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直播吧07月24日讯 据《曼彻斯特晚报》报道，前切尔西🍆主帅迪马特奥认为切尔西在👣曼联求购杰克逊一事🖼中占据主导地位，切尔西要价8000万镑。

曼联今夏以6250万🈚英镑签下了马修斯-库尼亚，并以7100万英镑的价格从布❄伦特🚐福德签下了姆贝莫。然而在🐳追逐约克雷斯和埃🛐基蒂克失败后，阿莫林仍然决心🚞签下一名中锋。

据悉，杰克逊的经💮纪人已经与曼联官员🐔就可能的转会进行了洽谈，并且切尔西🛒希望能🚫从这笔交易上收回8000万英镑。

切尔西前主帅迪⛩马特奥

迪马特奥表示：“切尔西的处🐔境很有利，他们不会被迫出🧦售球员。他们有很多球员⚪在市场上出售，而且🚐他们可以从中筹集一些资金，所以他们并不🖍急于出售。他们的财务状况良好，所以这真的取决❌于别的俱乐🐬部愿意支付多少钱。”

迪马特奥补充🚐道：“杰克逊会受🎟到一些俱乐部的关注，他是一名非常出🌈色的前锋。他能进球，而且现🎖在在英格兰也积📘累了一些经验。我预计他会加盟曼联，而且🚦还有其他俱乐部也在寻💄找他。”

今年夏天，切👋尔西在锋线上引进了若昂-佩德罗和德拉普，因🌰此杰克逊在切尔西的未来🏟因此陷入了严重的不确定性。据悉，尽管AC米兰和那不🧐勒斯都对他表示了兴🙆趣，但有报道🐞称杰克逊更愿意留在英超。

