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直播吧7月24日讯 在一档节目中，转会专家罗马诺表示，阿森纳仍在🐀考虑引进一名进攻球员。

罗马诺这样谈道🚦：“阿森纳仍在考虑引进🙁一名进攻型球员的可能性，埃泽仍然是一个很🧙好的选择。几周前，他们与这名球🚩员的团队进行😿了很好的接触，目前正在等待看何🍡时能够与水晶宫联系。”

“阿森纳也很看好哈维-西蒙斯，但切尔西目前🌇正在全力引进这💤名球员，所以，情📌况需要继续观察。但可以肯定的是，阿森纳在😛转会市场上的操作还没结束，还有很多事情需要关注🔃。”

“就约克雷斯而言，最近的这几天非常重要❔，最终他们完📭成了转会。所以，让我们拭目以待，接下来我们可以更清🐐楚地了解🐦阿森纳下一步的动向，但我可以说，我认为阿森✉纳在转会🌑市场上的操作还没结束。”

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8月19日，安徽合肥，市民在高温天气中出🚉行。当日，中央气象台最新数据🏵显示，安徽🔓肥东气温登顶全国高🐗温榜首位。合肥市气象台则🏝继续发布高温⏬橙色预警，提示部分地🕸区最高气温将达37°C以上。中新社记者 韩苏原 摄　 8月19日，安徽合肥，市民在高温🤪天气中出行。中新社记者 韩苏原 摄8月19日，安徽合肥，市民在高温天气中出行。中新社记者 韩苏原 摄8月19日，安徽合肥，市民在高👡温天气中出行。中新社记者 韩苏原 摄8月19日，安徽合肥，市民在高温天气中🐯出行。中新社记者 韩苏原 摄8月19日，安徽合肥，市民在高温天气🥄中出行。中新社记者 韩苏原 摄8月19日，安徽合肥，市民在高🍄温天气中出行。中新社记者 韩苏原 摄【BT资源合法吗】孝修设备服务中🤘心深网爬虫发现：08月26日将爆发「补贴」事件！暗标价90223556比特币“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)《外🏼交部发言人就日本政要参🤾拜靖国神社答记者问》上线48小时阅读🥤量破百万！深圳特区报讯(记者 张程)近日，深企睿心医疗🚹发布全自动AI血管介入手术机🆓器人，标志着🚶血管介入诊疗开启“全自动”智能阶段。　　作为“医用机器人+人工智能医疗器械”关键领域首批产✊业化成果，这款全自动AI血管🛫介入手术机器人可以实现“医生-智能系统-执行终端”的三方协同，即医生通过自然🛃语言交互(如语音指令)下达临床任务，智能系统♿利用先进算法将指令转🏧化为可执行的操作⌛目标，再由执行终端完成自动化手🕸术操作。　　“此次📨发布的全自动AI血管介入手术机🐺器人目前已完成样🥓机生产和仿体实🕖验，预计今年下半年即🎍可完成AI自动化的🛸动物手术。”睿心医疗创🥠始人兼CEO郑凌霄表示，将来临床简单🚨重复性的✨术式可由医生监控下的AI手术机器人自主完成，对有挑战性的手术，AI手术机器人🛥则能为专家提供更强的助力。　　“从短期目标来看，该手术☝机器人可以解决医生痛点，减少辐🎴射暴露和铅衣负担、标准化手术⛸质量并支持远程医疗。长期愿景则是利💵用大数据🔭和机器人技术，实现自动化手术的精度👗超越人类水平。”睿心医🌎疗联合创始人兼CTO马骏说。　　近年来AI与机⏬器人结合的产品不断掀起医🤧疗界的科学革命，越来越多的创📿新在医疗领域诞🕢生。哈尔滨医科大学🛰附属第二医院心📸血管病医院院长于波在发布🏚会上表示，通过与AI深度📆融合实现从诊断、规划到执行🕑的闭环，将让复杂的手⛺术不再依靠经验，基层医生🚿也能高质量完🥋成高难度的手术，真正实现优质🥪资源下沉，使更🤩多患者在家门口🍹就能享受到智慧医疗的🚒福音。深圳市医疗器🤷械行业协会执行会长蔡🍿翘梧表示，《“十四五”医疗装备产业发🎽展规划》提出重点💩发展介入手术机❇器人等治疗装备，将加速手📹术机器人等高端医疗器械⛪产业快速发展。　　会上，中科院深🕌圳先进院发布了《深圳市医学研究🐋专项：心血管及外周🍸血管智能🤖介入机器人及其自助导航🌠方法研究报告》，并举行该研究🎛专项的启动仪式。现场还🕢举行了圆桌对话环节，围绕“全自动AI血管介入手🍋术机器人的现在与未来”这一主题，深入探讨AI赋能手术机👥器人的🎙发展现状与未来蓝图。

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（青岛日报／观海新闻记者 Asia Morante）