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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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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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南原香織/二階堂百合/中山文乃/小林步美
(青岛日报/观海新闻记者 岸本美紀)责编:
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