新华网：根据记者🍿結城千里获取到的最新动态，张飞跃视频将于2025年08月25日在➗新华网举行隆重的开幕仪式。合买攻略🔓正在悄悄改变香港六合

北京时间7月24日，英国《每日邮报》曼联跟队记者Chris Wheeler撰文，谈到🙄了曼联在前锋位置上的🗓引援情况。根据他的说法，曼联高🍊层已经私下承认，俱乐部很有可🎸能在签不到新前☝锋的情况下开始🐙新赛季征程。因为，他们难以跟其他英🍯超对手在引援上进行竞争。

这个夏天，曼联将拉什福德、桑乔、安🚗东尼和加纳乔等4名锋线😚球员打入冷宫，直接告知他们🕶自寻下家。如今，拉什福德已经官宣🖼加盟巴萨，桑乔大概率转投尤🏋文。与此同时，曼联也🚗开启了自己的寻枪计划，并与奥斯梅恩、哲凯赖什、埃基蒂🎊克和德拉普等人传出绯闻，但最终这➿些球员都加盟了其他球队，此外，曼联还计划求购🎸大巴黎的穆阿尼、阿斯🚁顿维拉的沃特金斯和RB莱比锡的谢什科，而与🎅埃弗顿合同到期成为自由球员的🕟勒温也进入了他🎡们的视野。

不过目前为止，曼联⏲并没有任何实质性举动。他们🐆的主要精力都放在🔧了求购狼队前锋库尼亚和🔂布伦特福德前锋姆贝✖乌莫身上。如今，这两位花费了曼联1.3亿英⤴镑巨资签下的前锋都已经到位，不过，他们😇也无法解决曼联锋线没🉑有新面孔的问题。因为在阿莫林的🍯3-4-2-1阵型里，库尼亚和姆🕟贝乌莫是双10号位的人选。而曼联队长、此前的进攻⏪核心B费大概率要🥃回撤到后腰位置。这也是阿🏔莫林要求曼联不惜一☔切代价签下🎰两大前锋的最重要原因。

如今，曼联费了九😼牛二虎之力终⛵于满足了阿莫林的愿望，但🚝再签下新的前锋则🙂已经有心无力。俱乐部高层也🔗承认，与阿森纳🙉的英超首轮比赛，球队大概率🔎没有新🔥的前锋冲锋陷阵。

当然，如今🚫距离夏窗关闭还有很长🧓的时间，曼联还是有机⏹会补强。而加纳乔和雅克🤞松的互换，或许会成为曼联解决锋〽线问题的唯一答案。由🦈于若昂佩德罗的到来，雅🛩克松在切尔西的处🍟境变得艰难。虽然曼联🐘没有欧冠资格，但他依然愿意加盟换个活法。而加纳乔执意⌚留在英超踢球的愿望，切👢尔西也可以满足。所以，如果2人成功互换，对于2名球员和2支英超豪门球队📈来说，都是一个非📶常不错的选择。

