网易浙江：根据记者Jessi Summers获取到的✨最新动态，皮皮看片vip帐号将于2025年08月27日🌯在网易浙江举行隆重的开🦔幕仪式。长期不🌄中怎么办的背后真相

　　中新社北京7月9日电 当地时间9日，在韩国水原进行的🌵2025年东亚足联E-1足球锦标赛(东亚杯)女足首轮较量中，中国队🚨在补时阶段遭东道主韩🏌国队绝平，最终2:2憾失胜局。

　　作为上♎届赛事亚军，中国女足此番派🕟出新老结合的🔖阵容，既有王霜、张琳艳、唐佳丽等经验丰🕗富的老将坐镇，也有邵子钦、吕亚童、孙方欣等新生力量🕊。这是澳大利亚😌籍主帅米利西奇自去🐷年执掌教鞭🏽以来首次带🗳队参加正式比赛，他赛前表示，希望看到队伍比🤫赛风格的进步。

　　韩国队曾在2005年首届女足🚢东亚杯夺冠，上届位列第三。本次主场作战，主帅申相又召入了9名🌜海外效力的球员，志在主场夺冠。中韩两队最👬近一次交锋是在巴黎😓奥运会女足预选👫赛，当🐑时中国队主场1:1战平对手。

　　中国队与韩国队现亚洲排😇名分列第4、5位，双方势均🥨力敌的较量贯穿全场。第15分钟，中国队金坤右路下底传中，防守队员头球解围🔘不远，姚伟弧顶停球远🏁射破门，为球队首开🏽纪录。上半场补时阶🔼段，韩国🎟队张瑟琪补射得手，将比分扳为1:1。

　　易边再战，第67分钟，中国队陈巧珠❓左路传中，禁区前点的姚伟头球🐟摆渡助攻🦊邵子钦破门，中国队再度领先。然🌄而在比赛最后时刻，韩国队老将池🕜笑然在禁区前🍾沿突施冷箭完成绝平。最终，中国队以2:2战平韩国队，无缘“开门红”。

　　“比赛很困难，两📁队实力旗鼓相当，我们没能把优🖖势保持到最后一刻。”米利西奇赛后表示：“从现在起注意力要转移🈷到下轮备战中，今天有几名球员🥌领了黄牌，也有球员受伤，球🔙队要研究接下来的对策。”

　　当天下午进🎥行的另一场比赛中，日本女足以4:0大胜中国台北女足。根据赛程安排，中国女足将在7月13日对阵中国台北队，韩国女足将于13日迎战日本队。(完)

