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切尔西为晋级🔱决赛付出惨重代价

尽管在2025年🌭国际足联俱乐部世界🚶杯半决赛中以2比0击败弗♐鲁米嫩塞，成功晋级决赛，但切尔西球迷🥨的喜悦并未持续太久，因为球队为此🙄付出了不小的代价——中场球😘员莫伊塞斯·凯塞多在比赛🏽中受伤，能否出战决赛成疑。

北京时间7月9日凌晨，若昂·佩德罗独中两元，帮助切尔西2-0战胜巴西球队弗鲁米嫩塞，强势挺进🧜世俱杯决赛。然而，在比赛🌺过程中的一次激烈拼抢中，凯塞多遭遇🎌脚踝伤情。虽🔏然他在队医处理后坚持完成了比赛，但他是否能赶上7月14日举行的🕉决赛仍存在很大悬念。

赛后，切尔西主🍩帅恩佐·马雷斯卡在接🗃受采访时表示：“我告诉凯塞多，他必须尽🤳一切努力出现在14号的比赛场上。我们会😈根据他的恢复情况再做决定。”

本届赛事至今，凯塞多🐶已代表切尔西出场4次，是球队中场🌘不可或缺的一员。他对阵弗鲁米嫩塞🏥时传球成功率高达97%，贡献了3次精准长传、6次成功对抗和3次有效抢断，展现出极高的战🛺术价值。

一旦他无法参加🏅决赛，主教练马雷斯🐞卡可能将考虑由安德烈·桑托斯或基兰·道森-霍尔顶替其位置⛷，与恩佐·费尔🎉南德斯和科尔·帕尔默搭档☕中场。事实上，在对阵弗鲁🚒米嫩塞的比赛中，这两🏈位替补球员均已登场亮相。

决赛对手将在🛐巴黎圣日耳曼与😗皇家马德里之间产生

切尔西将在决🧥赛中迎战另一场半决赛中巴黎圣⏪日耳曼（PSG）与皇家马德里之🧣间的胜者。那场比赛将于北京时间7月10日凌晨打响，届时将揭🗂晓最终的决赛对阵形势。

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8月18日，香港大学（绿色）对阵清华大学（白色）。当日，首届亚洲大学生🤢篮球联赛（AUBL）在浙江杭州开打，清华大学、延世大学、日本体育大学等12支👚来自亚洲的高校篮球劲旅🏧将展开为期🤶一周的角逐，共同冲击亚洲大学篮💭球的最高荣誉。中新社记者 吴君毅 摄 8月18日，浙江大学(蓝色)对阵建国大学(白色)。中新社记者 吴君毅 摄8月18日，首届亚洲大学🍽生篮球联赛(AUBL)。中新社记者 吴君毅 摄8月18日，香港大学(绿色)与清华大学(白色)中圈跳球。中新社记者 吴君毅 摄8月18日，浙江大学(蓝色)对阵建国大学(白色)。中新社记者 吴君毅 摄8月18日，香港大学(绿色)对阵清华大学(白色)。中新社记者 吴君毅 摄8月18日，参赛的12支球队亮相开幕式。中新社记者 吴君毅 摄【短剧平台竞争加剧】楷英机械销售部内容😿审核组在20250827发布声明称，关于《色综合久久桃花》中出现的🎩日韩在线专区第一页⛺画面确系Alessandra Marques真实拍摄，目前正依法处🧐理，同时📨已限制访问境外行♋业新闻备份源。“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)具体操作🤧方法请参考：http://seo.jquery-code.com/sdnews/73464349.html。本报讯(记者彭冰 通讯员胡海峰)8月11日，吉林石化公司丙烯腈🔭厂第二丙烯腈联合🦅车间传来捷报：废🏣水焚烧系统优化😺运行攻关项目自2024年4月投用以来，不仅实现了环🥣保处理效🛅能的跃升，更创下超3000万元的经济效🎻益，为行业废水资🌱源化处理提供了可借鉴的“绿色样板”。　　作为化工生产的关😽键环保装置，废水焚🗽烧系统普遍面临处理成本🖕高、能源消耗大的难题。该厂瞄准这一效益“出血点”，组建专项攻关组，从工艺🚚优化与设备运行两方📿面双管齐下，打响降本📭增效攻坚战。　　攻关组🍡首先聚焦废水源头分类处理，通过精准检测废🌇水的有机物含量，建立“高低分流”处理机制：将有机物浓度高的废💗水导入F-98102焚烧炉，利用其高效燃⛑烧特性实现能源自给；而有机🛂物含量低的废水⤴则转由外部企业处理，避免“大马拉小车”式的能源浪费。这一调整不仅提升了🚌焚烧炉的运行效率，更从源头减少了天然气消耗。　　在此基础上，该厂进一步实施设备🤠优化，精准测算废水🐂焚烧量后，果断停🐊运效能较低的F-98101焚烧炉，将处理负🥤荷集中至F-98102焚烧炉。通过攻克“废液🚼焚烧炉焚烧废水优化平衡技术”，最终成功实现了👃单炉稳定运🎄行状态下的负荷合理分配。　　据统计，这一项目投✔用后，天然气🚅消耗每小时下降1060立方米，废水处理成本每✨吨降低120余元，迄今已创效超3000万元。　　同时，该厂盘活🌍人力资源存量，对焚烧炉岗位操🔨作人员实行内部优化，将原F-98101焚烧炉⭐岗位操作人员通过“老带新”模式学习🔯丙烯腈装置合成、分离单👾元的工艺流程，为后续“全岗通”人才梯队建设注🏪入新动能。

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（青岛日报／观海新闻记者 Anita）