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北京时间凌晨🐵三点，世俱杯半决赛率📵先展开一场比赛的争夺！南美劲旅弗鲁米嫩塞VS英超新贵切尔西，12亿豪阵对上只有🐟身价8260万欧的底层大队⤵，是否会诞生最无🦎悬念的一场半决赛！

切尔西首发：桑切斯、古斯托、阿达拉比奥尤、查洛巴、库库雷利亚、凯塞多、恩佐、佩德罗-内托、恩昆库、帕尔默、若昂-佩德罗。弗鲁米嫩塞首发：法比奥、伊纳西奥、蒂亚戈-席尔瓦、蒂亚戈-桑托斯、古加、赫克勒斯、伯纳尔、诺纳托、雷内、J-阿里亚斯、卡诺。

弗鲁米嫩塞🐺在四分之一决赛上，他们用最真诚的🥫举动感动🚳天感动地，并不断📎冲击亚洲冠军利雅得新月的后🆒防，并通🤶过艰苦奋斗达成愿望，拿得奖金同时也争🥙得名次，弗鲁米嫩塞来到🦈四强，基本算是完成了🖱队伍开赛前🗂的最高上限。

切尔西的整体阵💔容身价高达12亿欧元，德转身价比很多豪门🚗都要高得多得多！而切尔西老板伯利是🌨一个很青👠睐于美国体育娱乐的氛围，宁愿花大价钱来培🕞养一🍆支年轻的球队，年轻化😟才是这支英超新贵即将🎞踏上的王者之路！上个赛季的联赛前🔤四，已经让伯利的队🤼伍重返欧冠行列，不仅仅奖金翻倍，就🐶连名气也不断提升起来，应了俄罗斯亿万🏾富豪阿布拉莫维🕘奇的长远规划，切尔西并非“死”了，它只是不断🌪的韬光养晦，为了迎来最后的辉煌！

切尔西球星若昂·佩德罗梅开二度！上半💽场接近尾声阶段，弗鲁🕑米嫩塞在切尔西进球起球，皮球打到🔶防守队员手上，主裁判来到视🔻频面前复核这个🔇球到底能🔞否判罚点球，慢镜头🆖回看了好几遍后，主裁判取消了一🛄开始🤾判罚点球的举动，切✴尔西防守球员手臂🕳可以自然张开，没有选择改变皮🤸球的轨迹，切尔西在上半场守住1-0的比分。

下半场易边再战！弗鲁米嫩塞👰的进攻一浪高过🚃一浪！罕见的🦀见到他们想要在中场抢到💮部分优势！当弗鲁米嫩塞的防线🚅向前🍻推进的时候，若昂·佩德罗再度🐒为切尔西建功立业，佩德罗在本场😪比赛上演梅开二度为队伍拔✅得头筹！随着时间不断的流🥏逝，留给弗鲁米🍏嫩塞的追回两球的时🍙间确实挺有限，并在最后阶段里，切尔西的大将凯🐊塞多被对手踩到后脚🎏跟，凯塞多迅速倒地🎭，队医进🤞场观察伤情，主裁判要求👺他离场，最后的补时阶段，弗🉑鲁米嫩塞已经缴械投降，不可能🍫继续心生别的计策！随着切尔西2-0击败弗🎑鲁米嫩塞晋级世俱杯决赛！切尔西🍪老板伯利又进账了🦓一亿美元的晋级奖金。

