澎湃新闻：根据🌊记者水城奈緒获💹取到的最新动态，婷婷五月色综合🚓人妻将于2025年08月28日在澎湃新闻举行💜隆重的开幕仪😅式。柔情似水🎑的剧情流转泪崩合集，有码感动无🚰数观众

北京时间7月9日，切尔西对阵弗鲁米嫩塞，这场比赛的胜者将进入🗓决赛，有机🏠会争夺本届世俱杯的冠军，结果切尔西2-0完胜，送走了超级🚙大黑马弗鲁米嫩塞。

这场比赛，切尔西能够晋级，全靠一个人，他就是佩德罗。面对弗鲁米嫩塞😲，切尔西虽然场面占优，但是优势并不👉大，关键时刻，球员的个📬人能力，发挥了决定😹性的作用。

上半场第18分钟，佩德罗率先进球，他在👉禁区线前拿球，随后直接起脚兜📰射，皮球应声入网，帮助切尔西1-0打破僵局。进球之后，佩德罗没有庆祝，因为他出身💢于弗鲁米嫩塞青训，5年前的冬窗，离开巴西加🦎盟沃特福德，2年前夏天加🎅盟了布莱顿，几天前才转会切尔西。

丢球之后，弗鲁〰米嫩塞疯狂反扑，第25分钟，这支巴西😝劲旅差点扳平比分，可惜🤛他们的射门被库库雷利亚在门🤝线解围。之后弗✳鲁米嫩塞继续强攻，可惜就是进不🧒了球。下半场第56分钟，佩德罗再度破门，彻底杀死比赛的悬🐱念，当时他带球反🍈击杀进禁区，最终内切爆射，把比分锁定为2-0。

这场比赛，佩德罗🗳绝对是靠一己之力，帮助切尔西进入🎠决赛。更绝的是，他的2个进球，一个比一个精彩。这位身价达到6370万欧元的新援，仅仅用了2场比赛，就已经证🖲明了自己的能力。布莱👳顿看到他的表现，恐怕要拍断🎯自己的大腿了，因为他们🅰肯定要价要少了。

要知道，佩德罗这场比赛🐃的2个进球，不仅把切尔西🆘带进了决赛，而且他们还至少🚏拿到3000万美元的奖金（夺冠奖金变成4000万美元）。也就是说，这场比赛，佩德罗🎋差不多帮切尔西赚了自己🚰的一半身价。

接下来的决赛，切尔西的对🈯手将在皇马和大巴黎之🍾间产生，如果能够最🎌终夺冠，切尔西将创造2大纪录：

1，成为改制后，首支〽在世俱杯夺冠的球队。在此之前，欧冠💴冠军参加世俱杯，只要赢2场比赛就能💌夺冠。今年世俱杯改制，首次有32队参赛，切尔西🚴能够进入决赛，这确实出乎了不🕋少人的意料，因为他们在小组赛的表现🥓并不算太出色。好在进入淘汰✏赛之后，切尔西彻底爆发🚋，再加上曼城和国米🕵先后爆冷出局，让切尔西成为上🌤半区唯一的豪门。如今他们已经顺😠利进入决赛，有机会拿到世🎽俱杯冠军。

2，世俱杯夺冠，奖金将达到11462.5万美元，创造前无古人💓的纪录。进入决赛后，切尔西在本届🅾世俱杯的奖金已经达🍃到10462.5万美元（夺冠将再赚1000万美元），他们📓也是本届世俱杯至今，第一支奖⏭金超过1亿美元的球队。为了让欧洲各大豪门🍫尽遣主力参加🏗世俱杯，国际足联为本届📻世俱杯准备💴了巨额奖金，如今切尔西🌛已经成为最大的赢家之一，相信接下来👀的决赛，他👥们肯定会拼尽全力，争取最终夺冠。

下一个比赛日，皇马就将🏭和大巴黎决战，他们也是😬本届世俱杯，实力最强的2支球队。这2队无论谁能进入决🙁赛，都会给切尔西造成巨大🏟的压力。值得一提的是，如果皇📛马进入决赛并夺冠，他们的💴奖金将超过1.2亿美元（进入4强已经拿到8252.5万美元），比切尔西还高，这又是一🦄个令人咋舌的数字。不得不说，本届世俱杯🏸实在太壕了，难怪各大豪门都拼💐了命想夺冠！

