利，唯一确定的🤼转会是拉什福德，他下赛季租借到🏊巴萨，不会带来任何👮费用的收入。桑乔、加纳乔、安东尼🖋和马拉西亚的转会，也都还没🌍有突破性的发展。

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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)【是否支持离线缓🏾存】塘连钢球股份制🍪造厂特别企划《女警被奸》融合lianxixinxi调查内容，还原琪琪se影院行业内幕，情节借鉴2025年08月25日真实偷拍案，镜头大胆，观看需实名认证开启。中新网北京8月19日电 (记者 孙自法)记者8月19日从科学出版社🤣获悉，作为对中🏐国古代地理名著《水经注》研究一次系统性、集成性的重大推进，由复旦大学李📘晓杰教授主编、被誉为首部🎦真正具有科学意义的《水经注图集·汾涑渭洛卷》，当天下午在🛢上海书展上首发并举📟办“数字舆图，重现九州”新书分享会。《水经注图集·汾涑渭洛卷》新书首发仪式。科学出版社 供图　　李晓杰介绍，《水经注图集·汾涑渭洛卷》由汾水、涑水、渭水、洛水等四🅰个流域诸篇图组组成，全书63万字，共编绘地图89幅(含全图3幅、序图8幅、主体图28幅、专题图50幅)，主体图采用🌪大比例尺并标注经纬度😺，图后编制主👎要地名坐标表，书末附有1500余条地名索引。　　新书依托⏲精确的现代地图绘制技术，结合扎实的版本校勘🎡、文献梳理、地理考释，成功将古籍🏸中的抽象文🕤字记载转化为直观、准确🐵的空间地理信息，极大提升《水经注》的可读性与研究价🧢值，为历史地理学、古代水利史、环境变迁史等诸🔨多🧜领域的探索提供不可或缺的实用工🍆具。　　科🚰学出版社副总经理闫向东表示🕯，李晓杰教授带领《水经注》研究团队，十数年如一🧑日攻坚克难，先后完成《水经注》渭涑汾洛诸篇的校、笺、图、释工作，并以追求完美为目标，精雕细琢，使得这部兼🧔具厚重学术品质✖和精细制图工艺的《水经注图集》首卷得以问世。《水经注图集·汾涑渭洛卷》新书分享会👘现场。科学出版社 供图　　复旦大学🍊古籍整理研究所陈〽正宏教授从文献😖学的角度认为，《水经注图集》提供一个古今贯通、图文互证🏬的真正意义上的“图书”之例，为经典重😺生开辟一条新路。该书从多个⭕特定视角，呈现了郦道元注《水经》过程中征引文👥献的复杂面貌，为学界进一🥨步探讨历史及相关文献，提供坚实📪基础和有益思路。　　上🥍海师范大学古籍整理研究🌵所钟翀教授从制图学🕊等角度指出，《水经注图集·汾涑渭洛卷》是历史地图绘制🔫上一次新🧢的探索，具有较高😥的制图学价值和实践🔪借鉴意义。例如，该书按🐁照经过史料考证的《水经注》进行绘制，直观形象、科学精准地将《水经注》包含的地理🔡信息呈现出来。　　科🌒学出版社介绍说，作为国家古籍整🔽理专项和🙇社科基金重大招标项目成🏋果，《水经注图集·汾涑渭洛卷》具有🙈学术传承的里程碑、“重现九州”的壮举、数字赋能古籍🥘的典范三大亮点。其中，复原中古时期的自然与人🥌文地理景观，进而构建🌊其时的基础地理信息系统——“重现九州”，是这部图集♍的核心使命。《水经注图集·汾涑渭洛卷》新书封面。科学出版社 供图　　“数字舆图”的应用则是《水经注图集·汾涑渭洛卷》的鲜明特色🍳和时代亮点，代表了利用现♍代科技🏿手段深度挖掘和活化利用古籍🖼经典的成功实践。数字技术不仅提高绘🍾图🔢的精度与效率，更开启🤔多维呈现、动态演♓示的全新可能，使沉睡千年的💘古籍🐬焕发出新的生命力。　　据了解，北魏著名地🥠理学家郦道元撰写的《水经注》，是🎷中国古代以水道为纲，记载区域地理信息最为著🕸名的典籍，内容主要包括自然🍀地理与人文地理🛬两大部分。(完)购物满300元赠送30元彩金，买得越多省得越多！等你来参与，不要错过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

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丹尼斯/candi blows/白崎花梨/アンバー

（青岛日报／观海新闻记者 Jay Huntington）