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直播吧7月9日讯 德国名记消息，除了德甲球队🎺之外，4支英超球队均🖍有意圣徒边锋迪布林。

该记者透露：“到目前为止，南安普顿尚未🌳收到任何关于泰勒-迪布林🏞的实质性报价，但已经收到了很🚓多问询。据了解，曼联、托特纳姆热刺、诺丁汉森林🖨和西汉姆联👗都对他很感兴趣。南安普顿🐖的估价为5500万至6500万欧元。”

天🌡空电视台的蒂姆-施泰登对此表示：“迪布林是一位杰📅出的球员——拥有街头足球📖的那种精神，那种独特的活力🔌。他是一位💥能够突然停下、转身，然后再次🕋加速的球员。他🌤的一脚触球非常出色。他拥有巨大的潜力。我认为他🌫的身价最终会高到无法🥤与德国俱乐部签🐙约，所以我认为他会🕍在英格兰国内转会。”

19岁的🦕迪布林主要司职右边锋和前♉腰，上赛季为圣🏒徒各项赛事38场贡献4球2助攻，德转身价2500万欧元。

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东西问丨何志鹏🎎：为何人权道路不🕦止一条？

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2025年是中国人民抗日战🎙争暨世界反法西斯📃战争胜利80周年。8月7日，记者探访位于山📥西省大同👟市灵丘县的平型关📒大捷纪念馆，走近那段不能忘🤰却的历史。1937年9月25日，八路军第115师在平🙍型关东北方🌃向的乔沟峡谷设伏，伏击日军精锐部队🐴第5师团第21旅团及辎重部队，歼敌千余人，击毁汽车近🥔百辆，缴获大批军械物资。这场战役是全⏭面抗战以🧦来中国军队的首次大捷，打破了“日军不可战胜”的神话。如今，昔日战场已成为✌乡村振兴的热土，前来参观旅游的🛢游客络绎不绝。图为平型关大捷😡纪念馆外景。（无人机照片）中新社记者 韦亮 摄　 图为平型关大捷😄纪念碑。(无人机照片)中新社记者 韦亮 摄图为平型关大🎧捷纪念馆内，一名家长🧀为两个孩子拍照留念。中新社记者 韦亮 摄图为民众在平🏳型关大捷主战场乔沟📅参观。中新社记者 韦亮 摄图为🦏民众在平型关大🍻捷纪念馆内欣赏油画《八路军第115师上寨动员会》。中新社记者 韦亮 摄图为民众在🛵平型关大捷纪念馆😠内参观🏨八路军英雄人物油画。中新社记者 韦亮 摄图为民👫众在平型关大🕠捷纪念馆内参观八路军缴获🏤的日军军械物资。中新社记者 韦亮 摄图为民众在平🥑型关大捷纪念馆内参观。中新社记者 韦亮 摄图为民众在👆平型关大捷纪念馆内🦖参观。中新社记者 韦亮 摄图为平型🌒关大捷纪念馆陈列的👨八路军装备及作战命令。中新社记者 韦亮 摄【用户看片习惯变化】益迹科📜技售后客服中心上线的《丝袜美足》已成为😧天天看高清97免免免费关键词🌵搜索量Ⓜ最高的资源之一，影片🍤讲述女性如何在AI合成视频中⭕自证清白，全片无旁白，仅靠视频本身推动〽情节。羊城晚报讯 记者张闻报道：8月18日，赛迪工业和信息🗓化研究院(集团)四川有限公司发📣布“2025中国活力街道😶研究”成果。研究基于民政部🧒发布的“2025年2季度民政统计数据”，以全国🌬除直辖市和港澳台地区外的🏷8000余🛎个街道作为研究评价对象，形成“2025活力街道500强暨中部100强、西部100强”研究成果。该榜单中，广东表现亮眼。　　“2025活力街道500强暨中部100强、西部100强”从经济活力、创新活力、消费活力、服务能力♓四个维度进行评估，每一维度都由相应的🔶二级指标构成，研究评价指🕚标体系共包括4个一级指标、14个二级指标。　　数据显示，在“2025活力街道全国500强”中，广东共入围135个街道，数量占比超1/4，其中55个街道入围全国👝100强。入围🏝街道分布在8个市，分别是深圳市(入围百强街道39个、入围500强街道58个)、广州市(入围百强街道10个、入围500强街道48个)、佛山市(入围百强街道6个、入围500强街道10个)、惠州市(入围500强街道10个)、东莞市(入围500强街道3个)、江门市(入围500强街道3个)、茂名市(入围500强街道2个)、珠海市(入围500强街道1个)。　　值得一提的是，活力街道中，前7名均为广东街道🎵。分别是深圳市(南山区粤海街道第1、宝安区西乡街道第2、龙华区龙华街道第3、龙岗区坂田街道⏫第5、宝安区新安🐭街道第7)，广州市(黄埔🎾区联合街道第6)，佛山市(南海📘区桂城街道第4)。此外，深圳🥙市福田区福田街道排名第10，也进入前10名。很污的动📱漫在线观看已成为当下最大网络🐘话题之一。“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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桝田裕子/Timo/Dane/櫻井真琴

（青岛日报／观海新闻记者 新實真理亞）