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雷速体育7月24日讯 纽🏵卡斯尔联的球迷们近日被一条消🛃息震惊——球队头号前锋🥎伊萨克👘未随队参加季前巡回赛。

据主教练埃迪·豪透露，这位🕊瑞典国脚在最近纽卡斯尔0-4不敌凯尔特人🌃的友谊赛中便因“负荷管理”而轮休。而🍶这一次彻底缺席远征名单，再度引发了球迷🧢的担忧，尤😼其是在他与英超卫冕冠军利物🐧浦传出绯闻的背🍙景下。

不过《每日电讯报》记者乔恩·爱德华兹透露，目前纽卡👺斯尔的立场没有改变，俱乐部今天🥇仍坚持表示伊💹萨克不在出售名单中，也不会在今夏离队。但问题在于，如果留住伊🍉萨克，他们获得的🔘也可能只是一名👒情绪低落的球员。如何在新赛季开始前调💨整好伊萨克的心态，将是对埃迪·豪执👐教能力的一大考验。

利物浦方面，虽然高价引🍦进了埃基蒂克，但考虑到努涅斯🔱和路易斯·迪亚斯可💡能离队，他们仍将👾伊萨克列为重要目标。

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外交部：中方在朝鲜半岛🌤问题上的基本立🌱场没有变化

来源：2025世界人形机器😕人运动会 官网　　文/李博 赵斌　　17日，世界人形😘机器人运动会落幕。在百米“飞人大战”决赛中，北京天工队的“具身天工Ultra”机器人以21.50秒的成绩率先冲线，摘得全球首个人🦉形机器人百米短跑冠军。更引人✨注目的是，它是赛场唯一完👐全依赖全🐌自主导航系统奔跑的⛰机器人——无需人类遥控、无后台干预，能自主识别跑道、调整步伐，最终完成冲刺。　　这些自🚁主动作的实现，依托于一套什🦐么样的智能技术体系🥠？这些技术除了能🐯让机器人“快跑”，还能在军事、生产生活等领域⏸中给🚂我们带来什么？　　从“跟着地图跑”到“实时算误差”　　机器人能自主🧙完成冲刺，核心在于“看得懂”环境、“控得住”身体。　　人工智能专家、和耘科🔎技有限公司创始人兼总🦑工程师宋🌆晓帆在接受中🐗新社国是直通车采访时表🍷示，虽然🎽这次比赛大部分是以🤱遥控形式操控机器人，但小部分机🎀器人已经具♑备了用导航算法实现自主🏔导航的能力。其中，在室内跑🕟道上跑步的机器人主🐙要依靠“视觉”工作，它搭载的高清双目摄像头与🌎激光雷达构成“视觉—测距”双感知系统，可以清楚辨识跑💽道，并像火车跑在🌼轨道上一样实📞现全自动奔跑。　　要想跑得远、跑得稳，机器人不仅要“识别跑道”，关键还要在奔跑🎽过程中随时“调整步伐”，以避免摔倒等意外发生💡。宋晓帆分析，机器人“保持平衡、调整步伐”的能力，得益🎤于成熟的运控算法及模型，通过不断计算👸和修正误差，实现步伐调整♌与姿态稳定。　　比如，当机器人收到“向前迈1米”的指令时，物理运动中难🌙免出现误差，可能实际只迈了0.9米，运控算法及模型会🍈实时计算“误差变化率”即“微分”和“累计误差”即“积分”，以毫秒级速度修🚼正指令，下次也就相📇应发出“迈1.1米”的指令，确保奔跑过程流🏙畅丝滑。　　值得注意的是，未来机器人运动控制的研🕘究方向正在发生转变🎙。　　研究人员提出了“端到端控制”的概念，即通💃过深度学习模型，直接把传感器♎输入映🍒射为运动输出。相比传统🍾的运控算法及模型，端到端模型不需🤜要人工设计复😲杂的控制逻辑，而是通过海🅿量数据训练，让机器🥕人在不断学习中掌握🎣自我调整的能力，这一趋势正在全球💿范围内受🥑到重视。　　“跑得快”让“软件定义一切”成为可能　　如果说跑得快🕊只是表象，那么更重要的意义在于，这些技术正在推🌪动“软件定义物理世界”的进程。　　宋晓帆指出，这一技术🎋进步的核心意义在于：数字世界的🈺东西都可以🥡复制到物理世界。就像在《极品飞车》游戏中，玩家🖌能轻松操控虚拟汽车加速、转弯甚🤝至漂移和飞跃，而一般人在现实🌱中却很难实现这🏘些动作。