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　　中新网北京7月24日电 中国篮球协会24日发布公告确认，杨😄瀚森不会随队征战将于8月5日至17日在沙特阿🎖拉伯吉达举行的2025国际🙂篮联亚洲杯。

  图为杨瀚森在国💵家队比赛中 图片来源：视觉中国

　　公告称，在结束了美职篮(NBA)夏季联赛后，杨瀚森第一时🛃间向🌖中国男篮主教练郭士强汇报😅了在美❄国参加选秀训练营和夏季联赛的情🎄况，并向国家队和🎽中国篮协申请，为了更好地融🐃入新球队，进⚽一步提升技术，希望参加波特兰🔻开拓者队于8月11日开始举办🥠的两期短训营。

　　据了解，该短训营是在📤夏季联赛的基础上，为新🕔秀和需要继续提高🎡的球员所设。由于短训营时🔵间与亚洲杯日程重叠，经综合评估，并从运动员本人💅和中国⭐篮球长远发展考虑，中国篮球协🍘会同意杨瀚森不参加2025年男篮亚洲杯的国家🀄队集训与比赛，全力以赴备战新✍赛季。

　　当地时间6月25日，2025年NBA选秀大会上，20岁的中锋🖇杨瀚森在首轮第16顺位被选中，登陆NBA舞台。在此前进行的NBA夏季联赛中，杨瀚森代表开拓者🤧队出战4场，在场均24.5分钟的💴时间里得到10.8分5.0篮板3.8助攻2.3封盖。

  资料图🥈为杨瀚森在选秀大会上

　　随着夏季联赛结束，杨瀚森已于今日🗒回到国内办理签证🚹等个人事务。他表示，从夏季联赛的征程🏈中学到了很多，也看到了自身不足。

　　“特别想感谢😻中国篮协和国家队的理🅿解与支持，从决🐗定去美国追梦开始，我就一直感受🌜到背后㊙有整个中国篮球的力量在托举。这次能有机会📩专注于适应NBA节奏、提升个人能力，离不开大🙎家秉持的开放态度，这⬇种对年轻球员成长的包容，真的让📐我特别感动。”

　　杨瀚森透露，接下来这段时📨间，他会把全部精🏜力投入到季前训👀练营的备战中，争取🚆在新赛季能有扎实的进步，“请大家放心，我不会辜负🛩这份信任，无论在哪个赛场，我都会带着为国✈争光的信念去拼。”

　　对此，中国篮协方面也强调，协会始终秉🖲持开放的态度，鼓励并支持更多🛌有潜力的球员在海🔲外高水平😮联赛锻炼提升，希望杨瀚森🤢再接再厉、努力训练，不断提升，更👖快适应新的环境和新的联赛，成为更全面、更优秀的篮🥪球队员，在世界大➕赛上更好地为中国男篮和中💝国篮球贡献力量。

　　本届亚洲杯，中国🚃男篮与东道主沙特阿拉伯男篮、约旦男篮、印度男篮🕯同分在C组。按照规则，16支参赛队伍被💣分成4组，小组头名📒将直接晋级八强。杨瀚森表示，他会关注😰国家队的每一场亚洲杯比赛，为兄弟们加油。

　　对于球🧢迷们的期许，杨瀚森回应道：“未来的路还长，我会一步一个脚印往前走，争取🌒早日以更成熟的姿🌆态回到国家队，在世界赛场上🥅为中国篮球🏋全力以赴！感谢这个🤭夏天所有关注和帮助过我的人，这些都将成为我🚩前行的动力，让我更🍐加坚定和勇敢地去战胜更🌎多的挑战！”(完)

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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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萌芭真里/みお・Gカップ/Angel Velvet/江藤ひな

（青岛日报／观海新闻记者 Eden Ivy）