中国江苏网：根据记者阿木获取到🎏的最新动态，哔咔里的🤣广告看片将于2025年08月28日🕴在中国江苏网举行隆重的开幕仪📋式。三肖五码失利的🆑选号纠结警告

据《每日邮报》的消息，曼联已排除引进伊萨克、雅克松和谢什🔙科等高价球员的可🍼能性。

报道称，切🥤尔西和曼联已排除签下纽卡斯🚕尔联前😘锋伊萨克的可能性。伊萨克在🔅表示想寻求离队后，被排除在球🍾队的亚洲行大名单之🛷外。

切尔西曾与伊萨克✴传出绯闻，但切尔西高层对现有阵📛容感到满意，阵中🖥有德拉普和尼古拉-雅克松，还有多🐘面手若昂-佩德罗作为锋线🦄选择。切尔西➗内部怀疑转会传闻被利🤠用来抬高伊萨克🛷的价格。

主帅马雷🌮斯卡计划在新赛季加强轮🛌换，尤其是在经历🧚了一个漫长🥁的赛季后合理分配体能💤。切尔🤼西也不喜欢自己被与一些他🌙们并未积极追求🚷的球员联系在一起，以免🐷被人利用来制造竞价局面。

相反，切尔西🍰目前正专注于从莱比锡引进🛄哈维-西蒙斯和从阿🍴贾克斯引进哈托，同时他们也🔊意识到🎃必须加快清理阵容。

曼联因今🚝夏已经花费逾1.3亿英镑引进姆伯📔莫和马特乌斯-库尼亚，无法与利物浦和🚤其他🔨英超竞争对手对伊萨克进行竞价，尽🌀管他们急需签下一名前锋。

雅克松预计将🗝留在斯坦福桥，除非在转会🤡窗关闭前收到一份📛足以让他和俱乐部动心的➕报价。

他曾与曼联联👲系在一起，切尔西👫认为他是一名潜在的1亿英镑级球员。

雅克🖲松本人准备与德拉普和若昂-佩德罗争夺首🚒发位置。

曼联目前排🤩除了对伊萨克以及包括雅🚃克松和谢什科在👣内的其他多名高价球员🤮的追求。

由于瑞典前锋伊萨🔒克身价高达1.5亿英镑，曼联👈无法与利物浦及其他🏌英超竞争对手竞争报价。

雅克松的🌩身价在切尔西估价的8000万到1亿英镑之间，也超出曼联承受🗃范围，但仍可能探索与🐱加纳乔的互换交易。

谢什科的身价📝接近6000万英镑，但🍰消息人士表示对曼联来说仍然🐡太贵。

沃特金斯是曼联🈁考虑🤥的一个选项，但会使预⛵算吃紧，而且据悉阿斯顿维拉☔已明确表示不出售他。

这意味着阿莫林🔧的选择越来越少。本周早些🍅时候传出曼联已接受🚾可能在没有新中💘锋的情况下开始新🗺赛季的事实。

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中新网重庆8月19日电 (钟旖 吴婧媛)记者19日从中共🗾重庆市委六届七💶次全会精神🛹解读新闻发布会获悉，聚焦📘提升城市创新👪策源动能和市域创新体系整体🥎效能，重庆将坚持把“创新”作为🍀第一动力全方位植入🕠城市内核，全力做好科、产、城、人、文一流创🖖新生态这篇“大文章”。　　重庆🏳市科学技术局党委书记、局长明炬透露，近年来，重🔢庆市抢抓成渝地🤨区双城经济圈建设等战略机🔢遇，大力实施科技创🌭新和人才强🕥市首位战略，构建“416”科技创新布局，具有全国⛹影响力的科技创新🚺中心建设逐步从“夯基垒势”迈上“提质增效、攻坚突破”新阶段。全市✈综合科技创新水平指数居全国第7位，连续6年保持西部第一。　　下一步，重庆将重点从四📁个方面做好创新“大文章”。　　一是以科创塑城。重庆将逐渐构建“核心引领—节点支撑—全域联动”的科创走廊空间✋布局，加快建设数智科技、生命健康、新材料、绿色🈚低碳等创新策源地，提升创新🌨资源集聚力。力争到2027年全市研发投入强度⤵达3%，实现创新驱动城🛠市高质量发展。　　二是以📎科创聚人。重庆将🆔着力提升创新平台影响力，建🌝强建优科创人才队伍，构建产学研深👧度融合的技🗒术创新体系。力争到2027年国家👊科技创新基地平台达到150家，不断激发⬜城市创新潜力。　　三是以科📦创兴产。该市将发挥🚂科技创新赋🖱能产业作用，用产业🌠创新带动城市创新发展；同时，持续实👽施科技领军企业培育行动、科技服务👺业集群建设行动，提质🎠提速高新技术企业和科技型🕍企业“双倍增”行动。力争到2030年全市🤢高新技术企业达到2万家。　　四是以🔓科创润文。厚植开放包✂容的创新文化，重🍫庆还将持续优化创新创业生🤳态环境。具体方式包括：实施高水平科技🚑企业孵化🕎器建设计划、提质发展环大学创新🔞创业生态圈、建设重庆科创金🐝融改革试验区等。(完)【成👜人短剧走红原因】《叉叉叉谢谢你》目⏱前在剧集正片内被列入“争议剧目”标签，该片🎍聚焦哔咔里的广告看📹片行业诈骗链条，以纪录🌃片镜头深入反映平台审核漏洞，门店✴信息专栏也已👇转发评论文章。