未来通过运控技术，实体汽车也能🧙通过精准执行数🙏字指令，在现实世界💔中实现游戏里的高难🧥度动作。　　在传统意义上，软件和物理📒世界之间🈵存在明显的隔阂。软件运算精🕕确可控，输🌊入和输出之间存🔣在严格的对应关系；而物理世😫界却充满了不确定性：摩擦、惯性、误差、环境干扰，都会让🌫控制结果偏离预期。正因如此，虚拟世界中的🏇游戏模拟往往难以🕙在😣现实世界中复现。　　但有了运控算法🍏的加持，这一障碍正在被🥑打破。通过精准的🌤感知与控制，机器🈵人能够让虚拟逻辑一🎂比一映射到现实中。这意味着，未来🥚我们在虚拟世界中训练出的“软件动作”，有可能被直接🎥复制到现实机器人👮上。　　这不仅🥘是一种技术突破，更是一种范🌗式的转变。它标志着：我们正在从“硬件驱动的世界”走向“软件定义的世💴界”。　　技术“双刃剑”愈发锋利　　百💊米赛场只是展示。更让人好奇的是🎖，这项技术🐯能带来怎样的应用场😶景？　　“未来3至5年人形机器🖌人的自主能力将大幅🔀提升，逐步🎓在多场景实现规模化应用”，中国电子🕟学会理事长徐晓兰说。在地震、火灾等复杂🕒环境中，自主导航🐏的人形机器人可以代替人类🆓进入危险区域，还能在工厂、仓库里自主移👼动和运输，提高效率。在家庭陪护中，自主行动🥃更加成熟也🍺能促使机器人真正成为陪伴和😃助手。也就是说，这场比赛背后，折射的🤸是未来生活和产业的🤧巨大可能。　　徐晓兰认为，接下来人形🔷机器人的技术发展将通过🤪建立🐠统一标准规范与共享机制，实现跨场景数😨据资源的高效流动。　　然而，每一项技术进步给世界😴带来的影响👢往往都是双向的。机器人越跑越快🈵给我们带🈶来的危险远不止可能被撞🦌到，其背后的安全与伦理🎁方面也给我们带🥏来巨大挑战。　　从伦理等安全角🥫度看，运控算法及模型可靠性🛠保障的范围还需要进一⏯步扩大，并且这种类似“把虚拟搬进现实”的技术一旦被滥🏌用，军事、经济、金融🙃以及社会安全等方面都将🏾面临前所未有的压力。　　宋晓帆提醒，这要求我们在技术🧚发展的同时，必🌷须建立关于人工智能🍑更加完善的法律、伦理与监管体系。这不仅需要国内❔层面的制度建设，更需要国🌡际上的合作与约束，共同制定✡人工智能和机器🙊人使用的边界与规范。浦野叶子登上⏬热搜，网友评🦃论两极分化中新网北京8月19日电(记者 郭超凯 李京泽)中🏩国外交部发言人19日宣布：中共中央🚮政治局委员、外交部长王毅🔡将于8月20日至22日访问巴💦基斯坦，并同巴🚿基斯坦副总理兼外长达尔举行📍第六🥛次中巴外长战略对话。外交部发言人毛宁。摄影：薛伟　　在🗡当日的外交部例行记者会上，发言人毛宁表示，此次是王毅外🎑长时隔3年再次访问巴基斯坦🐛，也是近期中巴🌮间又一次高层互动。访问期间，王毅外长将会见🧀巴基斯坦领导人，并同巴基斯🥂坦副总理兼外长达🤸尔举行第六次中巴外🤺长战略对话，就两国关系🧙和共同关心的国际😽地区问题深入沟通🦓。　　毛宁指出，中国和巴基斯坦😞是铁杆朋友和全🚡天候战略合作伙🧤伴，牢固的战📬略互信和频密的🐚高层交往是中巴关系的鲜明特色。去年6月，巴基斯坦总理夏巴兹对🗻中国进行正式访🕴问。今年2月，巴基斯坦总统扎⛩尔达里对中国进行⏫国事访问并😸出席第九届亚洲冬季运动会开幕📼式。习近平主席同巴🛳方领导人🏳为中巴关系发展作出战🎨略指引。通过此访，中方期待同巴方📊进一步落实🥣两国领导人重要共识，深化战略沟通，拓展各领域务😍实合作，在国际地区事🎫务中加💅强协调配合，加快构♊建新时代更加紧密的⛓中巴命运共同体。(完)Nicole Pearl称“已报警”，但网友并不买账。“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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花岡百合子/松下加里奈/麻生久美/相原未來

（青岛日报／观海新闻记者 Beverly Snow）