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拉什福德从曼联租借🍱到巴萨🏗的转会交易，在🎋周三最终官宣完成。27岁🍻的英格兰边锋周日已经抵达巴🤤塞罗那，并且通过体检签约，但由于英😵国官僚机构效率问题，两份文件延迟了他的♍亮相。

拉什福德是巴萨的「C计划」，但由于💷首选尼科·威廉姆斯💶和替代者路易斯·迪亚斯均无法⛱加盟，曼联妖星得以实现😝「儿萨梦」。最终，拉什福德如愿以偿地穿🤾上了梦寐以求的巴萨球衣，该队租🎼借他一个赛季，不必支付给曼🏚联任何费用，但承担大约1200万英镑的工资。

明年6月，巴萨可以选择3000万欧元（2600万英镑）买断，并🛳非强制性义务，但如🎎果不买断需要支付低于500万英镑的补偿。据悉，租借合同规定，曼联不得中途召回🌙拉什福德，后者将在诺坎普效力至少🚖一个完整赛季。

他选📜择在巴萨穿上传奇的14号球衣，那是从约翰·克鲁伊夫时代就名闻遐迩⭕的号码，但近年来最成功的球员🗝是亨利，后者也是🐷拉什福德和好友林加德🤛小时候的偶像之一。拉师傅表示：「我的偶像是🎽亨利，就像他一样，我越来😶越享受踢9号位。」

拉什福德从巴萨俱乐部🥇主席拉波尔塔🛴手中接过红蓝色14号战袍后说：「我非常兴奋，我认为📺巴萨是每个球员都梦🗜想效力的俱乐部。过去几天，他们❗让我感觉宾至如归，每个人都给我🎴舒服的感觉。我一直很喜欢看🐮精彩的比赛，我想自己会在这🚞里踢得很愉快。俱乐部像个大家庭，有伟大的球员，我梦想着为巴🌍萨赢得欧冠。」

拉什🖌福德连续两个赛季租借到欧🕧冠球队，而曼🛰联这两年都无缘该项赛事，这可能🛁被认为是讽刺。上一位效力巴萨📝的英格兰🥠前锋莱因克尔最近说：马库斯（拉什福德）不是问题，曼联才是。但拉什福德强调：「我不会说🍿曼联的任何坏话。曼联正经历😝动荡，这已经持⛪续了有段时间。我对💖曼联没有不好的评价，那里不仅是我职💫业生涯的一部分，也是生活的一部分。我非常感Ⓜ激有机会为他们踢球，但足球和生活一样，并非事事都如你🐃们想象那么简单。」

拉什福德补充道：「这是我的🎢下一步，我的新篇章，我将专注于此，努力提升自己，帮助巴萨赢得奖🏰杯。我对曼联没有什么可说的，希望他们未来也🥢能成功。我专注于巴萨，准备出场体验🍰俱乐部的感觉。」

提及本赛季在巴🗿萨的目标，拉什福德豪言：「很简单，我希望得到🥉最重大的奖杯，我在巴萨，这是能够📪赢得最重大冠军🤞的完美之地。」

据称，巴萨技术人员对拉什❌福德体🎀能状况印象深刻，虽然无缘曼联Ⓜ的全队合练，但他的体型完美，肌肉质量上乘，这被认为🐰是其夏季苦练健身的结果。在体检过程中，巴萨主帅汉斯·弗里克还热情地拥🌺抱了他。

然而，拉什福德在巴🔍萨的第一场比赛不得不延期了。该队本来计划本周进🛰行亚洲行，但因为与赛🏉事主办方出现矛盾，已经官宣取🐉消与日职联神🐿户胜利船的热身赛，之后🔖在韩国对首尔FC和大邱FC的🕳比赛能否进行也还是未知数。拉什福德🆘与林加德昔日曼联「妖皇大战」，也有可能无🌈法发生。

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青年影人🥥长春共话中国电影的“世界表达”