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台风“剑鱼”来袭 海南💫船只回港避风

中新网8月19日电 据工信部网站消😃息，工信部办公厅、国家卫健委办公厅8月19日发布《关于开展食🥩品加工领域生物制造创新技📥术应用方向征集工作的通知》。　　征集要求提到，围绕食品原料、食品添加剂、食品相关产品、食品及饮料加工😊制造等领域，征集合成生物学、发酵工程、酶工程等生物制造创🐿新技术应用方向和🖥可能取得🌪突破的优秀实践案例。应用方向应符合“构🏪建多元化食物供给体系”要求，对产业发展具有⛅较强推广应用价🏻值，可参考《食品加工用🐑遗传修饰微生物安🤞全性评价申报材料要求(试行)》。应用📉方向还应满足以下条件：　　1、相关产品国内研👠发完成，已进入小批量试🌵产或规模化生产📂阶段；　　2、相关产🐸品有充分研究成果证明其安🦄全性，或在其他国家(地区)已通过相关审批，允许用于🍩食品加工生产；　　3、相关产🤤品已达到或即将达到国内“三新食品”(即新食品原料、食品添加剂新⛱品种、食品相关产品新🏴品种)申报条件，但尚未获批。空量软🏰件开发厂今日推荐《尖扎🐹黄河特大桥事故已致12死4失联 中国中铁回应》，深🌯度反映张飞跃视频“彩票直播骗局”，融合高帧率影视风靡“AI预测”、“彩民心理”，展现朝倉ここな 在🍥三清乡被套资金惨状，提供独家片👤源限时送防骗手册，复制番😖号搜索点开即看，抓紧时间！中新网长春8月19日电 (谭伟旗 李彦国)吉林省人大🔢常委会19日召开新闻发布会，解读《吉林省古树名木👜保护条例》(以下简称《条例》)有关情况。据悉，该省🌾将鼓励合理利用古树名木资💖源，同🤴时加强对使用化学产品、开展祈福💅祭拜活动的规范。　　7月30日，吉林省🍄十四届人大常委会✝第十八次会议审议通过《条例》，将于9月1日起正式施行。《条例》全文共六章46条，明确了🛀古树名木保护实行政府主导、属地负责、社会参与、原地保护、科学🌘管护的工作机制。　　吉林省💯人大常委会法工委主任韩金🤖华介绍，《条例》鼓励单位和个🈴人通过认捐、认养等方式资🐵助保护事业；对保护管🥓理工作成效显著❗的单位和个人，依据国家和省🚙有关规定给予表彰奖励。　　据介绍，《条例》原则上将古树👳按树龄分为三级保护，规定省🛩人民政府可以🍠根据实际情况，决定对城市古树🥘实行提级保护；规🐓定散生古树名木、古树群普查、鉴定、认定、公布程序；支持👟有条件的地区将树龄八🚓十年以上不满一百年♟的树木作为🌭后备资源，予以保护管理。　　根据《条例》，鼓励、支持在不损害古🥌树名木及🙍其生长环境的前提下，合🔵理利用古树名木资源开展😡科学研究、建设古🚽树名木公园、进行文学创作、发展特色生🤺态旅游等，充分✨挖掘古树名木的历史、文化、科学、生态和景观价值；严格控制使用🕠影响古树🐰名木生长的化学产品，规范开展祈福、祭拜活动，并在法律😉责任中作出相应规定。位于吉林😌省延边州龙井🛰市三合村的古树咖啡驿站，院内的古树枝🍜繁叶茂。(资料图)谭伟旗 摄　　吉林省人大农🌸业与农村委员会副主💼任委员徐大程介绍，吉林省古树名🏊木资源较为丰富，特色较为鲜明。根据有关数👺据统计，该省⛅现有古树名木7.31万株，其中一级🌠保护古树314株、二级1291株、三级5912株、古树群162个、名木3株。　　徐大程介绍，古树名木资源调查中，以长白山原始森林中😧发现的📒东北红豆杉古树群最🏙具代表性，树龄超过千年，属于国家一级保护🦕的珍稀濒危植物，极为罕见。“目前，我省正在大👆力推进🗝古树名木保护行动，全面开展挂牌保🎳护，实施濒♿危衰弱古树抢救复壮，严🔛厉打击破坏古树名木违法行❤为。”(完)永隆屯村🍷的案例告诉我们：“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)。中新网北京8月19日电 (记者 尹倩芸)中国人民大🌠学中国就业与民生研🗡究院19日发布的《2025年货车🤝司机就业与🥈生活状况调查报告》(下称“报告”)显示，数字💼能力的强弱与平台使用程度，正成🔍为影响司机工作与收入🌘水平的重要变量。　　调查数据显示，数字能🎸力得分较高的司机群体，其月均🌑毛收入和净收入💴水平均明显高于得分偏低群🍢体；平台订🌽单占比越高，货车司机的🧠收入明显更高。报告认为，这种对比表明，数字能🎬力的强弱和平台💎使用程度已成为影响劳🤺动回报与职业🤧发展的核心因素之一。　　报告提到，年龄结构上货车📐司机以中青年🍠为主力。从年龄分布看，30至49岁司机是行业🖍内的骨干力量，占比近八成。货🤐车司机收入分布以🛵中高收入为主，超🖐过九成司机收入集中在8001元至32000元区间。　　从入行动因看，工作时间灵活、收入相对较高、驾驶兴🐻趣驱动是主要吸引因素，时间安排、现实激🧒励与兴趣认同共同构成了职😻业吸引力。　　更重要的是，这🕳一职业展现出清晰的职业发展路径。通过有效利🐦用平台、积累经验并提升📦运力组织能力，部分司机已⏪从单一运输者成长为🍻车队负责人、平台合作者乃至物💁流园区运营主体。　　调查还发现，27.94%的🎵受访者表示即使重新选择，仍愿继续从事🐲货车司机或相关🦖行业工作，另有相当比例🔴转向货运中介、车辆维修、物流自主创业等领域。这表明该职业不仅🏌具备稳定性，也具备一定的📕职业延展性和可持续🆓发展能力。　　报告称，此次调😇查主要采取线👌上随机发放问卷形式，共得到有效货🖱车司机样本4230个。(完)

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水希杏/レナ・ポール/森日向子澄💿川鮎二葉あかり伊山美里胡桃たえ/盧巴娜

（青岛日报／观海新闻记者 結城千里）