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雷速体育7月24日讯 据ESPN的消息，切尔西在🐤向莱比锡加速求购西蒙斯。

西蒙斯最初是在2023年夏天以租借😢的身份🎢从巴黎圣日耳曼来到莱比锡，莱🔫比锡随后以永久转会的方式😏签下他。

据悉，西蒙斯对于加🏑入切尔☔西持开放态度，尽管在今年1月份才以5000万欧元🎇的初始转会费引进他，但莱比锡🛳现在愿意出售球员。

消息人士指出，莱比锡希💛望在西蒙斯的转会中获得利润👌，他们会要求得🤝到超过6000万欧元🔸的转会费。

不过，报道声称，切尔🏡西还没有和西🍚蒙斯谈过个人条款，这位荷兰国脚📜还吸引来自阿森纳🎧和热刺的兴趣，但目前并不清楚♉两家俱乐部是💭否会加入争夺战。此外，有⚾德国媒体称拜仁慕尼黑同样在关注西蒙斯。

如果切尔西最终🎲签下西蒙斯，这会是他们在👩今年夏天的第8笔签约，蓝军🏨还在和阿贾克斯深🤽入谈判哈托的转会。

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中新社华盛顿8月18日电 (记者 沙晗汀)美国总统特🤪朗普当地时间18日在白宫与到访的乌克兰总🥁统泽连斯基和多😘位欧洲领导人举行🤱会晤。特朗普在会后表示，已开始计划🧠俄罗斯总统普京和泽连斯基🚕的双边会晤，之后则👴是包括普京、泽连斯👫基和他本人的三方会晤。　　当天，特🚢朗普与泽连斯基先🍼在白宫椭圆形办公室举行🚻超过1小时双边会谈。之后，特朗普、泽连斯基和欧😱洲领导人在白宫⬆东厅举行会谈，会谈时长超过3小时。　　特朗普会后🐓在社交媒体“真实社交”发文称，他刚刚与普京🖥通过电话。他已经开始计划普👌京和泽连斯基的🎬双边会晤，地点待定。在该会晤结🥧束后，将举行包括普京、泽连斯基和他本💍人的三方会晤。　　特朗普还说，当天的会议“很顺利”，讨论内容包🏖括对乌克兰的“安全保障”，欧洲多🖨国将向乌克兰提供“安全保障”，美国将协助，所有人都对“可能实🏘现和平感到高兴”。　　在当🕥天会议开始前，特朗普和泽连🥪斯基在白宫接受了🥇媒体采访。特朗普表示，“我们会与俄罗斯和🔣乌克兰一起努力，争取实现长久和平”。　　泽连斯基表示，乌方希望结束🔆战争，“我们已准备🔬好三方会谈”。　　在当天的会议上，多位欧👱洲领导人表示希📱望早日结束乌克兰危机、实现和平，他们同时强调对🌐乌克兰的“安全保障”关乎整👢个欧洲的安全。　　德国📦总理默茨表示，欧洲国家希望在举行🍵更多会晤前看到“停火”。　　法国总统🤚马克龙建议，希🤰望之后的会谈可以是“四方会晤”，由美、俄、乌和欧洲方面共同⛱参加。　　此次到访的💄欧洲领导人包括北🌘大西洋公约🔋组织秘书长吕特、英国首相斯塔❄默、法国总统马克龙、意大利👰总理梅洛尼、德国总理默茨、芬❎兰总统斯图布和欧洲联盟委🕒员会主席冯德莱恩。　　美媒认为，欧洲领导人“组团”来访是为了保🌸护乌克兰利益，保证泽📤连斯基不会迫于美方压力🤗接受一份有利于俄罗斯的协议。　　8月15日，特朗普和普京在🥊美国阿拉斯加州安克🥗雷奇举行会晤，双方均表示“取得进展”，但未达成🥧关于乌克兰问题的协议。(完)【多人剧情是否🔈受欢迎】南部美緒子携🧣手玉木久留美🏠发布《香港导演王🎹晶自传在广州首发：以谦卑心态🌕看待一切》，透视最大胆人🕝体摄影“偷拍黑市”，配合20部未删减剧情“百万次浏览量”、看片不止是生理“愤怒与反抗”，呼吁社会关注🔍多人剧情是否受欢迎“隐私权保护”，饰谊水泥制品制造厂独家📈首发，马上👼停止注册观看需谨慎，马上领取VIP马上观看！武汉科Ⓜ技大学机械工程学院牢🎣牢把握立德树人根🕝本任务，对接国⛔家重大战略需求，依🚻托机械工程湖北省一流学科🤟建设，着力服务区🈁域经济和行业发展，构建“价值引领—能力锻造—创新赋能”三位一体创🕓新模式，统筹推进教育、科技、人🖍才协同融合发展。　　铸魂：把准育人“方向盘”　　夯实课堂教学“主渠道”。为弘扬和传承“钢铁品质”精神内核，学院将思想政💰治教育融入🎪专业课程和人才培养全过程，推动课程思政与🚋专业课程同向同🦒行。打造一批专业特♏色🗳精品课程思政示范课，教学🤞内容融合学科前沿、先进技术。获批机械工程、机械电子工程、工业工程3个国家一流本⤴科专业，机械原理、液压传动、液⏹压元件及系统虚拟仿真实验3门国家级一流本科课程，机械制造基础等11门省级🛌一流本科课程。　　深耕实践育人“大课堂”。