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直播吧7月23日讯 拉什福德即将实现加盟巴萨🤝的梦想，The Athletic发文谈到了这🎌笔交易的影响。

巴萨长期以来一🏪直对拉什福德感🗓兴趣，2019年，球员只有21岁的时候，巴萨就尝试🚣过引进他，当时🚨曼联给他标价1亿镑。虽然这次尝⛪试没有成功，但巴萨并未放弃。2022-23年间，小克鲁伊🤡夫担任巴萨体育总监时，他们再次尝🚓试签拉什福德，尽管被认为几乎📺不可能从曼联带走他，不过双方当🐜时确实进行了接触。

次年🥩滕哈赫被解雇，拉什福德🏜的地位也随之下降，不过此次加🍰盟巴萨对他🆎来说可能是个机会，因为没人会期👝望他能像巅峰梅西🔣那样。不过拉什🚔福德应该非常有动🛥力抓住这个重启职业🎂生涯的机会，向那些怀疑他的🕠人证明自己。

上赛季后半段，拉什福➗德在租借维拉期间攻入6球，但没有顶级联赛🤧球员愿意支付他的🐤高额转会费，这显示了他目👤前未受到追捧🧤的原因。但这次租借对🎒各方有益，曼联节🚫省了一名高薪球员的大量工资🐁，拉什🙂福德也愿意降薪促成🏮这笔交易，未来还有🥎可能获得3000万欧转会费。如果表现出色，对球员来说是个超📮值的选择。而且在巴萨的进🌼攻体系中，他会获得🌩比在维拉更多的球权。

不过，巴萨现在💢必须筹集资🏎金注册拉什福德。诚然拉什福🚶德薪水不低，但他🏠对巴塞罗那并不陌生。巴萨球迷🐅也对他的到来感到兴奋，如果球员表现出色，他的薪资可以通🌅过商品销售额抵消，英国游🈯客也是巴塞罗那积极争🙀取的重要旅游⭐市场。过去十年，除了C罗，没有哪名曼联球🔅员卖出去的球衣比拉什⛲福德更多。

拉什福德加入的🍣也是目前世界🌅上最好的球队之一，上赛季60场比赛3个感觉，攻入174个进球。不过，如果巴萨不认为🌊球员的加入🚩能立即产生影响，那他们❇也不会签下拉什福德，巴萨看到的是一个运动能力强💻、能在多个位置发🏑挥作用并进球的球员🤡。

球场之外，巴塞罗那是世🐑界上最宜居的城市之🔞一，曼市和🦏加泰首府每➕天都有多趟航班往返。对于需要换个🍭环境的球员来说，能居住在🤒巴塞罗那堪称福音，离开曼市能🏗缓解围绕在拉什福德周围🍵的负面情绪，摆脱与曼👸联和大部分红魔球🔬迷受损的关系。

不过，拉什福🌌德也必须和巴萨球迷及🍜当地媒体建立良好🏁的关系，成为一个好人，并拥抱加😨泰文化。在这里，无论名气多大，对不🔐专业的行为都容忍度极低，媒体监督异常严苛。幸运的是，拉🗞什福德有一个欣赏他还会🌫说英语的教练弗里克，巴萨👨总监德科也一直很希望签下他，看看这些条件，球员已无法要🦏求更多了。

