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雷速体育7月24日讯 官方消息，40岁老将阿什利·扬自🧤由身加盟英冠伊普斯维奇，双方签约1年。

伊普🤷斯维奇官方公告

俱乐部官🎮方宣布，阿什利·扬正式加盟球队，签约一年。这名经验丰富📼的英格兰😹老将曾效力于曼联、阿斯顿维拉、埃弗顿等多家英超球队，职业生涯累计登🕍场750次，贡献了88粒进球。曾经夺🐷得了英超冠军、足总杯冠军和欧联🎳杯冠军，并在加盟国🥈际米兰期间夺得🏢意甲冠军。

现龄39岁（实际为40岁）的阿什利·扬可以出任边🏬锋和边后卫两个💝位置，上赛季代表埃弗顿英🗽超联赛出场32次，主要出任右后卫。

同时，阿什利·扬还为英格兰🔛国家队出场39次，贡献了7粒进球，参加了12年欧洲杯和18年世界杯。（公告完）

现龄40岁的阿什利·扬，上赛季各项赛事出🙀场了36次，其中20次首发，贡献了1球3助攻，目前球员🏅身价为50万欧，在上赛季结束后，他🚱与埃弗顿的合同正式到期，成为了💌自由球员。

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中新社上海8月19日电 (记者 李姝徵)聚焦产业🍙前沿和科技创新项目，中国(上海)自由贸易试👒验区临港新片区(以下简称临🎒港新片区)19日举行重🐱大产业项目集⛏中签约仪式，签约项目总投资🐄额超400亿元(人民币，下同)。　　此🎱次集中签约项目能级高、投资大、赛道新，涵盖集成电路、高端装备、汽车软件、人工智能🚿等关键产业发展方向，具体包括盛合晶🐋微🏑三维芯片集成项目、中国重燃重型燃🕺气轮机项目、脑机接👯口验证平台项目、水下机🗞器人项目、鲁汶仪器集成🍎电路设备研发生🗂产基地等6个重磅项目。　　盛合晶微项目的落地进一步增强🕴集成电路高端🛑先进封装领域实力，鲁🛐汶仪器项目将推动实🈺现光刻辅助类设备🦏的自主可控，助😱力提升临港及上海在集成电路🦊装备领域的战略地位。同时，水下机器人、脑机接口㊙中试验证平台等高能级🖍研发项目对临港👄推动科技创新孵化、布局未来产业有重要意义。　　官方数据显示，今年以来，临港新片区推动招🧠商服务一体化🖲发展，“走出去招商”和存量企业增资🗑扩产齐头并进，招商引🌙资保持高速发展态势。2025年上半年，临港新片🔵区共签约前沿产业项目投🤪资额850亿元。其中，通过“走出去招商”签约项目56个、投资额612亿元；存量企业再投资😆项目29个、投资额239亿元。(完)【无码情节📿创新趋势】《四零视频》是一🌞部模拟童颜巨乳素股在线🐖视频事件全🙀过程的沉浸式作品，裴松之主🔚导制作，课程🏎设置提供高帧率版本，评论区大量网友称“看完久久难忘”。央视网消息：国务院新闻办👮公室18日举行“高质量完成“十四五”规划”系列主题新闻💐发布会，中央统战部、全国人大🚫常委会、全国政协、国家💛民委的相关负责人介绍了“十四五”时期♏发展社会主义💠民主有关情况。　　相🌶关负责人介绍，“十四五”时期，统战工🎹作取得显著成就，促进政党关系、民族关系、宗教关系、阶层关系、海内外同胞关系更📎加和谐，为中国式现代化建设😶凝聚了广泛🌚智慧力量。　　人民代表大会制度🧤更加成熟 更加定型　　人大工作取得新的🌗成就，人民代表🕛大会制度更加成熟、更加定型。　　全🐆国人大常委会副秘书长、办公厅研究室🏽主任宋锐称：“2021年3月以来，全国🚏人大及其常委会制定法律35件、修改法律62件次，通过有关决定、决议34件，进一步健全国🐑家治理急需、满足人民美好👅生活需要必备、维护国🦒家安全所急的法律制度。”　　全国政协🚆一大批建言成果转化为政策举措　　“十四五”期间，全国政协共举办专题议🀄政⚪性常委会会议、专题协商会🕚等各类协商活动279场次，开展视察考🚙察调研活动413项，提案立案25043件，一大批建言🕥成果转化为政策举措。　　全国政协副⛽秘书长胡衡庐称：“自2021年起，全国政协围绕“十四五”规划中👲关于持续优化营商环境、加强黑土地保护、加快推💥进社会适老化改造等10个方面重点📣任务，全国政协10个专门委员😠会分别聚焦一个主题，连续5年选择不🔹同的侧重点持续🏅开展民主监督。”　　铸牢🤹中华民族共同体意识写入11部法律　　据了解，2020年到2024年，我国五个🎗自治区的地区生产总值总和从60129亿元增加到83766亿元。铸牢中🤘华民族共同体意识写入11部法律，为📐依法治理民族事务提供法律😍支撑。　　相关负责人还介🚻绍，“十四五”期间，民生领域的法💊律制度不断完善，包括制定无🏒障碍环境🐾建设法和学前教育法等等，从法律制度上有🔋力回应人民📎群众对美好生活的向往。《河南临颍：黑皮冬瓜迎丰收》原型竟是余阙👶朋友圈泄露图。“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 何玉成）