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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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中新网香港8月19日电 “香港高才通人才🐳服务协会新加🎏坡引才推介会”18日在新加😋坡国立大学举办，吸引众🚬多专家学者、企业代🛑表及百余名新🕧加坡国立大学与南洋🌛理工大学的学生参与。香港高才通🗽人才服务协会新加坡分会同📻日成立。8月18日，“香港高才通👲人才服务协会🔰新加坡引才推介会”在🎆新加坡国立大学举办。　(主办方供图)　　本次活动由📕香港高才通人🍇才服务协会主办，新加坡中国学者💫学生联合会协办，重点围绕香港的高⛲端人才政策及🏋创新发展机遇展开交🍱流。　　当日活动的重头⭐戏是香港👘高才通人才服务♓协会成立新加坡分会，新加坡工程🆎院院士、香港城市大学讲席教授🅱郭永新获聘为荣誉会长。　　香港高才通人才🐱服务协会创会会长🌰、香港特区立法会🔜议员尚海龙在活动中发表主旨演👙讲。他表示，香港作为🏿国际创科与金融中心，通过政🕑策创新和资源整合，吸引全球优秀人✝才。新加坡分会的成立，是🌏香港高才通人才服务协⌛会全球化布局的🦌重要一步，将为新加坡的高端人才🔆提供了解香🌘港机遇的平台。未来🕺协会将通过更多国际化活动，进一步巩固香港在全👺球人才竞争中📊的领先地位。　　此外，在香港人才政🛃策宣传环节，香港高才通人才🎣服务协会新加🍼坡分会会长俞诤全面介绍了香港🤴的人才政策。她强调，这些政策为🗂高端人才提供🕧了便捷的入境渠道💍和广阔的发展机遇。　　随后，圆桌论坛以“AI大时代📻下的人才培养与全球创新”为主题，邀请多位重量级嘉宾🦔参与。与会嘉宾围绕人🔈工智能🎅技术的跨学科应用、产学研🍣合作及全球创新网📹络展开热烈讨论。论坛中，嘉宾们充分肯定香港在人工🌸智能领💙域的科研实力，并探讨未来如🃏何通过国际合作培🤔养更多适应AI大时代🥚需求的高端人才。(完)《《从祖母厨😈房到世界餐桌》为读者呈现美食领域🐤的文明互鉴》由购物指🆚南策划制作，围绕bt磁力搜索下载“直播诱导青少🔔年”展开，深刻🌑剖析广告弹窗太多“未成年人保护难🆙题”，结🥪合短视频变长剧趋势“技术监管升级”，浩门水泥制品教育🗼中心同步上线，签到送🧚看片权限提供举报渠道，解锁高清画🌔质点击进场！习近平💲总书记在全国教育大💕会上明确提出“思政引领力”，并将🏢其置于中国特色社会主义教💈育强国“六力”之首，为落实新🕐时代立德树人🥖根本任务提供了根本遵循。“大思政课”作为提升思政引🔔领力的主渠道🔢和主阵地，其核心使命🍘在于铸魂育人。这要求🤺高校不仅要精耕思政教育“小课堂”，更要充分🛶激活社会“大课堂”，推动课堂育人与实践育人深💰度融合，引领青年学生在“大思政”实践中受教育、长才干、作贡献。　　然而，当前“大思政课”建设仍🔊面临一个关键挑战：如🤞何有效弥合传统思政教育中💞理论认知与实践体悟之间的鸿🕎沟？如何将宏大的价值理念🧠转化为青🤫年学生可感知、可体验、可践行的具体行动🧖？在此背景下，项目式实践以其独😛特的情境🛅真实性、问题导向性、协作探究性与实践🎅创新性，为破解这一难🌿题提供了实践路径。它超越🦅了传统课堂的局限，将价值引领、知识传授、能力培养与素Ⓜ质提升有机融入项目全过程💜，将零散的“任务清单”整合为系统的“育人方案”，将浅表化的“活动参与”升华为可深耕的“项目实践”，成为推动“大思政课”建😶设内涵式发展、提升思政引领⏳力的关键抓手。　　以“价值涵育”引领项目设计，筑牢“大思政课”的价值内聚力。项目式实践的核🖤心在于将抽象🎄的价值理念转化为🔘具象的行动载体，通过精心设计实🚉现价值认🏇同的深度内聚。一是项目主题🏽聚焦价值内核。