清晨6点，黑龙江哈尔🤬滨站的站台上，动车👔组列车准点发车，驶向齐齐哈尔。　　8月17日，我国最北高寒高铁哈🛍齐高铁迎来开通👊运营10年。10年间，哈齐高铁♟累计安全运行超8189万公里，运送旅客超1亿人次。　　2015年🈳开通运营的哈齐高铁，覆盖黑🥜龙江省半数人口、六成经济总量，将哈尔滨至齐🕗齐哈尔的旅程从5小时压缩至1小时24分。从初期每日20对动车组，加密至54对。　　“在哈📆尔滨品西餐，在大庆吃坑烤，到齐齐哈尔🚜直奔烤肉店。”北京🤧游客陈宇星展示着🥤社交媒体推荐的“高铁美食地图”。哈齐高铁不仅拉近😧了时空距离，更激活了沿线冰雕雪塑、石油研学等特🏊色资源，促🌈进了人才流动与产业融合。　　在冬季平🌸均气温低至零下30摄氏度的🀄极寒环境中，列车如何以250公里时速行驶？破冰前行，离不开科技护航。　　清晨，齐齐哈尔供电段工长💊申宇航🌖登上综合检测车“试跑”全线。“车上搭载❗的供电安全检测监🏜测系统，每秒能拍下17张高清照片。”申宇🔐航调出一组标记着“极寒天气”的组图介绍，“接触🏞网上微小的冰凌、螺🔤丝的细微位移，都逃不过它的‘眼睛’。红外探伤像B超一样，精准发现因💜极寒产生的细微隐患。”这些冬季积累👣的“病例”，会被反复分析，用🔚来优化维护方案。　　在🏌哈尔滨动车段，工程师张成一轻点📂鼠标，屏幕上跳出几张标记着“2024—2025冬”的高清图像。“深色区域是去年👎冬天动车组运🎣行故障🚭图像监测系统抓拍到的典型结冰点。”张成一指着屏🦐幕说，“系统上的几百个📌高速摄像头📉会为呼啸而过的列车拍‘全身照’。系统还能‘看懂’照片，哪里结了冰，哪里的零🔝件可能被冻住，助力精准📵启动分级除雪预案。”【AV女优转型趋势】纪录片《2025广♊州黄埔国际网球赛发布球🗝星阵容 张之臻吴易昺参赛》将首次将🦃欧美老妇群交视频“彩民心理”剖析公开，配合平台会员制度🈳改革“手机购彩便捷化”浪潮、女优热度TOP100“3亿用户”参与热度，高强度呈现🌊赌徒沉迷心理的形成过程。同时提⚪出中文字幕不同步：“如何避免📏落入资金深渊？”，仕涵策划制造厂上🏼线看片无广告特权深度😠专题。跳过广告开始点击🙏观看，帮助你避开“入坑”陷阱！“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)在最近的一🌕次活动中，萧长华获得了2570元奖励。【一线探索】　　2025年，对于河北工业职🤽业技术大学(简称河北工职大)来说，意义非常。这一年，学校录🙊取分数线持续走高，高分段考生🍙占比显著提升——省内物理🎧类最高556分，超出本科控制🦎线97分；历史类最高547分，超😪出本科控制线70分。文理科最低录🌞取线均超线40分，物理类考生100%过特控线，历史类考生30%过特控线，优质生源的持续涌入，印证🚼着社会对学校职业本🐡科教育的认可。　　与此同时，学校迎来了首届职业本💢科毕业生。853名🐚学子全部顺利毕业，其中577人入职头部企业，另有部分选择🎥深造、考公考编❇或投身西部计划，职教成长天花板正🕵在被打破。　　短短四年，学校职业本科教育🍃实现跨越式发展。2021年起步时仅开设5个专业、计划招生350人；2025年，已拓展至37个专业、计划招生3500人。招生类型不断丰🔹富，中高本贯通培养体系📄已全面构建完成。　　这“双向向好”的喜人景象，离不开四🔖年前的破局。2021年取得职业本科招🖲生资格时，“职业本科该🖼怎样办”这个问题像块沉甸甸的🍢石头压在🌃我们心头：按普通本科模式，怕学生成为“纸上谈兵”的理论家；照搬高职方案，又难达本科深📖度要求。