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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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“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)【VIP值不值开】在商品分类影展特👂别环节中，《和六十八岁的女人》因其🏜对动物交配视全程优酷🎮网灰产生态系🍒统的还原获得“最佳现实关注奖”，剧集正片同步上🥑线幕后花絮。中新网广州8月19日电 (记者 王坚)据水利部珠江水利⚾委员会(下称“珠江委”)19日消息称，该委现已完成2025年西江干流😐生态敏感期⤴水量调度工作。调度期间，珠江委精📖准实施3次生态敏感期🦒水量调度，有效保障了👍西江干流鱼类繁殖关🦍键水文过程，取🤐得了良好的调度效果。　　珠江委介绍，该委高度重视🍶西江流💲域水生态保护工作，在全面总结上👉一年度调度工作经验🚸的基础上，优化完善2025年调度方案，在兼顾上游红水河⏮定子滩产卵场鱼🎒类繁殖期生🏉态需求的同时，统筹流域水工程🚻多目标联合调度，进一步细化调度🤲的启动及终止条件。　　珠江委表示，该委通过科学制🐠定调度方案，强化雨水情预报，为实施精细〽调度筑牢基础。5至7月调度实施期间，大湟江🌱口断面起涨流量、涨水历时、流量涨幅及日🚚涨率等指标🛃均符合生态敏感🐚期调度目标要求，调度形成的洪水过🚐程为西江干流鱼类繁殖🤤创造了🌗适宜的水文环境。　　值得一提的是，在2025年的调度工作中，珠江委将鱼类🚮早期资源😃监测时段扩展至整个🌒调度期，构建“全时段、多方位”的生🛶态监测网络，同时采用环境DNA监测技术，解析目🥐标产卵场鱼类群落组成，为生🅾态调度提供更为全面、精准⚾的科学依据和技术支撑。　　珠江委称，据监测结果表明，桂平断面以上江⏪段鱼类繁殖活🏍动与洪水过程🥧呈现正响应关系，其间🍦西江干流中下游河段产漂流💖性卵鱼类🧓卵苗量增幅明显，表明调度期🗓间洪水过程可有效刺激🛺产漂🧤流性卵鱼类产卵繁育，改善目标河段鱼🧣类繁殖发育的生境，提升流域水⏪生态系统功能。(完)综上所述，他凭什么连中七🍝期选号思路曝光是非常重要的。要说近视眼到底🐡有多痛？那可能是如👁果不带眼镜🍋出门的话十米外🗽六亲不认百米外人畜不分一🆗整天都会过得非💎常坎坷然而生活中🐉经常会听到有人说“近视眼不♎会得老花眼”这仿佛让🏤近视的同学们心里有了🐚一丝丝安慰但事🤚实上近视和老花之间没👓有绝对的因果关系数💚学中的“负负得正”在眼🦕睛的生理变化中并不成立😥近视、老花不能🐝互相抵消　　近视的人仍🐯然会得老花眼，两者的成因不同，机制完全独立，无法实现抵消。　　近视　　近视就像是🐤眼睛里装了个“长焦镜头”。因🦐为眼球的前后径(眼轴)过长或角膜曲率过🌝陡，导致远处的🛍物体成像在视网膜前方，而近处📰的物体则可🖖以成像在视网膜上。所以，近视的人看📃远处模糊，而🦆看近处时则相对清晰。　　老花　　老花是眼睛自然👜老化的现象，主要🙄是由于晶状体弹性下降和睫🎢状肌收缩力减弱，导致🎭眼睛的调节力衰退，这个调节力是看近的🔳保障，就像相机🛂失去了自动对焦近处物象的🐙功能，看近处时晶状体无🐣法充分增厚，使得➰阅读等近距离活动变得困难，需📚要拿远一些才能看清。　　近视和老花眼可🎰以同时存在。有些人认为🚠近视的人老了不会老花，这是因为🐉他们看到了一种光学计算的表象。比如，一个100度的近视患者，在看远🎈处时需要戴100度(-1.00D凹透镜)的眼镜矫正；但在看近处时，如果摘掉眼镜，就🚂相当于自带了100度(+1.00D凸透镜)的“老花补偿”，这造成了“看🙉近不用戴老花镜”的错觉。　　但实际上，这只是💰利用了近视屈光度远点近🐻移来代偿🍝调节不足，并不🍎是真正避免了老花。也许在某个⬜时间点真的不需🌕要戴花镜，但当人们👜的调节力继续下降，如需要佩戴200度、300度花镜时，还是需要戴🐍花镜的；而且，人两眼的屈光🍐度往往并不一致，所以你永远都没有那💄个时间点。近视+老花的临床表现　　当近视遇上老花，就会出现✏一些视觉需求矛盾的表现，比如：　　阅读距离矛盾　　戴着近视镜需要把😚书拿远一些(为了补偿老花)，摘了近视镜又要贴近🎰一些(为了利用近视)；　　眼镜频繁摘戴　　需要清楚看远时(比如开车)需要戴近视镜，但看近时(如使用手机)则需要摘掉眼镜；　　视疲劳加剧　　戴近视镜看近🧕时睫状肌持续紧张，摘近视镜看近时，远点并不一定合适，加之双眼屈光度⛱不一致引起🐂的双眼不协调导致眼🕴睛胀痛、头痛等症状；　　夜间视力波动　　由于看近时所需的调⛑节力下降，同时瞳🥎孔扩大时，角膜🧕周边像差增加，使得本可以补偿🎍调节力的景深变短，导致夜间近🌟视力下降尤其明显。科学护眼小建议　　破除侥幸心理　　近视只🔫能延迟配老花镜的时间，但无法消除老花🐬；　　定期检查　　从40岁起，每2年检🔮查一次眼睛的调节幅度；　　用眼卫生　　阅读时保证😉足够的照度(300lux以上)，并遵循20-20-20法则(每20分钟看20米外20秒)；　　用眼干预　　补充叶黄素、玉米黄质等🙊营养物质，增强视网膜的抗🤲氧化能力。所以各位朋友🗞别指望“负负得正”的幻想啦！保护🤨眼睛很重要少熬夜刷手机多🐰远眺蓝天白云　　来源：中国新闻网综合🐟自科普中国、央视新闻、河北省眼科医院等　　(中新网🤺微信公众号)

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野野宮蜜子/桐島步美/小鳥遊蘭/Cindy Behr

（青岛日报／观海新闻记者 大森優里）