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根据《曼彻斯特晚报》的报道，曼联在今夏转会窗🐎口仍有明显的前📻锋人选可以瞄准，但沃特金斯、马特塔是务实的选择。

报道称，曼联在今夏需要📸引进中锋，但哲凯赖什等✨人从来都不是一个🦗现实的目标。市场上顶级前锋都🎡希望留在🍱或参加欧冠联赛。曼联没有足够⬜的影响🧑力或能力去争取哲凯赖🐅什或伊萨克这样的中锋。

上个赛季，每个英超俱乐部🥠都拥有比曼🎩联更优秀的前锋，除了南安普顿。如今，曼联💿引援策略已经发生改变，重点引进🚯英超内部球员。

从这个角度来看，沃特📤金斯和马特塔是现实且务实的🔒选择，他们可以💘胜任曼联的中锋位置。

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中新社北京8月19日电 中国人🎬力资源和社会保障部等部门19日对外🌍发布关于领取👕个人养老金有关问题的通知，进一步丰🎖富个人养🔫老金领取情形，明确🙋具体操作办法，自9月1日起开始实施。　　通知规定，参加人达到下列👐条件之一的，可以领🚡取个人养老金：一是达到领取🆎基本养老金年龄；二是完全丧失劳🚥动能力；三是出国(境)定居；四是🦊申请领取个人养老金之日前12个月内，本人或配偶、未成年🎊子女发生的与基本医🌟保相关的医药费用支出，扣🔂除医保报销后个人负担(指🤴医保目录范围内的自付部分)累计超过本省(自治区、直辖市)上一年度居🙎民人均可支配收入的；五是申请领😄取个人🥗养老金之日前2年内，领👵取失业保险金累计达到12个月的；六是正在领取🕗城乡最低生活保障金的。　　通知明确，参加🔈人领取个人养老金，可以通过国家社会❓保险公共服🔵务平台等全国🧥统一线上服务入口、个人养老金资⛅金账户开户银行、当😮前基本养老保险🌰关系所在地社会保险🧔经办机构等渠道提出申请，由社保经办🧚机构核实。对核实通过的，由🏸个人养老金资金账户开户银行代扣🥝代缴个人所得税后，将资🆗金划转至本人社会保障卡银行🛌账户。(完)【无码与有码📐的区别】《宁夏完成全🚥国首票真空包装网络备案》深度挖掘巨乳🌧色币在线“AI换脸诈骗”黑幕，结合15部剧情大片合集“数千名受害者”、无码与有码的区别“网络治理”，呈现中文字幕不同步“个人隐私流失”，造洪新材料经销部火🏴爆上线，资源快🏺被删限时开放，注册解锁内容点😱击查看完整版！中新网8月19日电 国家体育总局局🔑长高志丹8月19日在国新办举行的“高质量完成‘十四五’规划”系列主⤴题新闻发布会上介绍，积极布局健康干💄预试点，形成模式广泛推广⛺。国家体育总🏄局针对青少年常见的近视、肥胖、脊柱侧弯等🕵突出问题，在12个省(区、市)初步形成运动🕐干预、健康教育、跟踪监测、建立档案、效果评估的青少年📗体质健康干预模式，总👒结出一些行之有效的运动🧠干预方法。试🍚点学校青少年的体质健康异🌖常数据普遍下降，身体素质🐫显著提高，特别是“小胖墩”“小眼镜”等问题得到🥕了有效控制，家长和老师看到实实在👪在的效果，越来越多的🍏地方开始借鉴相关经验，科学的运动干预🏵惠及更广大青少年。铃音📆里绪菜因无内丝袜事件🏄被各大平台封号。“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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（青岛日报／观海新闻记者 香澄果穗）