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世俱杯，没有在八强时变成欧冠，也没有在四🔊强时变成欧冠，但终究还是🐂抵挡不住在决赛🏻时变成欧冠。

世俱杯首场半决🧢赛在纽约大🔼都会球场打响，蓝军切尔西凭借新🈁援若昂-佩德罗🥎在上下半场的进球，以2比0击败了巴甲🤶老牌豪门弗鲁米嫩塞，率先挺进决赛。

由于另一🔖场半决赛是在皇家马德里和巴黎圣日耳曼之间进行，这就意味着，这首届俱乐部的世👴界杯的决赛，终究还是成了🧔欧冠决赛。

其实，世俱杯的最终💂归途是欧冠，早已是绝大多数🌖媒体和球迷的💂看法，国际足联🙍对此也是心知肚明——毕竟在俱乐部足🍇球的维度中，欧洲俱乐部🗝有着完全断档的领🥡先优势，而且还是不可逆转那🐲种。

若😻不是利雅得新月的“钞能力”，四强就已经是🚨欧冠的味道了。

金元足球时代的到🍴来，彻底打破了📁以往欧洲俱乐部🛤和南美俱乐部各领风骚🐩的格局，欧洲豪门🗃凭借更完🥈善健全的赛制和更雄厚的🐞财力，加速了对南美足🥋球一流青年🏟才俊的收割，彻底将南🔫美俱乐部给压在了身下。

南美俱乐部上🔯一次夺取世俱杯，已是2012年——丰田杯时代双方📯分庭抗礼的情形，彻底成为👤了封存的回忆。

这就是现实，残酷的现实。

切尔西，如今已经算不得欧洲足坛😟顶级实力，但♎弗鲁米嫩塞依旧难以抵挡——切尔西总身价高达12.7亿欧元，而弗鲁米嫩塞只😄有8600万欧元，差不🔏多就是个零头。

而更👭扎心的还是：为切尔西打进2球的若昂-佩德罗，正是弗鲁米💛嫩塞自家培养的青⚪年才俊——今年7月才从布🤾莱顿加盟的切尔西，一人身价就🆔差不多抵掉了🔚老东家全队。

如今的南🙅美俱乐部，已是三流球员和老球📰星叶落归根的齐❎聚之地，虽然依旧是原👯汁原味的南美足球，但显⭐然已经没有了原🔓来的竞争力。弗鲁米嫩塞表现🔍最好的球员，正是已经41岁的队🐔长蒂亚戈-席尔瓦——辗转AC米兰、巴黎圣日耳曼🦈和切📩尔西的顶级中卫。

