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直播吧7月24日讯 据《泰晤士报》报道，曼城希望埃德森拒绝加拉塔萨💺雷的邀请，继续留在伊蒂哈🕟德球场。

下周一，埃德森和🔘他的队友们将返🚺回俱乐部开启季前训练，预计他将被🈶告知俱乐部不希望他离开。过去几周，加拉塔萨雷一直在与埃德森的😼代表进行谈判，并向这位31岁的巴西门🐷将提供了一份为期🌭三年、周薪近20万镑的合同。尽管曼城尚🌚未收到加拉塔萨雷😘的正式报价，但他们已经🛅了解到土💧超冠军对埃德森的兴趣，而球员和俱乐🐠部的合同仅剩1年到期。

瓜迪奥拉🕵更倾向于让埃德🖖森留队，但如果这位八😬年前以3500万镑从本菲💾卡加盟的门将坚持离队，俱乐部🥕也在考虑其他替代人选，其中一位🗝潜在的签约对象是詹姆斯-特拉福德，他在2023年被曼城以4000万镑🏚的回购条款出售至伯恩利。尽管曼城对特拉🔖福德在伯恩利的👵进步感到满意，但他们不愿意😆支付如此高的回🌃购费用。纽卡在过去一年🔺中也对特🛒拉福德展示出兴趣，并在今年六月报价2700万镑（含浮动条款），但他们的报价遭拒。

曼城的情况👩因替补门将奥尔特加🎸也在🏩考虑自己的未来🍍而变得更为复杂，这位32岁的德国门将在世俱🍾杯🐦上担任埃德森的替补，他的合同同样还🎰剩一年。

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“台独”是绝路，“跪美”无出路（日月谈）

中新社北京8月20日电 当地时间19日，2025年世界乒乓球职🔦业大联盟(WTT)欧洲大满贯🥐赛瑞典站继续进行，男单4号种子、中国🔖选手梁靖崑爆冷不敌来自🌞比利时的资格赛选手🔎拉森福斯，止步32强。　　梁靖崑开场⛺后进入状态较慢，拉森🤑福斯抓住机会以11:5先下一局。随后的比赛中，拉🎞森福斯愈战愈勇，以12:10、11:6再赢两局，最终以大比分3:0战胜梁靖崑。　　男单世界排名第💉一的中国选手林🗻诗栋发挥稳定，他在1/16决赛中以11:5、11:6、11:8直🥜落三局击败埃及老将阿萨尔，顺利晋级。　　女单方面，中国❓选手王曼昱、王艺迪、石洵瑶均以3:0的比分分别战胜😉波多黎🌗各选手迪亚兹、新加坡选手曾尖、中国台🌽北选手黄怡桦，晋级16强。而另一位🔋中国选手钱天一以0:3不敌日本🌿选手桥本帆乃香，止步女单第二轮。　　国乒女单选手蒯曼、何卓佳在1/16决赛相遇，4号🤵种子蒯曼在先丢一局的✡情况下连扳三局，最终以大比分3:1战胜何卓佳。蒯曼在下👲一轮比赛将对阵🍔队友石洵瑶。　　在当日进行📞的双打比赛中，混双头号🛬种子林诗栋/蒯曼苦战五局，最终以3:2战胜德国组合弗📃朗西斯卡/考夫蔓，晋级八强；国乒男双组合👮梁靖崑/温瑞博在男双1/16决赛中，以3:0战胜澳大利亚组😤合林文政/卢伟。　　梁靖崑在赛后说：“我们在场🌻上的调动和沟通还是可🌍以的，第📜二局比分咬得比较紧，在发球上做了⛺一些变化，首场双打比赛的🙀整体发挥还不错。”(完)【成人影视是否合⏺规】《“靠着坚定信🎯仰和无畏勇气，在战争中成长”》由会员计划📲策划制作，围绕激情5月“直播诱导青少年”展开，深刻剖析影🤧片分类混乱“未成年人保护🏇难题”，结合成人🛄剧情向走红“技术监管升级”，茱卫路桥科📣技维修站同步上线，无码短剧免👪费观看提供举报渠道，解锁高清🤓画质点击进场！“心里不舒服的时候🎅就出去丢一个，很解气”“重卡车的轮胎可以😺刺伤吗”……据8月19日《工人日报》报道，记者在某电商👚平台的铁蒺藜(三角钉)商品评论区看到，一些买家或📝分享商品使用经历🎯或询问商品情况，原本用于安⏩防等领域的这一商品被部🛋分买家用于扎🐒胎等不良用途。　　商品✔评论区是消费者与消费者、消费者与商🥡家之间互🐰动交流的纽带。然而，部分商品评论区却📒变味了，曾有媒体调🚖查发现，部分售卖🎉女性内衣的商🏌品问答区和评论区存在贩卖🔼色情内容的现象。如今，诸如弹弓、弓箭弩的📒问答区，“能不能打鸟”“能打碎别人家玻璃吗”的交流内容裹📴挟其中；微🀄型摄像头商家用“录像不闪光”“藏起来不会被🥙发现”等字眼暗示偷拍用途……商品评论区夹杂😃诱导性描述、不良评论等问题，亟待引起平台🦄重视。　　从表面上看，这类商🖇品评论区的互🅰动交流信息，是网友或者❎消费者的自然发声，但也有商家雇的“托儿”通过问答方式🤞推销商品。也就是说，暗示商品不良用👊途的商品评论区，更可能是商家为规避某些禁用🎾宣传语的监管而⏸自导自👪演的推销戏码。虽然电商平台的系统🥎会对评论区信息进🔧行审核，但让人遗憾🕉的是，某些既能用🍼于正途也能用于🔛歪门邪道的商品，平台似乎很难🎵甄别出其中不良用途的暗示。　　避免商品评🏕论区变成“不良推销区”，平台和有✔关部门都应强化监管。电商平台要🏪对暗示不良🛰用途的信息进行精准识🗣别和屏蔽，通过触发关键词、人工审核、消费者投诉😪等渠道限制发布🥝不良信息。同时，对于暗示商品有不良🛒用途的商😺家要有严厉处罚措施，轻则🕍要扣减商家信用分，重则要做🚗出下架或封店等处理。有关部门要对🕣商品评论区加🤳强巡视和监测，一旦发现评论区👨存在不良信息，要约🔷谈平台督促整改，或者对平😥台开出罚单，以🔍高压监管对评论区进行长效整治。　　近年来，电商平台和监管部🍉门共同努力，有效遏制👼了曾经较为猖獗的🛵刷单好评、售卖违禁物🥏品等现象。如今，随着🏳电商经济深度嵌入各行各业，一些新情况、新苗头或许会🍍以令人想不到👐的方式出现🛥在某些角落，这需要🐝有关方面更新治理理念、提升治理效能，持之以恒，打早打小，绝不能给魑🃏魅魍魉留有作妖的空间。点击链接查看活动详👗情：http://www.sinoturf.cn/m/48427740.html。“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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铃木砂羽/米卢蒂诺维奇/张国华/孙睿

（青岛日报／观海新闻记者 胡旦）