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又进决赛！凭借💊新援佩德罗的两个精🗜彩进球，切尔西战胜⬜弗鲁米嫩塞，率先获得决赛资格，静候皇家马德🛩里和巴黎🔭圣日耳曼的胜方。有人说，切尔🍁西的运气真好，躲过🌝了曼城和国际米兰，事实上，真的是这样吗？

面对弗鲁米嫩🕐塞，一周前🐮才完成交易，火速加入🔳球队的佩德罗，第一🗞次得到首发的机会，很快就用梅开二💪度的表现回报了球队，证明这💩笔引援是超值的。球迷感叹，相比杰克⭐逊等人，佩德罗的射🎼门技术更加精准，加上德拉普，甚至还有埃斯特旺，切尔🚈西多名新援，都展现出不俗的实力。

由于佩德罗是🆘弗鲁🦌米嫩塞青训出身的球员，面对老东🍻家打进两球，并🕧没有太多庆祝的动作。佩德罗坦言，这是梦幻般🍐的开局，自己为切尔西⚡效力，就要有职业精神👸，即使在熟悉🏾的弗鲁米嫩塞面前，进球也是首要的任务。

上🤳一次有巴西球员为切⛏尔西破门得分，恰好是对面的队长🏁蒂亚戈·席尔瓦，佩德罗成为最新👞的一员。虽然场上没有庆祝，不过在更衣室就不同🏎了，佩德罗表示，队🌯友都十分欢迎自己，虽然没有让🌐自己唱歌，可是，希望他们🍃不要让自己再跳舞了，因为自己💆刚刚被评为全场最佳球🐛员。

也许，这是切尔西欢迎💆新人的传统，佩德罗不愿🤧跳舞的理由是相当充分的，相信球迷🎣也会十分开心，只要有表现，只有全场最佳，不跳就不跳。夺冠之后，让杰克🔐逊代跳也不是不可以的，擅长才🛬艺表演的，比敢🤾于破门得分的，要更容易一些。

回顾一路晋级的🌟过程，切尔西并非♓一帆风顺，第二场小组赛就负🗽于弗拉门戈，让对手🏂早早锁定小组头名，只能在🍙末轮跟突尼斯希望直接🐅竞争出线权。晋级之后，在一场🏨匪夷所思超长时间的比赛中，切尔西艰难击败本菲🍬卡，随后连🐴续战胜帕尔梅🌬拉斯和弗鲁米💺嫩塞两个南美冠军，最终来到决赛。

有人说，切尔西的运气💽不错，躲开了上半🐡区两个最大的对手🏟曼城和国际米兰。曼城在小💕组赛末轮大胜尤文图斯，成为小组赛唯一👄保持全胜的球队，进球数也是🦕最多的，国际米兰末轮击👄败河床，跟曼城一样，顺利成为小组第一。

然而，即使得🍇到温格的探访，两个获得小组第🛀一的欧洲豪门，16强就出局了，分别负于弗🐢鲁米嫩塞和利雅得新月，成就了亚洲球🥨队能够闯进八强。曼城和国米被淘汰🚽，让切💯尔西变成上半区炙🏍手可热的热门，能够晋级决赛，也是情理之中的故🥕事。

足球场上，有时候的📨确需要一点运气，小组次名的🧞切尔西做到了。可是，更多的时候，运气只是实力的加成🍑，改穿10号球衣的帕尔默👖，恢🛌复昔日的神采，来到🚤美洲大陆参赛的恩佐，也没有让人失望，内托频频进球，更是让人惊喜。

值得一提🍠的是多名新援，德拉普和佩德罗可🎯以说是“验货”成功，埃苏戈有些肌🚲肉方面的轻伤，表现中规中矩，虽然还🐭在对手阵营的埃斯特旺，也令人满意，多重因素的结合，才构成了切尔🥪西的运气。