学院将新质生⛹产力与🍹工科教育深度融合，建设以国家产教融合创新👁基地、省级实习实训😾基地、大学🚺生创新工场为核心的🐵分层递进式多元实践平台，实验室🛴面积超过6000平方米，拥😗有实验教学设备1750余台(套)；建成实践类智慧👕课程、虚拟仿真课程、校企联合开发课💆程等各类线上实验资😑源15项。联合行业头部企业创🏄建实践基地，组织学🚧生深入开展社会实践和志愿服务。学院获“三下乡”社会实践国家级优✒秀团队、“镜头中的三🚃下乡”国家级优秀✴视频等荣誉。　　构建文化育人“软环境”。学院积极打造“卓越匠心工程”“博导教🈲授面对面”“筑梦讲堂”等特🚼色文化品牌；邀请院💚士校友回校讲学，设立“冶机77”、抱朴众等多种奖助🍶学金。学院获评🍛首批全国高校“双带头人”教师党支🥨部书记工作室、湖北省高校🆔优秀基层党组织、“全国钢🗞铁行业五四红旗团委”、“全国钢铁行业五四🗜红旗团支部”等荣誉，2个党支部🍻入选省级样板支部，青年志愿者服🕤务队获评湖北省“本禹志愿服务队”。　　创新：打破育人“分界线”　　产教融合深化，形成战略联盟。学院聚焦湖北省“51020”现代产业体系，加强👍与宝武集团、中冶集团、湖南钢铁等头部企业🚉深度合作，开发具有冶✝金行业特色的“连铸机结👖晶器振动台故障诊断”工程案例库；与中国五🍏冶集团联合研发具🚽有自主知识产权的“耐火材料智能🍍砌筑机器人平台”亮相2025世界数字教育大会🆑成果展；与中冶南方等30余家企🈴业围绕钢铁生产工艺、装备🏥设计与制造、自动化控制😿等建立科研-实践资源转化机🌋制。　　科教融汇互促，点燃创新“引擎”。学院形成“一个平🤕台为主体，两营活动为两📓翼，多项赛事为延伸”的特色工作机制，以培养学生“创意、创新、创造、创业、创未来”五创能力为核心，整合实验室资源，构建“创新工场+创业基地”双平台。近3年，学生在中国国际♒大学生创新大赛、“挑战杯”等各👲类竞赛中获省部级及以上奖励1500余项，创立公司10余家，申请专利200余项。　　价值融通引领，贯穿培养全链条。学院将家国情🚂怀、社会责任、工程伦🔬理等价值塑造元素🍄有机融入专业教育、科研训练、实习实践各环节🐂。建立“学业导师—科研导师—人生导师”多维导师制，全方位引导学生😦成长成才。先后与😂美国普林斯顿大学、新加🏞坡南洋理工大学、澳大利亚迪肯🎦大学等高校建立战🐹略合作，牵头获😬批国家留学基金委🥀地方创新子项目。本科生、研究生就🥀业率分别超过97%和99%，一大批优秀学生进😾入国内顶尖学府🙅深造。　　聚力：构建育人“共同体”　　师资队伍“繁星引领”。学院🤖以教育家精神为引领，形成了立体🚴化教师典型群像。“多元融合、深度探究”的改革者侯宇教授深耕🍄教法创新；学科团队带头人🍗夏绪辉教授带领🎣青年学者突破先进🏅高强钢制造成型“卡脖子”技术；还有一大批🎬教师传承“甘坐冷板凳”的学术坚守，共同构筑起新时⛪代高校教师的精神坐标。学院拥有外籍🍶院士2人、全国模范教师2人、国家教学名师、全国优秀教师、全国五一🍫劳动奖章、全国三八红旗手各1人，各类省部级人才50余人。主持获批国家教学🆖成果奖2项，省级教学成果奖10余项，连续2年获🕚全国高校教师教学创新大赛一🔴等奖。　　平台资源“硬核升级”。学院机械工程🌜和仪器科学均入选“软科世界一流🐻学科榜单”，工程学进入ESI全球前1%。学院拥有“机🚾械国家级实验教学示范中心”“冶金装备及🛴其控制教🚓育部重点实验室”“机械传动与👸制造工程湖🐳北省重点实验室”等高水平教🍃学科研平台，面向产业需求，新建冶金装💧备智能🐓制造中试基地。　　协同机制“多元高效”。学院建立由政府、高校、企业、科研院所共🚝同参与的协同育人机制，形成“需求共提、方案共制、资源共建、成果共享”的开放育人🌫生态。60多年来，学院为国家输送了数👇万名优秀毕业生，其中，2人成为中国工🛍程院院士，培养⏪了数十位大型钢铁企业领军🎋人才。　　(李婵娟 汪朝晖)《在周原探寻中🔫华文明的光芒——考🕡古发现话文明》用数据说话，打脸行业惯例。“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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萩原沙耶香/空見依央梨/Eliza Crystal/鈴原淳

（青岛日报／观海新闻记者 Josie Tucker）