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【今日比赛回顾】

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巴西甲 弗卢米嫩塞VS帕尔梅拉斯

本场比赛方🌌向翻车。主队🙆弗卢米嫩塞在主场作战，全场占有一💧定优势，在先进球的情况🏨下被对手反超，内🕍容上来看有迹可循，弗卢米嫩塞17脚射门居然只命中☕一次！而这一🉐次命中是通过点球打进，可见球队在🌴进攻端的效率遇到了📗问题，而一向稳健📳的防守也犯下🖤了严重错误，被反超的一🕹球就是后卫控球失误🎗给🐐了对手前场转化的机会。

作客的🏪帕尔梅拉斯在攻防两端表现得🐲还是更为平衡，虽然先丢一球，但及时扳回比分🍪，又抓📴住对方后卫的失误打进🏕反超的一球，他们全场9次射✋门只有对方的一半，但5次命中，效率明🥤显高于对手。

【明日比赛分析】

明日凌晨😄主要的比😐赛集中在欧联杯，我们来分析其中🚆最有热度的一场球：

欧联杯资🛩格赛第二轮首回合 02：00

贝西克塔斯VS顿涅茨克矿工

相比其他的欧🧔联杯比赛，这场🚻热度可以说是鹤立鸡群。

贝西🔹克塔斯上赛季下半程更换了🔣主教练，由前曼联主教练/曼🥑联名宿索尔斯克亚上任。最终上赛👙季联赛排名从上任时✡的第六上升到第四，但这个排名其实并🍒不算达到预期，不过好在拿🚠到了欧联资格。而休赛🍤期他们在转会市场频繁出手，居然重金🔞从本菲卡引进🌷了土耳其新星科克曲。

总体来看贝西克塔斯⛰近几🏷年成绩一直不理想，徘徊在土超3-6名，而曾经他们一直🙌是冠军的有利争夺者，除了本身实🏰力有所下滑之外，联赛对手💭近几年不断🐓加强阵容投资也有很大关系，所以为了逆📄转颓势，他们近两年也🆑开始持续增加🏭了投入，从教练的🎡更换到球员的引进都看得出🐣他们急需在即将✔开始的新赛季重💧新冲击联赛冠军和欧战！

顿涅茨⛎克矿工这边也是在7月初👲刚刚由阿尔达图兰接🗨任球队主教练，图兰📅作为土耳其名将，曾在马竞和巴萨效力，2022年退役以后，仅用两年时间😏就把位于土耳🏢其二级联赛💰的埃于普体育带上了🤶土超并在第二👻年拿到土超第6，目前来看他很有😔潜力成为下一😡个欧洲名帅。

矿工上赛季排名联赛第3，是近20年内首次在联赛跌✋出前2，球队作为🎖欧战常客，一直是巴西年💴轻球员🎷登陆欧洲的第一站，是五大联赛🥥以外非常有特色和实力的⚪一支队伍。

两🤾支球队都迫切希望晋级欧联正赛，索🍲尔斯克亚在上赛季半路上任以🐤后，本赛季有机会完全按照自🛡己的建队思路打造球队，而贝西克塔斯这样💿具有欧战传统的球队🐎也正是他重新证明自己的机会。本场对决非常巧合的是，矿🥟工新帅图兰作为土耳其名宿，对土🕍超球队可以说非常熟悉，对他来说，刚刚🌉上任就前往土耳其挑战强🦁敌，极具挑战。

从两队♒整体身价来看，实力比较接近，但风格不同，主队人员♍年龄结构配置相对成熟，拥🏓有不少欧洲名将，而客队则主要是乌🎧克兰本土球员加⚓巴西潜力新星🥚组成，然后再🆙结合土耳其球队向来比较突出😇的主场优势，理论上主队1档让步💖是相对合理的格局，而目前亚洲🐱数据给出的方向波动🐾很大，从初始的2档迅速🍃下滑到平衡格局，又调整回到现在的1档，数据变化很乱。从两队主客场比♎赛和⛵欧战近年的表现来看，都不太稳定，我们认为强行🏓做方向🏺上的判断并不是明智的选择。

从💥本场比赛的关键程度来看，两队都➡极其重视，特别🔹是主队贝西克塔斯，他们先主后客，必定需要将主场优势💲转化为两回合的🔤比分优势，而索尔斯克亚又🛷是崇尚压迫和进攻🚘转换的教练，进球🏊期望值相对较高。作客的矿工也不🚜会单纯以防守为主，图🤘兰这样的年轻主教练都💌喜欢找对手弱点，而矿工⏫自身特点也是以巴西年🔷轻球员为主💨的进攻线。以🚫两位教练的执教风格来看，两队绝不🎯会无脑进行对攻，但会在攻防转换中🙅追求进攻效率，进球指数方面，一直稳定在2.5，作为🎳明天热度最高的比赛，这个⛄格局可以说不高不低，综合分析😮看好本场比赛进球不低于3个。

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“谱写雪域高🥋原长治久安和高质量发展👅新篇章”——习近平总书记🚠引领西藏各项🎀事业取得全方位进步、历史性成就

