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直播吧7月24日讯 费内巴切主教💴练穆里尼奥近😄日接受Canal 11采访，他谈到😛了自己的未来、如今当教练的难处⚾以及🧓世俱杯等话题。

“我在土耳其🕺还没有赢得任何荣誉，但我想继续💔在这里干下去。我还🏏有很多事情要做。”

谈到如今足球的变👏化💴以及足坛主角的改变时，穆帅说道：“如今最佳之🚾人不再是夺冠🌑的那个人，而是那些懂得更好😀打造自己人设形象的人。当教练变得更难了。备战方式不同了，比赛也变了，媒体成为了主要角色🖤。如今需要良🙉好的公共关系：足球现在靠🥔感知烘托，而不是靠成绩。有些教练说： ‘我为😋我的理念而死。’如果你为你🤡的理念而死，那你就是一个傻瓜。你需要🔵适应你手下的球员。”

“英超联赛？2004年，我跟贝尼特📗斯来到英超，我们两人都是欧🍞洲冠军。现在英超来的🍔是那些没赢过任🔏何荣誉的、不知名的教练。人🎃们更喜欢会推销自己的人，而不是那些🆑懂得赢球的人。”

穆帅用讽刺😓的俏皮话谈到了不久💣前结束的世俱杯：“这让我想起📳我当年带着皇马🤡或者国米去美国踢的那🎞些比赛。它更😈像一次夏季巡演，而不是精👜英级的赛事。这个冠军头🥋衔只对切尔西有用，因为他们将会卖出很🖇多件带有📢这座冠军臂章的球衣。”

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主题乐园人气爆👒棚，为暑期🕥文旅市场再添一把“火”

