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直播吧7月9日讯 据天空⏬体育新闻首席记者卡维-索尔赫科尔报道，切尔🌩西需平衡账目，马杜埃凯可能加盟阿森纳。

该记者称：过去几周🐩我们一直在说，马杜埃凯🍩在切尔西的未来存在疑问，同时🦔我们也提到阿森纳🎚对他非常感兴趣。现🌕在阿森纳已经采取行动，希望能⏺够签下他。马杜埃凯的情况✒有些复杂。自从两年半💽前以2900万英镑从埃因🔹霍温转会到💴切尔西以来，他的表现一直不错。但众所周知，切尔西在这个🖱夏季转会窗口🏳已经花费了大量资金，他们需🦓要平衡账目。

上周，切尔📣西与欧足联达成了一项协议，规定如果他们🏌想为下🆓赛季的欧冠注册新球员，就必须确保🔘本赛季的转🏉会支出在今夏通过出📝售球员来平衡。因此，尽管他们签下了🌻德拉普和佩德罗等球员，但也必须卖🏃出一些球员。

当像阿森纳这🎿样的俱乐部打电⚓话询问关于马杜埃凯的情🌜况时，我认为切尔西🏢的态度是：球员并非正式🥍挂牌出售，但如果你们愿意🔃提出报价，我们🚮会根据其价值进行评估。我感觉马杜埃凯🆕很可能在今年♎夏天成为阿森纳的一员。对于切尔🚂西来说，这个时机并不理想，因为🤒他们刚刚在世俱杯半决赛中❣获胜，正准备㊙在周日对阵巴黎圣日耳曼或皇家🍁马德里的决赛。公平地说，马杜埃凯并没有🐄受到这些转会传闻✒的影响。

正如⏫马雷斯卡在美国所指出的，尽管外界🔲对他的未来🛃有诸多猜测，但他仍然在被召唤♍时为切🔒尔西表现出色。他在周二对阵弗鲁米嫩塞的比赛中💭替补出场，并在对阵帕尔梅拉💟斯的四🤒分之一决赛中替补登场并🐅表现非常出色。因此，尽管有各种报道，他依然保持专注，但我认为🕧他在切尔西的日子可能不🦕多了，因为球队需要平⛏衡账目。

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“非零和”经🛌贸框架这个目标，从三个🆗方面努力将“休战”变为“终战”。　　一是深🔒化制度型开放。中国领导人⏭在多个场合向世🌮界阐明了继续深化制度型开📶放的立场，这同时也是在“逆势”之中以规则绑定遏制📋相关国家政策反复的🛃理性之举。中方可在当前“负面清单”的基础上，持续强化“准入即准营”原则，在数字经济、绿色金融、生物医药等美方高度✍关注的领域，主动对标《全面与进步跨太🕐平洋伙伴关系🛀协定》(CPTPP)与《数字经济伙伴关系协🍅定》(DEPA)等高标准国际规📌则，制定🎐长期的开放路线图，将大📞国的政治博弈转化为全球性的📐规则博弈。由此，中国得🛵以将深化开放由“政策宣示”有效升级为“法律义务”，为低迷的全球经🔑济以及处于危机之⚫中的全球贸易😛持续注入新的稳定剂，进而✒为将关税战由当前的“休战”转向“终战”提供坚实的🉐制度环境。资料图：美国纽约🚐曼哈顿金融区，纽🎑约证券交易所前。图/视觉中国　　二是构建多边反🔤制机制。关🛃税冲突一旦滑向长期化，任何双边🤐妥协都容易被国内政⛴治周期撕毁，因此必须把美“单挑中国”的叙事升级为“多边”对“单边”的新格局。例🦇如联合相关域内国家依托国际贸易🎍规则对🅿美单边行为进行反制；同时📩加快产业链的互嵌融合，依托《区域全面经济伙伴关系协🍖定》(RCEP)与东盟共建产业🈴链共同体；更为重要的是，中国应加🕥速人民币跨境结算系统(CIPS)试点推广，降低美元结算被“武器化”的风险。多边反制🔐的精髓不只是“以牙还牙”，而是让美国🥐每发动一次关税战都面📄临“一损俱损”的巨大成本。当关税🌒工具的收益被盟友分摊、成本被盟友放🦓大，美国国内强🧙硬派便失去“只伤中国、不伤自己”的幻觉，“终战”才👆有可能从利益计算中自然浮现。　　三是支持🏙企业自主突围。不论🛹是关税战还是贸易战，其最终结果🤚不仅取决于政府政策，同时😐更与相关企业的决策高度挂🔀钩。换言之，再好的政策🚖设计也无法🌮替代企业在“微观战场”上的🍑创造性突围。当前，跨国企业的每💡一次“去关税化”行动与努力，都成为了倒😩逼政策理性回归的筹码。不论是通过美🤥墨加协定规避对✉华关税，或是借🔠道东南亚国家重组物流链🏹路，还是通过技术🗂创新使产业链和产品生态摆🦑脱地缘政治约束，无不都是各大🚷企业利用🤛市场和经济智慧助📁力国家打赢🕧关税战的实际行动。美对华发动🥦关税战至今近十年，中国😋的出口量不降反增，同时💄出口结构也得到🌆了一次次的升级，越来🥪越多高附加值的“Made in China”产品被全球消费者青睐🔘，一些中🧓国企业的品牌也愈发具📊备全球影响力。简言之，企业🥉层面的突围越成功，挥舞“关税大棒”的威胁越小，“终战”的天平也🔲就越向理性🍬的一侧倾斜。　　综上，90天的关税“休战”为中美双方争🖐取到了难得的冷静期，但真正的“终战”仍取决于能否把🧟此刻的战术🤯妥协转化为不可逆🆔的战略🔭性制度安排。这种制度安排并不🏚完全是谈判桌上的产物，它不仅🎹需要政府在政策层面的🛣诚意、企业的智慧，也需要依靠国家的“底气”——包括保留对⏲相关强💹硬反制措施的使用。这些因素💭相叠加让每一次的关税、贸易措施的加码都会面临即时🙊且可见的反噬。唯有如此，经贸议题才能逐渐从🔰地缘政治的舞台上淡出，并重新回到专业、可预期的技🥞术轨道上去。　　(作者⌛郝诗楠系上海外国语😊大学国际关系与公🚊共事务学院副教授，本文仅代表作者🏠观点，供读者参考)2025值得收藏的🐃书单TOP1：《中🕤国及东盟多国文博机😗构共商文化遗产数字化转型🛷》“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 武亿）