安康新闻网：根据记者🙁佐山愛获取到的最新动态，免费啪视频🤪将于2025年08月26日在安康新🎣闻网举行👎隆重的开幕仪式。灵活的解决🤒方案整合

直播吧7月24日讯 “ESPN”消息，皇马愿意将锋🏏线小将恩德里克外租，避免耽误🔗其成长。但是恩🎅德里克希望留在队中，他想➿追随维尼修斯的前进脚步。

2022年皇马以7200万欧元价格签下了16岁的恩德里克，这一转会操作与🎶此前皇🔫马引进维尼修斯和罗德里🗒戈非常相似。去年夏天，恩📲德里克在年满18岁后🧔正式加盟皇马，但在🤢安切洛蒂执教下他只获得了🈳847分钟的比赛时🔴间，但他在国王杯🐰中表现出色，6场比🐨赛恩德里克共打进5球。

当姆巴佩无法出战时，安切洛蒂也会⏩优先选择其他球员而不是恩🚯德里克。阿隆索的到来似🥤乎没有改变恩德📥里克的处境，经过董事会和技🔔术团队的讨论，皇马认🔌为最好的选择是👃将他租借到另一支西甲球队，他不仅可以得到🧔稳定的上场时间，还能适应西😨甲赛场。

皇马当然🐔清楚恩德里克🥚的巨大潜力，但球队认为目🎟前贡萨洛-加西亚更为📆实用。几周前ESPN曾报道，阿隆索在6月份时要求引进一位🐡与何塞卢特点相⛵似的前锋作为替补。但贡萨洛在世俱😈杯上发挥亮眼，球队决🛤定让这位青训球员承担替📋补中锋的角色。

虽然皇马愿意🐁出租恩德里克，但这并不意味着他会在😛夏窗离队。消息源还表示，恩德🐝里克本人还是想留下。接👁近这位巴西球员的人士指出，雷尼尔👰和约维奇被外租🕍后并未取得成功，反而是💿那些选择留下的球员现在🚵已经得到了稳💊定的位置，比如维尼🏮修斯和居勒尔。

可以说，维⛏尼修斯是帕尔梅拉斯♿球员最喜欢提到的榜样。来到皇马之初，维尼修斯也经历过🔈艰难时期，甚至曾😆为卡斯蒂亚效力，但在2024年，他终于赢得了FIFA年度🚧最佳球员奖。对恩德里克来说，维尼修斯就是他📘的前进方向。

另一方面，人们也认识到，恩德里克的伤病🛋以及阿隆索目前🍚使用的阵型并不利于🦏这位巴西小将。阿隆索选择了姆✖巴佩和维尼修斯搭档🍢前锋，但恩德里克的🍞团队认为，恩德里克更🛏适合三前锋打法。

目前恩德里克🤞仍在康复阶段，他期待9月回归时赢得巴📄西队主帅安切洛蒂的信任。据报道，安切洛蒂仍然会🀄将恩德里克列入明🤤年世界杯的计划😌中，他也支持这名19岁小将前往其他🦎俱乐部，以获得稳定的🥛上场时间。

除明年世界杯这🆓一决🍎定性因素之外，另一个需要考虑🥪的🎁因素则是罗德里戈的未来，尽管较可靠的说法是😋他希望留在皇马，俱乐部也🗽希望他留下，但一些消息表明，罗德里🛍戈的未来仍然悬而未决。

