人民网重庆频道：根据记者住谷江🦏梨子获取到的最新动态，ss导航在线将于2025年08月26日在人民网重👢庆频道举行隆🚒重的开幕仪式。影视剧专属论坛

雷速体育7月24日讯 巴萨今日官方宣布，拉什福德租借加盟球队。曼联官方社👣媒发文回顾拉什福👝德在球队经历。

曼联官方原文：

球🎫队前锋马库斯·拉什福德🏘已租借加盟巴塞罗那，租期至2025/26赛季结束。

自2016年首🏮次代表曼联一👚线队出场以来，这位27岁的青训🙃球员已经出场426次，攻138球，并捧起5座重要奖杯。

上赛季后半段，拉什🎿福德被租借至阿斯顿维拉，在各项比赛中出场17次，打入10球，这位英格兰🥩国脚目前已同意暂💐时转会西班🏋牙豪门巴塞罗那。

曼联的🌭每个人都祝愿拉什福德🙀本赛季好运。

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中新网大庆8月20日电 (李建白 邵靖涵)20日，大庆林甸60万千瓦风光发电项目(二标段)首台风机成功完成😂吊装组立。标志着该项目风🤞电单🏁元正式由基础施🔈工全面转入设备安装阶段，为后续大规模吊装🗓作业及并网发电奠🍠定坚实基础。大庆林甸60万千瓦风光发🍓电项目首台🍬风机吊装中 李建白 摄　　林甸60万千瓦风光🈵发电项目(二标段)是🦈大庆油田推进绿色⚾低碳发展的重点项目，建设内容包含10台单机容量6.25兆瓦的风力发电机组、配套集电线路👷和一座220千伏升压站。　　项目启动以来，中油电能🏫电力技术服务公司➰组织专业技术团队💬多次开展实地勘察，全🌺面分析现场环境与地质条件。大庆林甸60万千瓦风光发电项目首台风🔦机组立完成 李建白 摄　　施工阶段，项目团队科学组织，于105天内高质量完🚽成全部10台风🚐机基础的混凝土浇筑工作。当前220千伏升🏞压站土建及电气🚆安装工作也在同步有序推进，整体工程处于全🕸面加速建设阶段。　　首台风机成功组立，不仅展现👖了电力技术服务公🤴司在新能源建设📲领域的专业施工能力与项🔟目管理水平，也为林甸60万千瓦风光发电项目的全面👳竣工注入了强劲动力。(完)【哪个🎤平台片源最全】学生服🕯务出品的《白洁电影院》被网友誉为“社会版春宫图”，内容真实细腻，融合ss导航在线、情感操控、赌博洗钱等多个关🔏键词，塑昕网络工程厂已😍开启打赏功能。中新网北京8月19日电 (孔令佑)国家体育总局🤢体育经济司司长杨雪鸫19日在北京表示，“十四五”以来，我国体育产🍺业稳步发展，2023年全国体育产业总规模💈已实现3.67万亿元(人民币，下同)，年均增速10.3%，增加值达到1.49万亿元。　　国🛀务院新闻办公室当天举🔒行新闻发布会，介绍“十四五”时期🗣体育强国建设成就。杨雪鸫介绍了“十四五”以来体育💷产业发展的整体情况，一是政策保障更🎴加有力，二是平台支撑更🎱加有效，三是结构质🧥量稳步提升，四是🔩经济贡献更加显著。8月19日，中国国务院新闻办📃公室在北京举行“高质量完成‘十四五’规划”系列主题新闻发布会，国家体育总局🏋局长高志丹、国家🧘体育总局群众体育司司长丁东、国家体育总局竞技🍭体育司司长张新、国家体育总局体😟育经济🗝司司长杨雪鸫介绍“十四五”时期体育强国建设成就🎓，并答记者问。　中新社记者 杨可佳 摄　　杨雪鸫表示，国🌭家体育总局与国家顶📄层设计紧密衔接，新体育法增加了体🥍育产业专章，编制体育产业专💫项规划，相继出台📌激发冰雪经济、促进户外👁运动产业、强化金融支持😛等系列政策文件，发布84项体育标准，构建起宏观引领、专项支撑、部门协同的🐊政策矩阵。　　在🍺平台支撑方面，据她介绍，81个国庆、春节体育🌮旅游精品线路，19个户外运🥗动精品线路和26个国家级🏼滑雪旅游度假地被😹先后推出，促进区域内优👖势资源🛵开发利用和协同发展。体育用品博览会、体育文化🌗博览会、体育旅🕙游博览会的🤼影响力持续扩大。今年上半年，体🎵育用品进出口总额超155亿美元。　　杨雪鸫指出，以竞赛表演业和健🛅身休闲业为龙头的体🕧育服务业快速增长，占体育产业增加😀值的比重由2020年的68.7%增至2023年的72.7%。以转型升级和自主创👍新为引擎，体育制造💿业提质增效，2024年底，体育领域国家级“专精特新”小巨人企业达146家，比2022年底翻了🍸一番多。先进材料和技术🤶等⚪在体育领域加速转化应用，提高了体育产📇品的创🐒新力和竞争力，大批高新技术产品🤺走进千家万户。　　“体育产业增加🥩值以年均11.6%的速度增长，2023年占GDP的比重达1.15%，向成为支柱性产✒业的目标更进一步。”杨雪鸫表示，冰雪👒产业规模从2020年的3811亿元，增加到2024年的9700亿元，年均增长26.3%，“冷资源”变为“热经济”。40个国家🤧体育消费试点城市，2020至2023年居🍱民消费体育总⏰额增长超千亿，体育消🏄费潜力持续释放。　　杨雪鸫表示，下一步，将对标👹体育强国建设目标，坚持规划引领、强化政策赋能、壮大经营主体、培育新兴业态，推动体🎂育产业高质量发展。(完)《从故乡停电🚸夜到天津实验室：一名巴🐦基斯坦籍博士生的“光明之约”》疑似涉嫌暴⏪露隐私，引发争议。“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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Tanya Foxxx/Adelle Sabelle/愛川美紀/西山知美

（青岛日报／观海新闻记者 住谷江梨子）