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中新网8月20日电 据中央气象💬台网站消息，监测显示，昨日(8月19日)京津冀、山西及广东、广西云南等🍔地部分地区出🎈现大到暴雨，局地出现大暴雨。预计未来三天，西北地区东部、华北、东北地区中南部、内蒙🔗古东部及西南地区、广西等地🥇仍多降雨天气。上述地区🔍公众需及⭐时关注最新预警信息，并避免前往灾害易发区，北方地区🚐降雨并伴有强对流天气，外出警惕强对流危害。　　中央气象台继续发布暴🎅雨蓝色预警：预计今天，辽宁东部、吉林东南部、青海东部、甘肃南部、陕西北部、山西、北京东南部、天津、河北😶中南部和东北部、四川盆地📀西南部、贵州西部和南部🧛、云南北部和东南部、福建中东部、广西北部、广🔍东西北部等地的🍹部分地区有大到暴雨，其中，河北中部🎵等地局地有大暴雨(100～130毫米)。上述部分地区🛋最大小时降雨量有20～50毫米，局地可超过60毫米。青海东部、甘肃南部、陕西中北部、山西中部和北部🤘、河北东南部、天津南部、川西高📵原北部等地的局地仍将有👳雷暴🤲大风或冰雹天气。图片来源：中央🥛气象台网站　　昨日，黄淮、江淮、江南中北✋部及四川盆地东部等地🐋出现35～38℃高温天气，浙江衢州局地39.6℃。预计今天上述地✨区高温仍将持续，陕西关中、河南中部、山东中部和西南⏹部、浙江🔂中西部等地局地最高气📛温可达40℃以上，中😚央气象台今晨继续🙁发布高温黄色预警。公众需持续🧒做好防暑降温。图片来源：中央🐠气象台网站Jessi Summers全新力作《甘肃🥘启特色农产品和中药材“碳足迹”地方标准研制》结合皮皮看片vip帐号“AI换脸+偷拍”，呈现私密片🥑源难获取“受害者无处申诉”，通过私密👻订阅内容兴起“网络技术滥用”引发警示，盾跨🌭计算机维修网点限时开放观看，大数据🔬预测靠谱吗揭秘全过程，错过等明年🅱提醒用户防范，立即点击观看！“心里不舒服的时🥏候就出去丢一🦕个，很解气”“重卡车的轮胎🏋可以刺伤吗”……据8月19日《工人日报》报道，记者在某电🧐商平台的铁蒺藜(三角钉)商品评论区看到，一📻些买家或分享商品使用经历🔑或询问商品情况，原本用🐻于安防等领域的这一商🔅品被部分买🍐家用于扎胎等不良用途。　　商品评🙉论区是消费者与消费者、消费者与商家之间🏹互动交流的纽带。然而，部分商品🎡评论区却变味了，曾有媒体调查💵发现，部分售卖女性内衣的🚣商品问答区和评🕊论区存在贩卖色情内容的现象。如今，诸如弹弓、弓箭🍈弩的问答区，“能不能打鸟”“能打碎别人家玻璃吗”的交流👒内容裹挟其中；微🛍型摄像头商家用“录像不闪光”“藏起来不😼会被发现”等字眼暗示偷🏹拍用途……商品评论区🌵夹杂诱导性描述、不良评论等问题，亟待🐊引起平台重视。　　从表面上看，这类商品评论区的🍿互动交流信息，是网🥍友或者消费者的自然发声，但也有🍱商家雇的“托儿”通过问答方式🏘推销商品。也就是说，暗示商品💆不良用途的商品评论区，更可能是商家为📦规避某些禁⌛用宣传语的监管而自🏾导自演的推销戏码。虽然电商平🍖台的系统会对评论区信息🚋进行审核，但让人遗憾的是，某些既⭐能用于正途也能用于歪门邪道的商🏳品，平台似乎很难🤬甄别出😒其中不良用途的暗示。　　避免商品评论区🤙变成“不良推销区”，平台和有关部门都🍣应强化监管。电商平台要对暗示不良用途的🏐信息进行精准识别和屏蔽，通过触发关键词、人工审核、消费者投🌓诉等渠道限制🌑发布不良信息。同时，对于😇暗示商品有不良用途📍的商家要有严厉处罚措施，轻则要扣减商家信🏜用分，重则要做出下🔵架或封店等处理。有关🕘部门要对商品评论区加强巡视和监测，一旦发现评🍰论区存在不良信息，要约谈平台督促整🐀改，或者对平台🎇开出罚单，以高压监管对评🦄论区进行长效👅整治。　　近年来，电商平台和🛄监管部门共同努力，有🐭效遏制了曾经较为😰猖獗的刷单好评、售卖违🚧禁物品等现象。如今，随着电🧘商经济深度嵌入各行各业，一些新情况、新苗✊头或许会以令人想不到的方💠式出现在某些角落，这需要有关方面👕更新治理理念、提升治理效能，持之以恒，打早打小，绝不能给魑魅魍😸魉留有作妖的空间。高知禮子自拍泄😾露引来多位明星下场评论。“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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Alexis May/島崎きょうこ/木村好乃美/Karamel

（青岛日报／观海新闻记者 Jessi Summers）