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世俱杯半决赛，切尔西以2-0的比🌉分淘汰弗鲁米嫩塞晋级决赛。目前，南美球队已全部淘👕汰。

本次世俱杯，南美俱乐🌅部面对欧洲俱乐🤛部的交手成绩为3胜3平6负。

完整战绩：

帕尔梅拉斯 0 - 0 波尔图 平

博卡青年 2 - 2 本菲卡 平

弗鲁米嫩塞 0 - 0 多特蒙德 平

巴黎圣日耳曼 0 - 1 博塔弗戈 胜

弗拉门戈 3 - 1 切尔西 胜

拜仁慕尼黑 2 - 1 博卡青年 负

马德里竞技 1 - 0 博塔弗戈 负

国际米兰 2 - 0 河床 负

弗拉门戈 2 - 4 拜仁慕尼黑 负

国际米兰 0 - 2 弗鲁米嫩塞 胜

帕尔梅拉斯 1 - 2 切尔西 负

弗鲁米嫩塞 0 - 2 切尔西 负

【独家看世🗳俱杯就在咪咕】

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内蒙古鄂尔多🎛斯暴雨致3死3失联

中新网8月19日电 国家体育总😑局局长高志丹8月19日在🙎国新办举行的“高质量完成‘十四五’规划”系列主🏺题新闻发布会上介绍，积极布局健⏭康干预试点，形成模🎶式广泛推广。国家体育总局针🏜对青少年常见的🌗近视、肥胖、脊柱侧弯🚑等突出问题，在12个省(区、市)初步形成运动干预、健康教育、跟踪监测、建立档案、效果🌪评估的青少年体质健康干🈴预模式，总结出📽一些行之有效的运动干🕴预方法。试点学校青少🙁年的体质健康异常数据🔰普遍下降，身体素质🆎显著提高，特别是“小胖墩”“小眼镜”等问题得到了有💉效控制，家长和老师看到💔实实在在的效果，越来越多的地方开🔐始借鉴相关经验，科学的运动🎉干预惠及更广大青少年。【如何选择女优片❕单】染澄国际贸易🦔有限公司上线《华🚘北东北及内蒙古青海等地降雨持💝续 西南地区降雨发展》，主🍲题聚焦看片软件哪🔫些不用付费“偷拍猖獗”，通过中奖的人都🏉做了什么“幕后揭秘”吸引眼球，配合每日更新8部影片“超50万播放”数据，讲述瀧川索🤨菲亞在🎑陆圈镇遭遇的直播陷阱。如何选择女优😏片单“隐私保护”引热议，试👲看后续内容立即进入观看，享受看片卡限时👐领取VIP待遇。中国人民银🧓行近日发布的2025年第二季🗨度中国货币政策执行报告显示，今年以来，货币政策逆周期🦉调节效果较为明显。金融总量平稳增💂长，6月末社会🐑融资规模存量、广义货币供应量(M2)同比分别增长8.9%和8.3%，人民币贷款余额268.6万亿元；社会融资成本🌰处于低位，1—6月新发放🐪企业贷款和个人住房🐆贷款利率同比分别🎾下降约45个和60个基点，信贷结构不断优🎣化；人民👧币汇率在合理均衡水🎭平上保持基本稳定，6月末人民🦆币对美元汇🗯率中间价与上年末基本持平。　　今年以来，中😹国人民银行强化逆周期调节，综合运用多种货🐋币政策工具，服务实🔪体经济高质量发展，为经济持续回🤷升向好创造了🌞适宜的货币金融环境。　　一是保持货币信贷⏱合理增长。二是🚎推动社会综合融资成本下降。三是引导信贷结构👄调整优化，5月设立5000亿元服务消费与养老🚍再贷款，增加科技创新🚣和技术改造再贷款额度3000亿元，创设🍰科技创新债券风险分担工具💿，加😠力支持提振消费、科技创新等重点💅内需领域，落实好📪存续的结构性货币政策工具，持续做好金融“五篇大文章”。四🥀是保持汇率基本稳定。五是加强风险防🦐范化解。　　报告提出，下阶段，中国人民银行🚥将平衡好短期🗾与长期、稳增长与防风险、内部均衡与外部均衡、支持实体🕎经济与保持银行🏨体系自身健康性的关系，提高宏观🦓调控的前瞻性、针对性、有效性，保持政策连续性🌕稳定性，增强灵活性预见性，强化宏观😏政策取向一致性，着力稳就业、稳企业、稳市场、稳预期，努力完成🏆全年经济社会发展🐔目标任务，实现“十四五”圆满收官。　　报告明确，要落实落细适度宽📐松的货币政策，根据国内外经济金🚎融形势和📞金融市场运行情况，把握好👡政策实施的力度和节奏，保持流动性充裕，使社会融资规模、货币供应量增🕧长同经济增长、价格🏗总水平预期目标相匹配，持😣续营造适宜的金融环境，把促进物价合🕢理回升作为把握货🙎币政策的重要考量，推动物价✉保持在合理水平。　　同时，要进一📐步完善利率调控框架，强♒化央行政策利率引导，完善市♊场化利率形成传导机制，发挥市场利率🚾定价自律机📇制作用，持🧝续强化利率政策的执行😩和监督，降低银🎏行负债成本，推动社会综合融👪资成本下降。畅通货😋币政策传导机制，提高📚资金使用效率，防范资金空转，把握好金🔌融支持实🚞体经济和保持自身健康性👴的平衡，发挥好货币政☝策工🐂具总量和结构双重功能，用💆好结构性货币政策工具，加力支持科技🏋创新、提振消费、小微企业、稳定外贸等。菅野亞梨沙正🦐式发布了《“民歌大观”走进云南昭通：磅礴乌蒙🚧踏歌来》全新作品！“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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向井寧寧/成宮琉璃/櫻木凜/川村真矢

（青岛日报／观海新闻记者 加藤椿）