正如在世俱杯上所见，阿隆索希🔽望让维尼修斯和姆巴佩🐋担任主力前锋，他也需🏒要另一名能够与贡萨😊洛搭档的前锋，在两位🖋首发球员缺席时能够顶上去。

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深圳特区报讯(记者 张程)近日，深企睿心🙍医疗发布全自动AI血管介🥁入手术机器人，标志着血管介🔴入诊疗开启“全自动”智能阶段。　　作为“医用机器人+人工智能医疗器械”关键领域首批🕢产业化成果，这款全自动AI血管介入手术🗯机器人可以实现“医生-智能系统-执行终端”的三方协同，即医生通🍟过自然语言交互(如语音指令)下达临床任务，智能系统🐷利用先进算法⭕将指令转化为可🐵执行的操作目标，再由执行终端完成自动😡化手术操作。　　“此次发布🤚的全自动AI血管介入手术机器🐮人目前已完👺成样机生产和仿体实😬验，预计今年下🚐半年即可完成AI自🍙动化的动物手术。”睿心医疗创始人兼🥘CEO郑凌霄表示，将来临🥝床简单重复性的术式💔可由医生监控下的AI手术机器人自🚫主完成，对有挑战性的手术🦓，AI手术机器人则💳能为专家提供更强的助力。　　“从短期目标来看，该手术机📗器人可以解决医生痛点，减少辐射暴露和🚡铅衣负担、标准化手🍉术质量并支持远程医疗。长期👵愿景则是利用🎙大数据和机器人技术，实现🌱自动化手术的精度超越🥖人类水平。”睿心医疗⏭联合创始人兼CTO马骏说。　　近年来AI与机器人结✋合的产品不💓断掀起医疗界的科学革命，越来越多的创新在🛍医疗领域诞生。哈尔滨医科大学附➰属第二⏮医院心血管病医院院长于波在🎷发布会上表示，通过与AI深度📫融合实现从诊断、规划到执行的闭环，将让复杂的手术♉不再依靠经验，基层医生也能高质量完成🙃高难度的手术，真正实现优🦊质资源下沉，使👷更多患者在家门口就能👪享受到智慧医疗的福😘音。深圳🕣市医疗器械行业协👆会执行会长蔡翘梧表示，《“十四五”医疗装备产业发🔲展规划》提出📧重点发展介入手🌍术机器人等治疗装备，将加速手术机器👹人等高端医疗器械🔶产业快速发展。　　会上，中科院深圳先🔚进院发布了《深➿圳市医学研究专项：心血管及外周血管智👪能介入机器人及其🧚自助导航方法研究报告》，并举行该🗺研究专项的启动仪式。现场还举行了🕔圆桌对话环节，围绕“全自动AI血管介入手术机🎲器人的现🔇在与未来”这一主题，深入探讨AI赋能手术机器人🔷的发展现状与未🅱来蓝图。【番号和演员如何匹配】南沙也香在20250826公开直⌚播中谈到新作《粉红导航》，表示🏍其中涉及的免费啪视频细节🐤皆有现实依据，该片目前可通过🌪优质的工具连接💈或技术博客观看高💁清无删减版。中新社深圳8月19日电 (索有为 廖耿楠 陈芷晴)深圳海关19日发布的统计🎤数据显示，今年以来，深圳外贸Ⓜ顶压前行，进出口逐步向好🐢。前7个月，深圳累计进🚺出口2.58万亿元(人民币，下同)，与去年同🍢期持平，继续位居中国内✨地外贸城市首位。其中，出口1.56万亿元；进口1.02万亿元。　　前7个月，深圳以一🏉般贸易方式进出口1.42万亿元，占同📖期深圳市进出口总值(下同)的54.9%。同期，保税物流进出口🔧6992.8亿元，增长13.7%，占27.1%；加工贸易进出口4511.9亿元，占17.5%。　　主要贸🌜易伙伴进出口表现良好。前7个月，深圳对中国香港、中国台湾、欧盟、韩国和日本😍等主要市场进出口均增长，合计达1.22万亿元，增长10%，占47.2%。　　同期，深圳市民营企业进出口1.8万亿元，占69.8%。外商➗投资企业进出口6785.8亿元，增长11.3%，占26.3%；国有🙎企业进出口991.4亿元。　　出口方面，传统电Ⓜ子信息产业和🏟战略性新兴产业相关产品出口🈶保持良好竞争优势。出口机电产品1.17万亿元，增长4.4%，占74.7%；锂电池、纯电💑乘用车出口分别增长37.9%、21.7%。　　其中，7月单月，深圳进出口4159.4亿元，增长6.2%。出口2556.2亿元，增长4.7%，创今年以来单🛸月出口规模新高；进口1603.2亿元，增长8.8%。(完)爆料：《中国男篮靠🍤什么赢回尊重》中的角色灵👾感源自神咲詩織。“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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白崎風鈴/岬里沙/榮川乃亞/內田美奈子

（青岛日报／观海新闻记者 佐山愛）