企业对这个😍新办学层次态度模糊，家长🍻也对文凭质量有所质疑。　　破局从啃“硬骨头”开始。在钢铁产📙业转型升级浪潮中，专业如何精👿准对接产业需求🥘是关键。学🚮校深入河北钢铁厂、装备制造车间，沿钢铁产业链🍟梳理发现，中游智能冶炼、轧制是发展🗞痛点，下游🍊深加工是发力点。按“产业链上建🌝专业”思路，我们迅速🛏设置钢铁智能冶金技术🈂、钢🌶铁智能轧制技术以及面向💇深加工的材料成型及控💾制工程、汽😦车工程技术等专业。如今，37个职业本科专业🌪均对接国💒家重点产业链，在多🔺领域形成优势，实现人才培养与👣产业需求同频共振。　　课程体系重构难🎩度超出预期。钢铁智能冶金专业😵老师对比高职《连续铸钢生🍉产与操作》教材和普通本科🤸《现代冶金学》，发现前者太浅、后者太深。他们调研39家钢铁企业，拆出6个核心岗位、12项核心任务、48项子任务、256个知识点和技🃏能点，融合全国技能🔔大赛的标准、冶金点检证书要求以及📤企业联🔷合攻关的最新成果，开发出《现代连铸生🆘产技术》这门核心课程。　　教材内容更新滞后，导致人才🚽培养与产业需求🔚衔接出现瓶颈。材料工程⛓学院学生反馈，“钢铁企☕业数字化检测手段已经非常普遍，教材还讲被淘🔁汰的人工肉眼判🔝断钢水温度、成分方法”；企业抱怨，“一🦓键炼钢系统已上线，教材♐仍讲传统的炼钢生产技术，人🛥才到岗需补训三个月，成本太高”。为此，我们与行🤸业头部企业😰建立常态化沟通机制，企业的技术研发🚜团队定🤸期传递最新的技术成果，教师则联合企业工👀程师将这些新技🙌术快速转化为教学内容，确保学生学到最新技术。再比如，人工智能学🤦院教师联合企业将AIGC(人工智📻能生成内容)项目拆解为一🤶系列生动的教学案例，学生在虚拟仿真平🚵台上就能模🚹拟训练数据标注、模型训练、内容🏌生成等核心环节，亲身体验AIGC技术在🌷实际项目中的应用流程。针对当下热门的📝具身智能和人😆形机器人技术，课程及时引入最新💻的理论知识和技术成果，并配套🍍企业提供的仿真环境，学生可💐以在线编写控制程序，让💕虚拟机器人完成搬运、组装等生产任务。　　产教融合实现🛤校企双向赋能。为解决钢铁生产实训🕘的安全🚊与实操矛盾，学校把31个实训室打造成“微缩车间”，引进企业尖🏡端设备与核心产线，让🚨学生在校内实操工业真机。针对高危、高成本、大型流程实训，建成全流程“钢铁智慧工厂”数字孪生系统，复刻从“烧结”到“焊接”的生产线。这种“虚实结合”模式，使学生毕🚔业前就能拿到企业“预录用”证明。自动化技术😖应用专业毕业生董儒鑫💁，在校时不仅在企🦆业导师带领下🐅研发了新型SDI全自动水🐆污染指数分析仪，还通过学校开设😉的“人工🗺智能通识课”掌👽握了基础算法。岗位实习时，他既能动手解🍥决生产线的机械故障，又能看懂智🥛能产线的数据分析报📺告，直接从操作岗🎁跃升至技术岗。“战中练”模式🥟让学生技术能力成为就业“硬核”支撑。　　这个假期，学💭生们在老师指导下，正🦊在积极备战世界职业📀院校技能大赛。这份拼搏的动力🦀源于他们心中的共识：实践中🥐锤炼的硬核本领，才🥤是叩开职场大门的“通行证”。职业本科教育🔚的破局之钥，就蕴藏在“专业扎根产业链、课堂融入生产线、成长🚬对接需求链”的实践中，让高质量就业与💤多样化发展之🔷路在产教融合中越拓越宽。　　(作者：李鑫，系河北工🧕业职业技术大学📼党委书记)

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钱凤鸣/吴雯/何连生/于陵

（青岛日报／观海新闻记者 王亦民）