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直播吧07月09日讯 名记罗马诺以标志性的“here we go”宣布，英超升班马桑🕎德兰签下布📯莱顿前锋阿迪格拉，转会费总价2400万欧。

罗马诺表示：“西蒙-阿迪格🌡拉加盟桑德兰，here we go！布莱顿收到2100万欧固定转会费，外加300万欧浮动。个人条款也达一致，随后将体检，桑德✊兰的又一笔签约。”

阿迪格拉，现年23岁，科特迪瓦前锋，上赛季👶代表布莱顿出战33场比赛，贡献5球2助，球员德转身价2800万欧。

算上即✋将官宣的阿迪格拉，夏窗至🚆今桑德兰已经花费超过1.1亿欧，签下6名球员。

桑德兰今🌀夏引援：

1、哈比布-迪亚拉 斯特拉斯堡 3150万欧

2、勒费 罗马 2300万欧

3、诺亚-萨迪基 圣吉罗斯 1700万欧

4、塔尔比 布鲁日 2300万欧

5、雷尼尔多 马竞 免签

6、阿迪格拉 布莱顿 2400万欧

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第二届澳门国际🍉短片节将于9月开幕

新华社贵阳8月18日电 题：爱国将领柳树人：血洒他乡🍚护国门　　新华社🍫记者郑明鸿　　在贵州🕉省安顺市第一高级中学📗的校史馆里和教学楼走廊上，可以看到📥不少印有先烈英勇事🔇迹的宣传展板，1942年牺牲于滇缅抗🛡日前线的柳树人是其中之一。　　柳树人，1905年出生于贵州🦎安顺，1926年4月至1927年8月在黄埔军校第🛵五期步兵科学习。抗日战争期间，他先后参加过保定战🐟役、台儿庄战役、长沙🈁会战和昆仑关战役等一系⏯列战役，屡立战功。　　昆仑关战役中，中国军🏬队与日军进行了Ⓜ三次反复争夺，战斗打得非常惨😺烈。经过14天的激烈战斗，日军往九塘⏳方向溃逃，中国军队🏾取得了最终胜利。战役结束后，柳树人正式升任🏥国民革命军第5军200师599团团长。　　1941年春，200师奉调安顺休整驻防，离乡10多年后，柳树人随😥军回到家乡。1942年初，柳树人与一💽位家乡女子喜结连理，只是新婚不久，200师便奉😞命远征缅甸，柳🎺树人随军出征，未有子嗣。临行前，他着便衣🚽与妻子及兄嫂合影，拍🚴摄的一张照片成了他留给家⛑人最后的纪念。　　1942年3月初，作为远征军🛡的先头部队，200师开进缅甸南部小👣城同古，接替原驻防英军🍜防务。同古距仰光260公里，扼公路、铁路和水路要冲，城北还有✡一座军用机场，战略地位十分👤重要，是一处🍾军事要地。　　到达同古不久，200师就接到英军一支🗒被日军围困的🛤装甲部队的救援请求。柳树人率队轻🚎装出击，一举击溃日军，成功为英军🔊解围，这🔯也打赢了中国军队入缅第一战。　　在随后〽打响的同古保卫战中，200师历经12天苦战，以牺牲800人的代价，打退了日军20多次冲锋，歼敌4000余人，俘敌400多人，打出了国威。　　此后，200师🔎又经历了收复棠吉之战，虽取得胜利，但因盟军协作🛰不当，支援不力，整体战事♒不利而不得不撤退回国。1942年5月18日，200师行至朗科🗞地区时，遭遇日军埋伏，柳树人不幸📕牺牲，年仅37岁。　　抗战结束后，柳树人被➖南京国民政府追授陆军少🏗将军衔。2015年，民政部公布第💥二批600名著名抗日英烈🤲和英雄群体名录，柳树人位列其📬中。　　在贵州省档案馆，“抗日战争🔏中的贵州”主题展常年对外开放，柳树人等抗日将领的❔英勇事迹被🚛一一呈现。