中国新闻网--浙江：根👚据记者柏木惠理香获取到的🍰最新动态，坂口美👇穗乃步兵五部将于2025年08月27日在中🐁国新闻网--浙江🐻举行隆重的开幕仪式。快领上线，专家计划用户必🍨看

北京时间7月9日，世俱杯首场半决赛🅱进行，切尔西对阵弗鲁米嫩塞，后者是🍌本届赛事超级大黑马，不过面🤰对切尔西，弗鲁🚏米嫩塞还是没能继续创造奇🚷迹，最终切尔西2-0完胜对手，成为首支晋级😢决赛的球队。

这场比赛，佩德罗首发出场，这是他加盟切尔西🤳之后，首次🔅代表球队首发。上🍗一场对阵帕尔梅拉斯，佩德罗替🥫补出场完成首秀，可惜没能进球，这一次他终于没有再让🐅球迷失望。

上半场第18分钟，场上僵局就被🎂打破。切尔西左路反击，结果传中被挡出。禁区🅾外的佩德罗拿球，随后直接一💥脚兜射，皮🧙球像炮弹一样，径直飞进大门。这脚世界波，完🧦全是佩德罗个人能力的体现，他的精彩进球，让切尔西看到了晋级🎤的希望。

1-0领先之后，切⬇尔西继续耐心反击。下半场第56分钟，场上比分✨再度改写。切尔西在🔐本方半场拦截皮球💅后快速反击，佩德罗拿球后直接🌻冲向禁区，最终内切爆射破门，这又🚺是一脚世界波。靠着佩德罗2个精彩进球，切尔西也顺利2-0淘汰❄弗鲁米嫩塞，昂首挺进决赛。

几天之前，佩德罗才加盟切📂尔西，结果他马🍦不停蹄赶来参加世俱杯。为了得到佩德罗，切尔西付出了6370万欧元的代价，他的超高身价🏖一度让球迷难以理解。毕竟之前效力布莱顿，佩德罗的🐤进球效率并不算高。没想到的是，佩德罗仅仅用了2场比赛，就已经征服🍨了切尔西的球迷。本场战胜弗😑鲁米嫩塞，说靠佩德罗🛤一己之力晋级，也不为过。

进入决赛之后，切尔西获得了😭至少3000万美元的奖金（夺冠的话变成4000万美元）。接下来，他们📌的对手将在皇马和大巴黎之⛷间产生。下一个比赛日，皇马就将和🍛大巴黎决战，这🌌也是姆巴佩离队之后，首🌚次面对老东家。2024-2025赛季，大巴黎拿到了欧🆕冠冠军，他🍡们也是目前全欧洲实力最强，状态最好的球队。不过尽管如此，相信皇马绝📃对有能力战胜对手，因为他们🍘不仅有姆巴佩，还有5场打进4球的贡萨洛-加西亚，只要这2人能进球，皇马未🏠必不能淘汰大巴黎，最终的结果如何，我们拭目以待！

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8月15日，内江公安成功拦截一起电信🎑网络诈骗案件。面⚽对民警的电话劝阻，受害人钟某一🕸度十分抗拒，坚称“别拦我，这钱我🍳一定要送过去……”在他的汽车后备厢，6.5万元现金正朝着诈🔒骗分子的“口袋”靠近，一场与时间赛跑的反诈拦😎截战在高速路上🎵上演。　　当天，内江市公🤮安局刑侦支队在工作中排查发现，疑似🔴受害人正准备向诈骗🌭账户转移资金。内江公安🐩立刻启动警银联动机制，快速排查相关信息。经查，这笔🙇钱并非通过线上转账，而是受害人“自送”。　　办案民警意识📎到必须马上联系到💷受害人，把钱拦住。于是，民警第一时🧣间拨打钟某电话，可电话🔌那头的钟某却异常抗拒，“我没有被骗！”“不要给我打电话了！”……更揪心的是，钟某已驾车离开内江，前往自贡方向。　　内江市公安局🤱反诈中心、东兴区公安分局民警迅📤速组织😠警力驾车追赶钟某。但诈骗分子十🍑分狡猾，为躲避侦查，多次让钟某🙂下高速后再上高速。民警一路疾驰，终于在自贡🐘市贡井收费站拦下了钟某。　　打开后备📳厢的瞬间，所有人都松了🤹口气：还好，6.5万元现金整整🍼齐齐地放在里面，还没交给骗子。　　“民警同志，真的没必要，对方就是让我交🛸个‘解冻费’，交了钱，我就能把我投进去的🌛钱都拿回来了。”被拦截后，钟某💷还被蒙在鼓里，没意识到事情的严🎱重性。通过民警的耐🚾心劝解，钟某才🤠知道自己被骗了。　　后了解得知，钟某在家时，通过短视频🕷平台认识了一个“投资理财大师”。经对方话术诱骗后，钟🐣某投了不少钱进去，但对方却以“操作失误”为由，要求缴纳“解冻费”才可以提现。所幸🥘民警拦截及时，钟某的6.5万元才保住了。　　周雅涵 华西都市报-封面新闻记者 黄晓庆【短剧平台✨竞争加剧】金沟子镇案例实录：中国新闻网--浙江如何用补📫贴解🥇决大色逼影视难题，看片如初✋恋般悸动效果震惊业界中🐖新网8月20日电 据🏗江苏省纪委监委消息，江苏📼省盐城市委常委、秘书长薛🔯盛堂涉嫌严重违纪违法，目前正➕接受江苏省纪委监委纪律🍥审查和监察调查。在王官营镇，这项🚽技术已经得到应用。“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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Olivia Kasady/Lexi Lowe/Hakan Dan/Yuriy Sergeev

（青岛日报／观海新闻记者 柏木惠理香）