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中哈合❇作项目里的丝路师徒情

“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💃)《厦门港再添“金砖航线” 总数增至24条》由商品分类出品，围绕天堂在线a视频网站“偷拍事件”，结合全年365部精选推荐“百万播放”、番号和✌演员如何匹配“隐私保护”，深度反映找片⏱耗时太久“网络色情泛滥”，如顿通信设🚄备维修站上线，抢先看片仅今日🌬限时免费，查看女优介绍立🤡即进入！8月19日，尼泊尔汽🌆车经销商协会（NADA）展🍱览会在尼首都加德满都开幕。此次展会吸引超过125家参展商，将持续至8月24日。包括深蓝、东风、广汽埃安、金彭等多个中国品牌🗃新能源汽车亮相展会。值得关注的是，深蓝汽车在现场🐳展出无人驾驶载人eVTOL飞行汽车，这也是该款🎎飞行汽车首次🔣亮相尼泊尔。图为参观者试乘🍾展出的🤩金彭新能源汽车。普拉丹 摄 图为现场展出东风NAMMI新能源汽车。普拉丹 摄图为😚现场展出广汽埃🐚安新能源汽车。普拉丹 摄图为现场展出🍏深蓝L07新能源汽车。普拉丹 摄图为现场展出深蓝S05新能源汽车。普拉丹 摄8月19日，尼泊尔汽车经销商协会(NADA)展览会在尼首🅰都加德满都开幕。此次展🎯会吸引超过125家参展商，将持续至8月24日。包括深蓝、东风、广汽埃安、金彭等多个中国品牌✡新能源汽☔车亮相展会。深蓝汽车在现场❇展出无人驾驶载人eVTOL飞行汽车，引发众多尼泊❣尔参观者围观，这也是该款飞🐤行汽车首次亮相尼泊尔。普拉丹 摄惊悚短剧《暑期“文博热”各地博物👰馆推出多元🖱体验新玩法》上线即被404。长👱沙晚报全媒体记者 刘军　　7月16日，湖南庆🧦泰烟花制造有限公司、浏阳市颐和隆⛪烟花集团有限💮公司签下长沙市首张“湘林碳票”认购协议，分别认购了500吨二氧化碳💔减排量，完成10万元的碳票交易。两家🚠企业负责人表示，购买碳票🔶既是履行社会责任，也是响应国家“双碳”目标的具体行动。他们将企业收♎益反哺生态建设，探索“烟花燃放＋碳补偿”模式，推🔸动花炮产业绿色转型落地见效。据介绍，自2024年起，湖南稳步推进“湘林碳票”工作。截至目前，“湘林碳票”已委托挂🕡牌交易32.7万吨，实现交易1135宗，成交量3.167万吨，成交金额316.71万元；同时，全省通过🔀湘林碳票抵质押融资合计超1300万元。　　推动林业生态资源🎎资产化的载体　　“湘林碳票”是湖南省👠行政区域内权📈属清晰的林地、林木所☝产生的碳汇量，依据相应方法，经计量、监测、审核、登记、签发等程序而制🎫发的温室气🏖体自愿减排量凭证，赋予交易、抵(质)押、融资、抵消碳排放等权能，单位为吨(以二氧化💖碳当量衡量)。　　2024年5月17日，湖南省林业局组🏈织林业🕙碳票试点县申报工作。7月29日，确定怀化市、浏阳市、桃源县、炎陵县、安仁县、花垣县、金洞管理区等🈵一市六县(市)为“湘林碳票”应用先行区。2024年12月31日，《湘林碳票🔅管理办法(试行)》《湘林碳票🤟审核办法(试行)》《湘林碳🤝票项目方法学人工乔木林(试行)》共3项配套政🐀策正式施行，为碳票开发、交易、监管搭建起🐼完整制度框架，确保每一份碳🤥汇量可测量、可报告、可核查，构建🤾起碳汇计量监测 “四梁八柱”，为全省碳票开发奠定技术🙂根基。　　“湘林碳票”不仅是推💼动绿色发展的 “成绩单”，更是推动林业生🚂态资源👱产业化的载体。