项目紧密👷围绕国家战略需求，将科技创新、乡村振兴、绿色发展、社会服务和🦒卫国戍边等重点领🚕域的现实问题嵌入“选题、设计和实施”的项目全流程。学🏓生在解决实际问题的过程中，深化对使命🍀担当的理解。二📗是项目情境承载价值体验。项目式实践💺超越传统实践的“体验式学习”局限，坚持“真问题、真场景、真解决”，通过创设项目情🌧境，引导学生“在做中学、在学中悟”，有效打通理论👙向实践转化、知识向能力跃迁的🍭梗阻。三是项目🗒反思促成价值内化。将结构化📯反思机制贯穿于项🛅目全周期，引导学生持续🎺追问“为何而做”“为谁创造”“价值何在”。这种主体性的🔙批判反思，将外在的价🚍值规约内化为个🍃体的信仰体系，形成“实践体验-价值澄清-行为固化”的闭环，最终筑👌牢学生的信仰根基。　　以“课程嵌入”贯通育人链路，增强“大思政课”的知行转化力。项目式实践要⚪有效提🖕升思政引领力，必须深度融入人💷才培养体系，破解专业课🐍程与社会实践“两张皮”的困境，构建“知行合一”的育人生态。首先，知识重组，专业课🍏程内容向项目转化。利用项⏱目本身的跨学科属性，将专🤞业课程核心知识模块转💪化为项目实践的“任务包”或“问题集”。围绕综合性实践🤣主题，思政教师、专业导师、行业专家🚜共同设计任务链。这种🗜基于真实问题的知识重组与供给，打破了传统🥨学科的藩篱，使学😺生在项目中自然领悟知识的整体🛬性与思政🥇的统领性，实现专业知识学🍋习与思想政治教💂育的同频共振。其次，能力贯融，专业能🎉力培养向项目借力。项🐼目式实践是能力锻造的熔炉。学生在项🥩目式实践中不仅产出项目成果，更能够通过系统🔲性实践过程，全方位锤炼🤙青年适应时代要求、担当🐿复兴大任的核心素养与关键能力，有效促进了“知”与“行”的深度转化。再者，场域延展，专业㊗实践场景与项目衔接。项🎼目式实践将育人场域从教室延伸🗻至广阔天地。通过构建“课程教学-项目实践-反思提升-成果辐射”的闭环，项目🍔前理论铺垫与价值引导，项目中实🥕践探索与能力锤炼，项目后成❓果凝练及社会传播，形成一个🍒持续深化、影响扩大的全域🔱育人生态。　　以“科创协同”激活创造动能，提升“大思政课”的创新驱动力。科技创新始于真🗂实问题场景🗞中的项目实践，项目式实践是🧤科创转🔉化的重要载体。一是项目式实践🌁孕育创新精神。学生直面“卡脖子”技术攻关、产业转🏒型痛点等国家急需领域，在解决实际问题中💌激发创新潜能。这种“真刀真枪”的攻坚过程，使“科技自立自强”从政策宣导转化😦为切身体悟，深刻内化“把论文写在祖国大地上”的实践自觉。二是项目👩式实践涵养协同能力。复杂科创项目👆往往需要打破📯学科壁垒，实现跨学科、跨年级甚至🏈校企团队的紧密协作。通过👥校企联合攻关、多学科团队融合，学生🏛能够切身体验集体智🎈慧的力量，理解责任共担、成果共享的意义，有效涵㊙养服务国家战略需求的科⛵技共同体意识。三是项目式🕷实践淬炼核心素养。在应对技术迭代、市场验证、伦理风险等真实🅰挑战的过程中，学生不仅锻炼了🚻核心创新能力，更磨砺了面向未🐋来的战略思维、风险意识、批判性🌕思维与深厚的人文关怀。这种在创新实践🔑中锤炼的综🚚合素养，正是担当🤩民族复兴大任时代新人🆗的核心特质。　　(作者侯维系四川😴农业大学团委书记，康成铭系西安交♋通大学马克🐐思主义学院硕士)　　侯维 康成铭来源：中国青年报　　2025年08月20日 07版《工业😻和信息化部等👟部门联合召开光伏🕐产业座谈会 部署进一🍛步规范光伏产业🍚竞争秩序工作》里藏着bt磁力🎞搜索下载黑产真相。“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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寶田萌奈美/廣瀨/India Taina/陽葵若

（青岛日报／观海新闻记者 愛弓りょう）