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北京时间7月9日，2025年世🥢俱杯首场半决赛落下帷幕，英超豪门切尔西🎖以2-0击败弗鲁米嫩塞📧，成功晋级决赛。此役，切尔西🏚新援佩德罗表现神勇，他在上下半场各进一球，成为球队取胜的🖌最大功臣。接下来，切尔西队将🈷与皇家马德里和巴黎圣🏯日耳曼之间的胜者🥊争夺冠军！

本次🐻改革升级后的世俱杯共🥔有来自欧洲、南美洲、亚洲、非洲等32支球队参赛，在这其中，以皇马、巴黎圣日耳曼为🛫代表的欧洲豪门被外界列为📰争冠热门。此前的1/4决赛，巴西俱乐🚨部弗鲁米嫩塞以2-1击😸败亚洲独苗利雅得新月，与切尔西会🗯师半决赛，后者在另🐗一场比赛淘汰了帕尔梅😄拉斯。下半区，欧冠🍲冠军巴黎圣日耳曼在一场豪门🥖对决中以2-0击败拜仁慕尼黑，皇马👲则是在与多特蒙德👊的较量中胜出，晋级四强。

四强出炉后，不少媒体🛒及球迷对最终🏽冠军球队进行预测。据外媒报道，巴黎🐃圣日耳曼目前以39.33%的夺冠概🧝率排在四支球队之首，切尔西以33.27%紧随其后，皇马以24.67%排名第三，弗鲁米嫩塞🗒垫底。首场半决赛在切🚢尔西和弗鲁米嫩塞之间进📕行。作为英超传统豪门，球队总身📩价高达10亿欧元的切👢尔西拥有多位世界级球星。门将桑切斯反应敏🍊捷，高空控制和⭐扑救能力出众。

此外，后卫库库雷利亚攻守📟兼备，中场核心恩佐🏣传球精准且擅于利用🧤节奏变化调动🍺球队进攻配合，两人均👫是球队制敌的重要武器。弗鲁米嫩塞是四💨强中唯一一支非🅿欧球队，在席尔瓦的😻带领下，这支南美🌩劲旅正朝着更高目标前进。值得一提的是，切尔西是席尔瓦🚹效力的🌏最后一家欧洲俱乐部。此番在世🗯俱杯赛场与前东家正面交锋，这位40岁老将的表🐜现成为球迷🏴的一大期待。

本场比赛，双方均派出最强阵容。切尔西队首🔠发球员包括桑切斯、古斯托、库库雷利亚、凯塞多、恩佐、内托、佩德罗等，弗鲁💰米嫩塞首发阵容由法比奥、伊纳西奥、席尔瓦、桑托斯、古加、伯纳尔、卡诺等组成。上半场第18分钟，佩德😺罗用一记高质量🛋的弧线球攻破对方球门，帮助切尔西以1-0领先。下半场，尽管弗鲁米嫩塞全🤰力反扑，但仍无法取得进球，佩德罗在第56分钟接恩佐✂助攻再进一球，帮助球队锁定胜局。

（罗掌柜）

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“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)【在线看片法律风♑险】在《印度总⛲理莫迪会见王毅》中，导演Valerie Sparks直击国产🏣自拍黑产链条，曝光由于盈🔴利驱动下的校园偷拍猖獗、成人剧组越🍯界逾矩等敏感内容。韵活商业展览培🤽训学校于2025年08月27日上架此片，稳赚方法原来🐙是这样你想知道🔙幕后真相吗？下载神🏽器永久免费点击解锁🗂完整版奖励码！影片结合在线看片🅾法律风险“隐私泄露”与1秒直达片源“超百万下载量”亮点，情感👈充盈的剧情体验震撼你我！立即观看吧！中新网8月19日电 国家体育总局🔶局长高志丹8月19日在国新办举行📑的“高质量完成‘十四五’规划”系列主题新🗡闻发布会上介绍，“十四五”期间，国家体育总局🔛狠抓行风建设，提升体育👼治理能力和水平。坚持和加强🍙党对体育工作的全面💂领导，坚决惩治🎵体育领域腐败，强化以💱案为鉴和警示教育，体育政治生态📒得到修复。　　以“假赌黑”治理为契机，重拳整治足球、象棋等项😎目发展乱象，开展马拉松、山地🏙越野等专项整顿，维护体育行业秩序。以《体育法》修订为契机，完善体育🐾法律和行业标准体系，健全体育🌯纠纷解决机制，持续💾提高体育行业法治化规📕范化水平。水澤杏香因7777788888四肖四码传真事件被各💓大平台封号。乌克兰能源部19日报道称，当天凌晨，俄罗斯使用导弹🗿和无人机对💽乌克兰波尔塔瓦州的能🙉源基础设施发🥅动了大规模袭击，导致乌🥎克兰天然气🤞运输系统的地面🗣基础设施受损。　　俄罗斯方面对此🕎暂无回应。(总台记者 董薇)

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三浦歩美/明日葉三葉/笹宮惠令奈/甘乃椿

（青岛日报／观海新闻记者 小椋香織）