“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)网传《线下租酒吧桌位诱📤导消费 警惕饭😋托酒托新套路》将拍成影视剧，彩音担任监制。');}else{document.write('');var player = videojs('mini_player');}/*START#ShouJiBan-https://poss-videocloud.cns.com.cn/oss/2025/08/19/chinanews/MEIZI_YUNSHI/onair/341B4923D03847ACB4162757512FA51B.mp4END#ShouJiBan*/视频：“把中国技术带回家” ：非洲医疗人员河北📏“进修记”来源：中国新闻网 　　中新网石家庄8月19日电 题：不以山海为远：中国援外医疗的“鱼渔兼授”之道　　作者 赵丹媚 邢璐 李佳　　“作为一名援🥟外医生，我希望能为这里的人们🌎多做一些事情，帮助他们留下‘带不走的’能力。”18日，正在尼泊尔一家💅医院执行援外🧒任务的河北大学🤜附属医院😆胃肠外科主任医师张涛接受🕸中新网电话采访🕘时表示。　　第八个中国医师🍕节前夕，张涛所在的🐄援外医疗队，收到💵了中国驻尼泊尔大使⛸馆的节日问候。2024年8月，作为第16批援💈尼泊尔中国医疗队队员，43岁的张涛从🏉保定来到加德满都，开始👎了援外工作。8月13日，第16批援尼泊尔👉中国医疗队队员、河北大学附🕎属医院胃肠外科主🎋任医师张涛(中间)正在实施教学🐳带教手术。　受访者供图　　“当时正值雨季，通往驻地的🍽盘山公路更显崎岖，一边是悬崖峭壁，一边是湍急的河🛐流。加上颠簸的山路，从加德满都到🐺驻地150公里的路途显得格外漫长。”一年后，张涛依然清晰✡记得初到这里的🍮情景。　　然而，挑战远不止路途。频繁停电、设备简陋、药品短缺……困难接踵而至。“最紧急时，我们用手机⛰闪光灯照明，完成了一台👎肠梗阻手术。”张涛回忆道。　　张涛在尼泊尔😗工作的医院，由中国援建。自1999年河北向尼泊尔🚟派遣首批援外医疗😤队以来，经💣过中尼共同努力，这🔪所医院已成为当地规模最大的肿🤼瘤医院。　　更大的挑战，是打破当地医生传统观🤡念、帮助他们建立新的诊疗模式。张涛说，多学科协作(MDT)诊疗模🍃式起初在当地被认为“耗时耗力”，但当他们通过这种模💪式成功延长一位恶性肿瘤患者🔵生命后，“尼泊尔同事眼♿中的疑虑融化了。”帮助当🕛地医院推动建立这种💿新的诊疗模式，是⏰张涛感到骄傲的事情。　　“今天的🎧援外医疗更强调‘鱼渔兼授’，最大化⛅帮助当地医疗的可持续➡内生能力发展，这比单纯诊疗意💄义更深远。”张涛说。通过“师带徒”式教学，他们这批🕟援外医疗队已为当地🥜培养了12名能独🎟立开展腹腔镜手术的🚩医生。2020年10月5日，袁👍帅在卢阿拉巴省义诊结束后🍭收到当地政府给援外医疗🧔队的感谢信。(资料图)受访者供图　　改变同样发生在非🏭洲大陆。　　“初到卢🔠本巴希的驻点，四下荒芜，伴随着风声和发📈电机的噪声。当时我👟们最主要的任务是在这增📂设医疗点。”曾任中国第19批援刚果(金)医疗队副队长、中国第20批援刚果(金)医🥞疗队队长的河北省胸科医🚈院介入科副主🐐任医师袁帅回忆说。　　袁帅说，卢本巴希是刚👴果(金)第二大城市，但医疗资源严重不足，患者常需要🛐前往首都金沙萨进行🌹治疗。在援💺外医疗队的努力下，袁帅所在的一家医🐀院从闲置到📭实现运营。援外医疗队还在当地🙆开展义诊45场，惠及民众3500余人次。　　此外，袁帅曾多😮次参与“中非对口医院合作🛏机制建设项目”工作。得益于此，来自刚果(金)的图巴目前正在河北省胸🗯科医院学习📢医疗器械维修。图巴说：“我们医院有许多⛏中国捐赠的设备，我要🈹在这里努力学习，学成回国后和更多同🥕事分享经验。”　　数据显示，自1963年起，中国向全球77个国家😆和地区派遣援外医疗队员🍎3万余人次，累计诊治患者3亿人次；培养当地医🕜疗人员10万余人次，填补受援国数千项技术空🐛白，打造了一支支“带不走的医疗👉队”。　　袁帅表示，山海虽远，医者同心。从尼泊🔨尔崎岖山路，到刚果(金)广袤原野，中国援外医疗队🔙员跨越山海为当👠地患者🚃提供医疗援助，以医者仁心架起友🏜谊桥梁。由他们培🔘养的当地医疗人才，正积⏸极投身医疗一线，成为“鱼渔兼授”之道📨最生动的见证。(完)

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严颜/龚明之/吕凯/黄安

（青岛日报／观海新闻记者 阿木）