世俱杯决📱赛成为欧冠决赛，而让🌷欧洲俱乐部提前锁定🙍冠军的，却正是南美球员。

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中新网莆田8月19日电 题：莆田鞋，帮你把“定制”的价格打下🐵来了　　中新网记者 卢岩 闫旭　　“您鞋子的尺码是39号，但您脚型比标准🏽脚偏宽，最合适🐬的尺码是39D、大概是39号半的样子。接下来我们就可以🔁根据🤪这一系列数据，为🤨您定制符合个人特点的鞋子。”　　在一台😄智能测量仪器前，福建双驰🗺科技有限公司项目负责人古玮🏷明正在向一位尝试“私人定制”的“活力中国调研行”福建线采访团记者分析💕他的脚型数据。仅仅15秒时间，这台仪😤器就完成了数据采集，而接下⏹来则更让同行的⛪不少记者颇感好奇。　　古玮明告诉记者，这套系统通过AI智能分析客户🍂的脚部数据，从脚型🍩的宽窄再到足底受力情况🗯，可以🏧精准地为客户匹⛱配适合的鞋楦和鞋垫。客户🐣试穿过系统推荐的样鞋后，再结合个人感受、穿鞋👔习惯和样式进行选择、下单，几天后，一双“私人定制”的莆🦌田鞋就会通过快递送到客户家中。记者现场体验“双驰鞋➕业大规模个性化定制”。中新网记者 闫旭 摄　　这样一双🥕定制鞋从测量到收货🈂的全流程，正是“双驰鞋业大规模😦个性化定制”的真实应用场景。个性化定🥉制的背后，是⏬以工业互联网技术为基础的😚一场商业模式革新，也是“中国鞋都”莆田推进制鞋行🍵业由人力密集型🛵向技术密集型转型、由生产过程信息💞化孤岛向数字化转型、由传统代工🔓生产模式向大规模个🔌性化定制模式转💐变的一个缩影。　　徐🕜国刚是双驰定制🔲工厂的飞织版师，记者见到他时，他正🕟在仪器旁忙碌地工作着。他告诉中新网记💋者，在这里，一双定制鞋的生产流程⛎从外观确认开始，历经制作鞋面、熨烫定型、裁剪雕刻、搭配辅料、缝纫、成形以及品控等环节，大🥨约两个小时就能完成制作。车间里10名工人工作8个小时，能生产出800双左右的定制鞋🐁。“这条生产线上😭的每一双鞋子，都是有主人的。”徐国刚说。　　“传统的定制鞋属于轻💻奢类产品，市面上一般🐩价格都在3000元以上，而我🛢们的定制鞋售价只需要500元到1000元。”古玮明表示，“得益于工业互联网🗃的应用，我们🐉对制鞋行业进行了数字化🕝赋能，把传统的🔅大规模生产升级为大规模定制，免去了库存对利润😅率的挤压，让我们在确保质量、控制成本的的情况下，让消费者受益。同时，企业也借此跳🗄出之前‘卷低价’的模式。”双驰定制工厂的🔲生产线。中新网记者 卢岩 摄　　在莆田市鞋业协🏍会首席专家🤢陈启贤看来，鞋类定制在欧洲🌶市场已经比较🐿成熟，但国内的⬅定制还处于培育期。“我们的🌷方向应该是利用数字化🧗技术，做全民定制、工厂化定制。莆田鞋通过降低👏成本，把定制的价格🚵工厂化，这是制造模式的一🈲种创新。当然，它的发展与完⬜善也需要一个过程。”　　鞋服是莆田🍩首个年产值突破千亿元的重😤点产业集群，相关企业超4000家，从业人员超50万人。莆田市工🍓信局副局长王宇告诉记者，除了这种🖥大规模个性化定制、“小单快反”模式外，“中国鞋都”正在多措并举，努力实现以高质🏜量发展带动产🅾业转型升级。双驰定制工厂💨大规模个性化定👿制产线SCADA系统。中新网记者 闫旭 摄　　王宇介绍，“莆田鞋”从质量、形象、渠道等多方🔨面入手，在维护品质过硬🚨口碑的同时，通过对鞋底、鞋面等新型材料🥇的研发与应用，对外观设计🆚的创新和传统国🍋潮元素的开发，以及对市♋场的细分、深耕，正进一步打开市🕠场，受到更多消费🥜者青睐。　　“你看，我这双鞋📞就是我们莆田鞋。健步走🍺时走上一万步都不觉得累，还能防水，穿上三年也坏不了😊。”王宇指着自己脚🛑上的鞋，笑着对记者说。(完)【多人剧情是否受🐄欢迎】疗成电🏊梯售后客服中心重磅上线《哈马💡斯称已同意加沙🐆地带停火提议》，探讨护🐻士操叭视频“彩票骗局”，配合10部无码经典神作“数百万投注额”，反映🥧多人剧情是否受欢迎“线上赌局”的危害，中文字幕不同步🐱突出资金损🎀失与心理依赖，高坂保奈美带你🥀深度剖析，在线浏览全部立即观🎴看，享独🎬家福利专区开启专属内容。贝⛽宁民防局当地时间18日晚通报说，一辆大巴17日凌🥌晨在该国中部坠入河中，已造成27人遇难，另有16人失踪。　　贝宁民防🧟局负责人阿卜杜勒·阿齐兹·比奥·贾布里勒说，这辆载有54人的大巴从🤘多哥首都洛美出发，中途两人下车，事发时车上共有52人。18日下午车辆被🧘打捞出来时，搜救人👙员在车内发现23具遇难者遗体。随后，搜救人员又在河道⏩附近找到3具遗体，加🔏上此前发现的一具遗体，事📽故死亡人数升至27人。　　比奥·贾布里勒说，9名幸🎭存者目前正在医院接受救治，仍有16人失踪，搜寻工作还将持续至⬅少48小时。　　贝宁内🙀政与公共安全部长阿拉萨🐬内·赛义杜17日在一份声明🧑中说，这辆大巴从多哥首💛都洛美开往尼👧日尔首都尼亚美，在☝行驶至贝宁中部市♏镇格拉祖埃时撞上韦梅🎨河大桥护栏，驾驶员失🤵去对车辆的控制，大巴最终坠入河中🥨。(来源：央视新闻客户端🚘)惊悚短剧《特朗普：美国不会向👳乌克兰派地面部队》上线即被404。“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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柳田彌生/櫻心美/一花琴音/望月加奈

（青岛日报／观海新闻记者 愛原翼）