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持之以恒“做对的事”（和音）

今年7月29日、8月7日，有网友两次在🕠问政四川平台上反🛷映资中🛺县归德镇官斗山村便⤴民路建设问题，称该村一条1.5米宽的土路，只硬化了0.8米，农耕物资运输极为不👐便。对此，不少网友对工程🕌的合理合规性表示质疑。　　8月18日下午，华西都市报、封面新闻记🏃者来到现场采访。官斗山村6社社长江超介绍，便民路建设之🧤前的土路原本宽1米左右，2024年10月，附近村民因出殡🍀需要，占用👇老百姓土地后，用挖掘机将土路拓宽到1.5米。而归德镇政府相关💔人士称，工程设计标准为路🚯面宽0.8米、厚0.1米，于今年5月开工建设，目👁前已基本完工。后续将全🐑面收集群众意见，研究解决处理办👵法。　　网友反映 便民路“由宽变窄”　　网友🤡发布的帖子称：“本村原🥨有祖祖辈辈走的一条便民土路，宽度约1.5米，是村民日常出行、农耕🏑运输的主要通道，虽简陋但📷能满足基本需求。”　　该网友认为，2025年5月新修的便民路存在两个问题，一是🐵路面宽度严重缩水，原1.5米🤾宽的道路被改建成仅0.8米宽，对农耕🗯物资运输极为不便；二是路面高度不合理，新修路⏫面较周边地面高出约10厘米，严重影响农👵业生产，“这条路由宽变窄、由平变高后，确实让🔱我们的出行和生产陷入🤡困境。”　　村民证实 以前道路只有1米宽　　8月18日中午12点，记者来到官斗🍓山村，发现这个🌈村新修了不少便民路，宽度都在0.8米。村民们大多📄对便民路🕚的建设表示认可，认为道🤺路建成后方便了生产生活。　　在🕵村民的指引下，记者找到了网友反映📝的便民路，这条路连接乡村🎯公路和十几户村🔈民的农房。沿着便民路往里走，道路两旁🏹种了果树和蔬菜，有的路段左右两🅿边土地位置持平，有的路段右🔘侧边坡较高。用尺子测量后，记者发现土🥪路连同已经🌧硬化的路面宽度确实超过1.5米。　　官斗山村6社社长江超🏠在一旁解释说，这条新💒建的便民路总长205米，原本只有1米左右宽，2024年10月，附近村民Ⓜ家有老人去世，出殡需✏要经过这条路，死者家属便自行😕使用挖掘机，占用村民土地，将其中约140米长的道路拓宽到1.5米。　　“当时还占了我🥣们家的菜地。”村民江萍芸说，想到谁家📉都有老人去世的时候，也就没有计较。江萍芸还证实，以前🌓道路确实只有1米宽，现在的便民路就🕑建在了挖掘机♟平整的路上。　　江超说，挖掘机将道路拓📣宽后，村里😡也知晓此事，让土地受损村🐕民和死者家🚘属自行协商赔偿事宜后，对土地进行复耕。但是村民认为道🚤路拓宽后方便🥫修公路，所以并没有复🚛耕。　　当地回应 加宽涉及占用耕🚬地　　实际上，这条🔖便民路早在挖掘机拓👛宽前就完成了规划🍚设计。记者从🐵归德镇了解到，镇政府在征求🕑村、社意见时，考虑到该村已有一条3.5米宽的公路供群🐶众生产运输和生🏖活出行，故将该🕔便民路作为群众🌷出行的补充。作为2025年以工代赈项目，便民路设计🤣宽度为0.8米、厚0.1米，2025年5月开工建设，目前已经基本完工。　　江超刨开便民💞路一侧边坡🐅的杂草对记者说，这是废弃的水🛥渠，便民路🕣如果靠边坡，有垮塌的风险，另一🏪侧又是村民的耕地，不能占用。　　归德镇副镇长邱发刚在一旁🚺补充说，当时修便🔛民路就是为了方便群众出行和农资产🚯品的简单运输，例如电瓶车和📇鸡公车，便民路的宽🔋度和高度都是严格按照🏨设计施工。　　归德镇党委副书记、镇长夏天表示，便民路加宽😢涉及占用部分群众耕地🏈，针对网友🏣拓宽道路诉求，镇政府将全面收集群众意见，研究解决处🍳理办法。　　华西都市报-封面新闻记者 黄晓庆 摄影报道【如何选择女优片单】Samantha Lexi参与的短片《男受被各🎹种啪的漫画》将男同网站免🌒费中国融入“婚恋诈骗”主题，剧情发展逼真，秀温计算机培🔗训中心宣🥥布本片获选2025年“真实议题挑战奖🧕”。本报讯 记者蒋安杰 王莹 近日，由中🕵国法学会环境资源法学研究会、中国法学会📪案例法学研究会主办，福建省漳🏕州市中级人民法院、华侨大学法学院🌆、中🚏南财经政法大学生态文明研究院、“中国环境司⏱法发展研究”课题组承办的2024年度“中国十大环境🏺司法案例”揭幕会在漳州🏩市东山县举行。　　据了解，这十大案例🕖是从全国各地法院、检察院及实务专家⛩推荐的近200件具有代表性的环境🕸司法案例🌄中评出的，涵盖污染环境、生态破坏、噪声补偿合同纠纷、行政公益诉讼等🐮多个领域，集中体现了环境⏹司法在服务⚽生态文明建设、保障民生权益、推动绿⬜色发展中的创新实践与制👐度成果。　　截至2024年，“中国环境🥝司法发展研究”课题组已🐪经对中国环境司法发展💘状况进行了为期9年的跟踪观察，连续4年组织“中国十🦀大环境司法案例”评选活动，推动形成《关于加强🏂环境司法案例精深🕠研究的倡议》，通过亮成绩、汇众智、拓新局，共同推动环境💳司法发展进程。ロリー・ガートナー自曝参与拍👭摄睡前暖心小故事视频，已被举报。“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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鮎川香織/崎山りほ/黑岩真琴/Liona Bee

（青岛日报／观海新闻记者 ゆなちゃん）