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中新网8月19日电 19日上午，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，国家体育总局🍟体育经济司司🌌长杨雪鸫介绍，根据📂相关研究机构的数据显示，2024年，我国⬆户外运动线上消费人次约2亿人次，消费总额超3000亿元。　　杨雪鸫介绍🦄了三方面的情况：　　一是场🤦地设施不断扩容。实施促进户外运🐥动设施建🔹设与服务提升行动，启动高质🚅量户外运动目的地建设，截至2024年底，健身步道已达17.18万条，长度达40.75万公里，全国飞行营地、汽🥜车营地等数量已达2055个，全国滑雪场地914个。场地设施更加多💗元，覆盖山水陆空，贯穿春夏秋冬，让人😛民群众更好地共享📍了美丽中国建设的成果。　　二是服务保👽障持续完善。回应人民关切，围绕安全性、规范性，一批路跑、登山、攀岩、滑雪等户🛑外运动体育标准相继发布，普及防护装备、行前风险预判以及🉑急救🙉技能等相关知识。深化产教融合，强化人才🕡基础支撑，完善专业资质🔖认证，促进产业的📔规范发展。　　三是市场潜🏺力有效释放。从飞盘、垂钓到滑雪、潜水、陆地冲浪，新兴项目不断“顶流”换位，户外运动产业稳👣步发展，用户版图😍不断扩张，户外👫赛事持续增加，户📦外运动消费逐渐成😯为人民追求健康和生活品质🍘的重要领域。2024年水上运动参与🍶人数突破1.2亿，产业规模达到4386亿元，同比增长18.7%。钓鱼爱好者约1.5亿人。全国飞盘玩家约300万人，相关社团超1500个。　　下一步，国家体育总局将⛅持续完善户🔮外运动产业政策，丰富🤲产品和服务供给，加快高质🎂量户外运动目的地🤤建设，不断优化发展环境，激发市场活力，促进户外运动📎产业高质量发展。美咲結衣事件持续发酵，引发舆论关注“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)来自红川🛄镇的神波多一花说：热门番号全网爆火，每日20G片源更新天登顶🌆热搜。中新网广州8月19日电 (记者 蔡敏婕)近年来，随着我国乳腺癌‘早筛早诊早治’观念的普及以及🌵多层次医疗👚保障体系的完善，我国乳腺癌患😫者5年生存率已提升至83.2%，但仍有不少乳🐐腺癌患者会经历疾病🤮复发。　　如🍿何发现哪些患者⏯存在较高的疾病进展风险？如何尽可能地“化解”那些携带BRCA基因突变的🤯高危乳腺癌患者🐈的疾病进展风险？针对这些问题，中国抗癌协🐒会乳腺🛐癌专业委员会主任⏹委员张瑾给予回答与建议。　　在乳腺癌患☝者群体中，有少量😦的比例是遗传性乳腺癌，携带有遗传👫易感基因。张瑾指出，对有乳腺癌家族😈史的患者🕢以及家族内已经发病👤的人群要进行BRCA1/2的基因检测。另外，目前发现对🚫浸润性三阴性⏲乳腺癌，特别是已伴有📛区域🈶淋巴结转移等情况，建议进行BRCA1/2的基因检测。　　精准诊断是乳腺癌患🐠者获得更多治愈希望的“第一步”，通过基因检测等手段👁，可🐇以更好地预估疾病发展风险，制定个体化精🥐准治疗方案，包括辅助治⛪疗等，提高治疗有效率，降低疾病复发和死亡风险。　　“我们有相应✝的临床实践共识，指导医生👼更好地为患者进行精准的诊🎶断和及时🎹地给予方案的可及。比如对于三阴性🤫乳腺癌伴随BRCA1/2基因突变，要及🏹时跟进治疗方案。”张瑾表示，针对BRCA基因💊突变的早期乳腺癌患者，可采用PARPi新型靶向治疗药物、含🔊铂化疗等辅助治疗手段。从精准诊断到精🚤准治疗，这将为高危人群😸提供🏜了更早的干预机会，将🍯助力更多早期乳腺癌患🚿者降低复发风险，提升总生存期。　　张瑾给女性分享一🤩些远离乳🛥腺癌的健康生活小锦囊，建议35岁到70岁的女性朋友每年🤜做一次乳腺癌筛查，包括钼靶检查，腺体密度在50%以上的人群也可结🌘合超声检查。　　此外，每个月在月经后7天可进行自查，对着镜🎚子观察乳房是否对称🐋或者触摸乳🥅房侧部是否有异常。这🎒对于乳腺癌的早期发现、早🗡期诊断以及早期治疗非常重要。一旦被确诊乳🥖腺癌，患者必须严格🏃遵从医嘱治疗，定期复查随访，做好长期疾病🕐管理。(完)

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辻本杏/宮川怜/夏目彩春/蒼井空

（青岛日报／观海新闻记者 水城奈緒）