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00:01:46以来播放量持续🐧霸榜，评论两极分化🥒严重。“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)《南非中学📻生体验“剪纸生花·数字非遗”》用真实打动人心，美咲結衣🎛再次出圈。如今，智能驾驶功能🗝几乎成了很💵多新能源汽车的“标配”，然而在现实中，不少车企在宣传🐒时却玩起了“文字游戏”，刻意模糊“辅助驾驶”和“自动驾驶”两者的界限，让消🤙费者误以为可以放开双手驾驶车辆，但事实并非如此。而除了“随意设🛳计营销话术”之外，有的车企还曾📥通过OTA，也就是远程在线升级🔝方式擅自修改👴车辆性能参数，导致车主📱权益受损。　　为了应对行🗯业内的种种乱象，国家市场🧚监督管理总局与工业和信息化部🏸近期联合发布了《关于加🆑强智能网联新🦔能源汽车产品召回、生产一致性监督👃管理与规范宣传⛹的通知(征求意见稿)》，内容涵盖了汽车🐚召回、生产一致性、商业宣传、事件⛑事故报告等四大方面，旨在通过全链条🛡监管筑牢产🎮品安全底线，引导行业🚂健康发展。　　值得注意的是，与此前政策相比，新规的措辞更为严厉，其中出现了6次“不得”——包括“不得将未经充👂分测试验证🎑的软件版本推送给用户”“不得通过OTA，也就是远程📘在线升级方式来🐕隐瞒缺陷”等等。　　此外，新规还明确，企业在组合驾驶🍪辅助系统、功能命名及营销🥌宣传中，不得暗示消费者可👗以将其👨视为自动驾驶系统，以防止驾驶员滥🌃用。那么除了这些，在保障🤭用户安全方面，新规还🎱有哪些具体举措呢？　　公安部道🗜路交通安全研究中心交通管理法规研🙁究部主任 黄金晶：现在😼所谓的自动驾驶在市面上的车辆👰其实是辅助驾驶🌑，对于法律定义上来说，辅助驾😟驶对于驾驶人的义务🕉来言，跟普通驾🔰驶人并没有区别，在辅助驾📐驶中需要遵守📬普通驾驶人所需要🐛遵守的一切法律规定。所以我们说，你在驾💾驶中虽然开启了所谓的㊗智驾功能，你也需要双手握紧方向盘，双眼注意路面路🌛况，随时准备接管㊗车辆。　　针对当前行业存🐓在的功能宣传乱象，征求意见🐛稿明确提出，企业向消费🔤者提供有关智能网联新❣能源汽车🥞驾驶自动化等级、系统能力、系统边🛍界等信息时，应当真实、全面，不得做虚假、夸大🎩系统能力或引人误解的宣传，确保消费者正确理🎴解和驾驶智能网🔝联新能源汽车。企业在组📶合驾驶辅助系统或功能♌命名及营销宣传中，不🏋得暗示消费者可以视其为⌛自动驾驶系统、具备实🙎际上并不具备的功能，防止驾驶员滥🕜用。　　专家表示，这是在为虚假宣🌡传划定红线，能更好地保障乘🏪车人安全，促使🍆企业摒弃营销噱头，专注技🤔术研发和产品优化。　　OTA，也就是远程在线升级，一直是消费者普遍关注的问题。此前，有车企曾通过OTA升级擅自修🌜改车辆性能参数，如续航里程、动力输出等，或在🏑没有告知用户的情况😥下推送未经测试的软件版本，导致用户权益受损。此外，还有一🥫些车企曾利用OTA升级掩盖🎵车辆硬件或软件缺陷，隐瞒车辆安🔷全隐患，规避传统的🎼召回程序。　　对此，征求意见👁稿中提到，未🤥经备案不得开展OTA升级活动，不💜得将未经充分测试验证的软件版🤩本推送给用户，不得通过OTA方式隐瞒缺陷，确保企😒业生产的、搭载🎎组合驾驶辅助😀系统的智能网联新能源汽车产品与🍤准入产品一致，并承担🥣产品安全责任。对频繁开展OTA升🌇级活动的企业，市场监⛴管总局将进行重点抽查和🔤专项核查。　　同济大学汽👐车学院院长 熊璐：汽车实现👦自动驾驶后，可能存在多项功👐能，或🔭企业前期设定的某些产品🛤功能存在缺陷。企业未能深究这😓些缺陷的根🕢源并予以上报，而是可能通过OTA方式将问题掩盖👡。此外，在当🌒前市场环境下，企业持续进行OTA升级，其新增🌛功能可能也存在缺陷。缺陷出现后，企业又通过后续的OTA升级来掩盖前次🌜升级的缺陷。此次新规旨在规🐉范企业的OTA行为，其目的正是防止🎫企业无序竞争。此次针对OTA的规范行为，有助于减🏽少乃至防止企业此类无序的OTA升级行为。　　据了解，公众可在9月15日前通过官方渠😸道反馈意见。专家表示，最终政策落地后，有望为智能网联新能源👬汽车产业构建🤴更清晰的发展规则，实现“技术进步”与“安全可控”的平衡。(来源：中国之声)

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（青岛日报／观海新闻记者 圆城瞳）