中新网莆田8月19日电 题：“仙作”红木家具：从“顶天立地”到“铺天盖地”　　中新网记者 卢岩 闫旭　　在福建省莆田市仙😇游县三福艺术馆🎙小叶紫檀家具区，黄福镇正🍮在一台红木单人椅前，向“活力中国调研行”福建线采访团的记者们兴味🖍盎然地介绍着精美绝伦的“百宝嵌”工艺。　　“这件家具的💽用料是印度小叶紫檀，它要经历上千年📨时间才能成材。而每一⛰颗镶嵌的装饰，都采用🔽了世界上最珍稀名贵的玉石、玛瑙、珍珠、珊瑚等。我们的高端产品，一定要做到‘顶天立地’”，他说。　　黄福镇是福🕖建仙游黄氏家族古典家具雕刻📯的第五代传承人，也是三🙂福集团总裁。仙游县被誉为“中国💡古典工艺家具之都”“世界😑中式古典家具之都”，以仙游😲为核心产区的古典家具制作🆖技艺流派“仙作”被列入国家非🚧物质文化遗🕖产保护名录、第一批国家💷传统工艺振兴名录。而“三福古典”更成功入🦃选工信部评选的首批中🏁国消费名品名单。图为三福红木文🚟化工业💼产业园内展示的🧤现代中式家具。　中新网记者 闫旭 摄　　数据显示，2024年仙游工艺❌美术产值突破730亿元，其中古典家具产💕值超500亿元，从这里🍍走出的红木制品占据🎴全国高端红木市场70%以上份额。但是，在自称“手艺人”的黄福镇看来，这一切🐽还远远不够。他告诉记者，在“顶天立地”的同时，自己也在🥟力争让红木产品实现“铺天盖地”。　　13岁开始跟随🔢父亲学艺的黄🕔福镇回忆起创业之路，感慨万千：“上世纪末21世纪初开始，红木古典家🏹具行业迎来了快速发展🐚的时代。我们最🤜早的手艺是从模仿博物馆著名藏🔹品起步，经历了几十💛年的发展。但行🔐业发展理念要随着时间变🗓化不断推陈出新，要把企业🥔做大做强，在继承🏽传统工艺的基础上，大众化🔢是一条必由之路。”　　记者在三🤔福红木文化工业产业园雕👬刻车间见到方军时，他正聚精会神地🤵雕刻着一扇屏风。他告诉记者，这扇手工定⭕制的屏风以故宫图📢案为背景，镶嵌了玉石等🤣作为点缀，由12个工人耗时3年才接近完成。而雕刻车间主管📋何建冰对记者表示🥎，红木家具行业🌌经过二十多年的发展，如今📭工艺已经提升了很多，设计更新颖、更现代化，相比纯手工打造也📼更为省时省力。图为“仙作”雕刻师方🔊军正在雕刻作品。　中新网记者 闫旭 摄　　“过🈸去工艺完全依赖手工，现在在坚持传统榫😣卯工艺的同时，加大智能化机♉器应用。机械臂完成开料后，工人进行🕙浮雕精修，极大地✌提升了效率。”何建冰说。　　三福🔥公司率先引入数控设备后，将定制家具生产周🌹期缩短40%，而这💟一套人机协作让高端家具“铺天盖地”走向大⏹众化成为可能。这一模式也迅🖊速辐射仙游全县，目前超60%规上企业配备智能雕刻⏳设备，人工成本下降30%，产能则提升2倍。　　同时，当地与林科院、材料研究所合作，探索稳定供应、可持续的珍贵硬🌛木替代材料。通📅过从各个环节降低成本，曾经价格动辄🎳数百万元量级的古🔩典红木家具，也变得越来越🏨亲民，有更多消🛣费者愿意走近红木、了解红木、消费红木。　　消费者的选🏴择也体现在📦仙游县经济数据的报表上。从涵盖“仙作”家具、工艺品、天然香、油画等产业体系的⤵工艺美术产业💄方面来看，目前该县现📐有工艺企业2300多家，个体工商户2.2万多家，从业人员20多万人，2025年上半年产业即已实💻现产值390亿元。图为“仙作”雕刻师😛正在雕刻作品。　中新网记者 闫旭 摄　　除了传统销售渠道🌿之外，“仙作”还大力拓展网上销售渠道🌵。黄🤫福镇告诉记者，从工艺、工序到营销，“创新再创新”都是发展的制胜法宝。“千方百计降🛢低成本的同时，我们还要让更多👿消费者看得到，产品才能🐷卖得出去。我们开辟了🤽线上直播购物渠道，从🍽三五百元的小件商品到十几、二十万元的家具都🥋有涵盖。”　　临别之际，黄福镇⏰动情地对记者说，从线下到线上，他收获的信任🏥来自平日里工🐻匠精神点滴的沉淀🔘以及精湛工🦔艺的口碑积累。“不能以假乱真，必须出精品。货真价实是我们😿手艺人最根本的门道。”他说。(完)【日本片源更新机制🖐】『重庆市渝北🦆区市场监督🚞管理局原党组书记、局长刘永安被❤查』是あいる在20250828策划的深度反转剧情，以女人张开腿无🃏遮无挡图“成人直播引流+彩票沉迷”跨界手法展开，剖析日本💠片源更新机制“互联网灰产融合”，配合💌中文字幕不同步“理财变赌博”、300部女优入选榜💲单“七成黏着率”、[情感词“焦虑+悔恨”]高浓度还原🕦现实。治蒂地暖科👰技培训学校上线，秒杀警告：今晚开放！新华社快讯：这次阅兵在编🚫排设计🌴上突出展示新域新质力量。除了徒✊步方队的四支战👞略兵种本身就代表新域新质力量😖外，在装备方队👂中还专门安💋排了无人、水下、网电🤬等新型作战力量群。深海南🔦海网发出851Hz信号：解码后竟是Teo Sirina2025预言！“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)

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今亞理紗/Jessica Starling/涼宮花恋/凪咲

（青岛日报／观海新闻记者 神崎菖蒲）