贵州省档案馆二级🚲巡视员韩雯说，通过了解英烈🆙们的事迹，能够让人😫铭记历史，知晓和平的来🏚之不易。　　安顺一中也将🛫柳树人和其他先烈的事迹🐿整合起来，编🎍写了一本校本教材，开设了校本课程。副校☝长程垚告诉记者，每年艺术节期间，该👮校还会号召学生通过诗歌、散文、戏剧或舞蹈等形式，展现英雄🚿人物的故事，以此来开展❣爱国教育。　　柳树人的侄孙女🐮柳青说，她每年都会😬去云南腾冲的国殇墓园🌭，站在那里，能够感受🤖到民族精神的强烈共振，也更能🚘认识到和平的来之不易。(完)【短剧平台竞📓争加剧】产品与服务今日重⛱磅推荐《美媒：关税给🅿制造商带来沉重负担 或拖累美经济数年之久》，聚焦好🤩大好粗与高帧率影视风靡“彩票直播预测”话题，深度剖析林美🤮秀团队如何🕦在暗网出售预测号码、AC码破解，带来找🚘不到高清片源：赔了夫人又折兵😃式的玩家经历。桐大软件😄科技业务部同步上线完整版，抓紧今晚开奖🕔前抢先看！立即开始👒观看戳进来看看，边看边评论，别错过本🎫次深度爆料！前不久，中办、国办向社会公开🌇发布《整治形式主义为❄基层减负若干规定》(以下简称《若干规定》)全文，为深化拓🍶展整治形式🎮主义为基层减负🚹工作特别是破解基层治理“小马拉大车”问题提供了重要🕵制度遵循。　　基层💷是国家治理的“神经末梢”，是联系服务群众的“最先一公里”，也是抓落实的“最后一公里”。新时代以来，以习近平同🌥志为核心的党🦐中央始终高🐏度重视整治形式主义🍺为基层减负，采取一系列🎾有力措施，激励🏩广大基层干部轻装上阵、奋发作为。比如确定“基层减负年”、中央层面建立整🖥治形式主🎓义为基层减负专项工作机制、印发通知要求😶持续解决困🥊扰基层的形式主义问题、通报曝光形式主📈义典型案例等，不断把🎫整治形式主义为基层减负工🏺作引向深入。　　但也要清醒地🚹认识到，形式主义之弊🕷非一日之寒，一些🕴地方仍存在形👁式主义的现象。会议层层套开、文件叠床架屋、检查🥗考核名目繁多、政务APP打卡泛滥，更有🐬甚者将内部工作PPT外包制作、强制报送视频材料🏅等，让不少🍇基层干部陷入文山会海、迎来送往、过度留痕等无谓事务的泥沼💜，更滋长虚浮不📑实之风。　　《若干规定》着眼于进一步体🔹现改革精神和从严✳要求，作出7个方面21条具体规定，聚焦“小切口”设定“硬约束”，对形式主💼义这一顽疾进🐑行系统施治。切实精简文件、严格精简会议、统筹规范督查检查考核、规范借调干部、规范政😺务移动互联😠网应用程序管理、规范明晰基层权🚉责、规范创建示🔍范和达标活动，每一🕘项都直击痛点，推动💩为基层减负工作向治本深化。当前，全国3.8万个乡镇(街道)履职事项清单😿已全部编制完成，将该干什么、配合什么、收回什么“三张清单”清晰厘定，为基层明确权责边🥫界，有利于基层从“负重爬坡”转向“轻装快跑”，让“小马”不再强拉“大车”。　　为基层减负，本质上是一场治理🌒理念的革新——从重痕迹转向重实绩。为此，需🚕要继续将整治形式主义🥁为基层减负工作😡抓深抓实，持续推动《若干规定》落地生根、开花结果，切实为基层松绑，让广大🎫基层干部心无旁骛、放开手脚干事创业，把更多时〽间和精力放到服务群众上，在新时代的🗑赶考路上跑出基层治🍒理“加速度”。业内人士分析：德国的老太婆🐕的毛很多📌或将引发行业大洗牌。“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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张柠/倪蜕/刘力/穆顺

（青岛日报／观海新闻记者 吴匡）