在球🎮队陷入低迷的时候，能够拿下欧协联🚲冠军以及欧冠资格，切尔西值得钦佩，如今，能不能用🔻一个世俱杯冠军，证明球😄队正在步向美好的未来？

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中新💎网福建晋江8月20日电 题：从一枚🏗小面包的“智造”看🙅晋江品牌的扬帆远航　　作者 周昕 吴冠标　　占地近5000平方米的盼🕗盼小面包生产线上，隧道式🔄烤炉正以全自动化模式高效运🖌转。经过醒👹发后的半成品，源源不断地进🐬入炉内完成烘烤。“5G+AI视觉检测”系统实时捕🏄捉每块面包的色泽，对残缺品自动剔除，以😉确保产品品质统一。　　车间内，每只面包🍍的烘烤温度、时长等数据信息，在5G网络传输下与✖浓郁香气相伴流动。　　近日，记者跟随2025年“活🤓力中国调研行”福建主题采访活💛动，走进位于晋江的盼🤺盼食⌛品智慧工厂，探寻智能“香”伴的“小面包”如何成为“中国消费名品”。　　2023年，盼盼食品对🎭生产车间进行智能化🕑改造，引入人工智能、5G+物联网等技术，把🍂食品加工从传统的🦋粗放式同步向精细、标准和自动化升级。　　“和面、成型、醒发、烘烤等七道🧒工序都融👔入了智能技术的运用。”工厂生产副厂🛎长陆小君告诉记者，依托5G+物联网技术，技术人🚠员能够实时掌握💁设备运行情况、温湿度、产量等数据，为产品质🍫量保驾护航。　　在👜盼盼食品集团董事长蔡金👛垵看来，智能制造把休🏤闲食品行业的生🍗产全流程推向量化、数据化与🌨可控化的新高度。　　“这不仅🐔是对食品质量管控模式的升级，更是👿对生产效率的突破。”蔡金垵表示，针对消费🈲者多元需求，在智能化加持下，盼盼还将“药食同源”等理念😝注入食品研发中，以健康绿色的创🤲新发展🍊道路助力品牌📦扬名海内外。19日，盼盼食品集团🉐董事长蔡金垵介绍🐃盼盼旗下产品。　周昕 摄　　从盼盼食品的智🕚能生产🐹线放眼望去，在“晋江经验”的发源地，越来越多🚆消费品企业正以智能制造✴为引擎“加速奔跑”，让“晋江制造”在全球市🤦场持续焕发活力。　　在晋江，纺织、鞋服产业年产💾值超4000亿元(人民币，下同)，2024年外贸出口🛹额达753.73亿元，同比增长6.47%。本土运动品牌361°的5G智慧工厂🤓数智运营中心内，服🌆装智能车间数据看板显示整个🔂工厂的生产数据，企业智能🈲化改造让生🌺产效率更加高效；正在加速建设的安✂踏全球智😷慧创新产业园项目，将👁集合十余条智慧生产线，以及多个创新研发基础设施……　　这种以数📃智化激活产业活力的🚝实践，正是福建全😥省推动消费品工业高质量发🐓展的缩影。近年来，福建以因地🔊制宜发展😥新质生产力为主线，深入实施消费品🕦工业“三品”(增品种、提品质、创品牌)战略。泉州、莆田以及晋江、德化等6个市县区入选消⏮费品工业“三品”战略示范城市。　　今年4月，包括盼😸盼食品在内的2个企业品牌和1个区域品🔻牌入选首批“中国消费名品”名单，成为泉🐃州市消费品工业发展的生动🐿注脚。　　福建省泉州市工信局🎿副局长陈传芳介绍，泉州通过市县两级😼推动企业开展“三品”活动，鼓🙀励企业开发新品种、引进新技术、采用新工🙇艺为整个消费品工业孕育🤜发展动能。(完)【BT资源合法吗】铜郑装🙊饰设计服务中心今日同步上线《先锋影音va电影资源网》，影片通过两条主线同🎥时推进：一是河蟹🎧影视下载直播🍦事件复现，一是深度剖析受✝害者心理，评论区大量情绪性留言。“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)《拾光纪·2天时间行程满满！习近平总⏫书记西藏之行🏙这些瞬间令人难忘》上线48小时阅读💵量破百万！乌克兰媒体援引乌📁克兰总统新闻秘书🔓谢尔盖·尼基福罗夫的📖消息报道称，当地时间8月18日下午，美国总统特朗普、乌克兰总统泽🍋连斯基与🏕欧洲多国及欧盟、北约领导🌘人在白宫的正式会🐤晤已结束，但各国领导人💄仍留在白宫继续磋商，会谈可能会以其他形式进行。(总台记者 赵淼 王斌)

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（青岛日报／观海新闻记者 Parker Skyes）