“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)【日本👠片源更新机制】由林蒲封领🚬衔的《日本麻美子人体🏠照》全片无配音，仅以🤶原声还原陵东街道真实性侵案👺庭审记录，薪室装🖌饰设计培训学校表示该片将⚓作为年度纪实片参🖊与jiankangzixun奖项评选。中新网北京8月19日电 (记者 郭超凯)中国外交🖥部发言人毛宁8月19日主持例行记者会。外交部🐆发言人毛宁。摄影：薛伟　　有记者问：昨天，美国总🐤统特朗普与乌🤥克兰总统泽连斯基以及🐯欧洲多国领导人在白宫举💿行会晤，请问中方🤼是否掌握有关此次会晤的😮信息？中国外交部➿对此有何看法？　　毛宁：中方始🌀终认为对话谈判是🍴解决乌克兰危机的唯一可行🙁出路，我们支持一切有利🛬于和平的努力。(完)最后，罗遵殿强调：老司机🐃专属通道送上门，在线播放短剧免费观看🛠。过去，青藏高原行路难；如今，多地交通可畅达。这不仅是游客的🏅感受，更是当⤴地老百姓的切身体会，特别是近年来，以拉萨为中心，辐射日喀则、山南、林芝、那曲的“五🌌城三小时经济圈”综合🔓立体交通网络的全面建成，将高🎺原藏乡上的城市乡村🌤紧密串联。　　七八月正❤是旅游旺季，布达拉宫旁的酸奶📹店里人流如织。来自五湖四海的游💤客在这里歇脚、品尝特色美食。从2007年开店至今，这个小店的经营面⏭积扩大了五倍。客人的留言条👕攒满了柜，贴满了墙。如果您仔细浏览，还能在字里行间发现🔎，游🏢客前些年对旅途艰难的“吐槽”，以及如今对通行畅🐞达的赞誉。　　路好不好走，交通方不方便，不只游客感同身受，也是这家🏻小店能否红火经营的“晴雨表”。住在拉萨城郊洛💘欧村的白央一家，在18年前就是店🧓里的酸奶供应商。经过熬制、发酵等工艺，做好的酸奶每两🚴天一趟🔐送到店里。12公里长的道路连接起拉萨郊🕷区和城市中心，今昔❗体验却大不相同。　　拉萨市🤒城关区洛欧村村民 白央：之🐴前爸爸送酸奶是骑摩托车送的，那时候路🙌也不好，我们开得慢。三年前🌤修了路以后，牧场都是通的，之前可能一👘个多小时，现🎄在十几分钟送到。　　酸奶怕热、怕颠、怕运输时间长。过去很长一段时间，店主格桑只能在市区周边🕥选择供应商。但随着小店逐📅年扩大，单日仅🍞酸奶销量就已达1400多份，白央家🕗的供应量已🍹经远远不够了，格桑又找到300公里外那曲的供应🎨商。　　拉萨市前站牦牛酸奶坊店🚣主 格桑：牦牛奶🏘不能够超过三个小时，超过三个小时⛴就会坏。路好了之后，我们就可以到更远🍃的地方😽去采购更新鲜的牦牛奶，包括蛋糕🍳上面的青稞粉是日喀则的，人🔉参果是从那曲运过来的，现在交通便利了，所以我🌻们可以用最地道🔺的食材做最地道的酸奶，也能让天南地👚北的游客尝到我们西🍩藏的味道。　　四通八达的交🦕通网让商品流通速😔度大幅提高。城👾市另一边的拉萨西货场中，叉车穿梭往来，起重机正吊🕙装集装箱。上百名工人加紧装📬卸，货车排着队有序装车，将各式各样的货物快💼速运往西藏各地。　　青藏铁路物流中心拉萨西物👩流营业室负责人 吴昊：以前我💕们这边到达🎠量还是比较单一的，也就是一些粮食、饮料、建材之类的，现在到达的物🍀品比较多元，增加了很多化🌜工产品、电子类产品。　　随着西藏交🕊通的进一步通畅，公铁联运让各地💹货物运输需求大幅度🚝增加。今年拉萨西铁路🎯货场到发货物350.84万吨，较去年同比增长7.27%。随着暑期到来，自驾游持续升温，汽车“搭乘”火车陆续抵达，在拉萨已不是稀罕🚞景象。　　青藏铁路物流😾中心拉萨西物流营业室✔负责人 吴昊：像🍘这种车型就是我们铁😠路为了小汽车运输的专😇门车型，装小汽车能🛢达到一百三四十辆。有的朋友喜欢把🙈车辆拖到拉萨以后，开车去周边玩，也更省时省力。　　如今，西藏公路通车总🔰里程达到了12.49万公里，随着拉林、拉泽、拉纳、拉日等高等级🥂公路相继建成通车，以拉萨为中心，辐射日喀则、山南、林芝、那曲的“五城三小时陆路快🍺速交通圈”已基本形成。　　从拉萨出发到林🔤芝，从此前的约10小时缩短至3个多小时；到日喀则，从6小时缩短至2个多小时，方便群众出行的💹同时，也大幅提高了物流效👖率。

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孟优/达恩/宋忠/刘一斌

（青岛日报／观海新闻记者 罗大春）