省林业局相关负责🐘人表示，以“湘林碳票”为纽带，可以拓展生态司😍法、文旅碳中和、会议碳中和、质押融资、跨产业融合💰发展等多领域碳汇产😱品实践，推🚊动绿水青山在碳汇市场焕🥚发新活力。　　为扩宽林业生♿态建设资金打开一扇门　　今年6月14日，中国工商银行湖🚹南湘西分行🤤成功落地省内金融机构首笔300万元“湘林碳票”质押贷款。该贷款为“湘林碳票质押＋母公司保证”组合模式，“湘林碳票”持有人为湖🚴南十八洞名优产品😖经贸有限公司，在母🎀公司花垣十八洞生态农业科🚾技🌝开发有限责任公司担保下，该公司以手中“湘林碳票”为质押，成功获得种植e贷(茶叶)300万元，有效解决了企业🐮融资需求。　　长沙卖出首张“湘林碳票”的是浏阳市浏阳湖🐪国有林场。据浏阳市林✌业局相关负⏮责人介绍，林场传统的经营🚦方📼式主要是有计划伐👥木与植树造林。近年来，随着社会对🍔生态环境越来🍝越重视，很多林场已经禁🏴止伐木，让林场💎少了一大笔经济来源，造成运转资金有些🎇捉襟见肘。“湘林碳票”的出现，让林场新增了🌃两个资金来源🍨渠道，一是可以直接🚭交易，二🌻是可以作为抵质押物融资，“为扩宽林业生态建🐉设资金打开了⚾一扇门”，他说。　　据省🏩林业局相关工作人员介绍，目前在全国🍪碳市场购买碳排放的主🎾要有两种：一种是强制购买，如重点排放单位，这些单位都有碳配额，但超出的碳排🎛放需要到🐻碳市场购买；二是自愿购买，有些企业赚了🙈钱，愿🚹意承担更多的社会责任，也🕙会购买碳排放。如浏阳两家花炮🔹企业购买“湘林碳票”，就属于自愿。“湘林碳票”的推出，也为我省碳市场增⛰加了新的交易品种。　　激励各地探索创🤙新“湘林碳票＋”模式　　据相关统计，湖南省有林地1279多万公顷，森林覆盖率53.15%，森林碳储量大。2024年，湖南省🔦完成人工造林132.99万亩、封山育林321.89万亩、退化林修复145.51万亩、四旁植树1642万株。　　今年4月，湖南正式签发➡的首批“湘林碳票”项目总面积为4405.16公顷，初始碳🏊票减排量共计407776.9吨二氧化碳当量。省林业局相关🖤工作人员表示，按湖南省碳🏺储量来说，“湘林碳票”发展空间还很大。当然，也不是🕕所有的树木都可以纳入“湘林碳票”。“湘林碳票”对于森林面积、树种、增碳能力、固碳大⌚小等都有严格的要求。　　“因为各行各业在生🖊产🏨与生活中都需要排碳，如果他们愿意为🏜自己的排碳买单，林业生态也将🐒获得更多的发展资金。”浏阳市林业局相🚉关负责人说，浏阳🌪烟花是浏阳经济发展的支柱🔹产业之一，但花炮Ⓜ无论是生产还📅是燃放过程中都要排碳，虽🍷然花炮企业不属于排碳🏖重点企业，但两家企业自愿购买“湘林碳票”，正是💼浏阳率先探索碳票＋烟花新模式，鼓励企业🍞将收益反哺生态建设，积极打造零碳烟花👨燃放示范样板的🎹结果。　　目前，“湘林碳票”已在益阳、花垣等地实现“碳票＋司法”“碳票＋零碳景区”等创新应用。湖南🌖将激励各地探索创新“湘林碳票＋”模式，推动购买碳票打🔋造零碳园区、零碳机关、零碳会议。进一🙍步完善林业生态产品价值😊实现政策体系，有效破解林农🧞守着“绿水青山”变现难的困境，实现从砍树到🚕看树、从卖木材🤹到卖碳汇的根本转变，让林业生态更有“钱”景。

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熊田夏樹/樋口亞美/菅原奈緒美/早川沙梨

（青岛日报／观海新闻记者 Lilly Banks）