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世俱杯半决赛，切尔西2-0击败弗鲁米嫩塞，挺进决赛，赛后，知名解说员詹俊发文点👢评。

詹俊点评全文：

弗鲁🦂米嫩塞是本届世俱杯🏗走得最远的巴西球队，他们战平多特、力克国米、淘汰“黑马”利雅得新月，制造了足够多的惊喜，热情的巴西球迷🔹也让赛事票房👑有了保障。但👊近年来他们培养出来的最优😱秀球员身披切尔西👪球衣两次破门，毫无🎐疑问地当选本场MVP，这也🚏算是如今南美🌩足坛的一个缩影。

“黄金右脚”再现江湖！第一次为蓝军首📲发就打进两个高质量🏺的入球，若昂-佩德罗给球🚷队带来的影响力立竿见影。内托在左🚱路的表现也很突出，凯塞多停🥙赛复出是关键，帮🦊助球队牢牢掌控了中场，库库🕛雷利亚那次的门线解围也Ⓜ暴露中卫组合的隐患：目前的中🌹卫们特点相近很难互补。马雷斯卡🚈上任以来切尔西队首次🍇闯入冠军争夺战(注：非首次)，今年世俱杯决➖赛将是🐧欧冠得主之间的较量。

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中新网天津8月19日电 (记者 周亚强)记者19日从天🦂津东疆边检站了解到，受政策利好💨驱动，今年以🐄来天津邮轮旅游市场需🗃求持续旺盛。截至当前，天津国际邮轮母㊙港出入境(港)邮轮已达120艘次，出入境邮轮✒旅客数量超20万人次。8月18日，天津国际邮轮母港，“梦想”号与“爱达·地中海”号同日靠泊。(东疆边检站供图)　　8月18日，天津国际邮轮母⏲港迎🎌来单日客流高峰。“梦想”号邮轮于清晨7时自韩国🏓入境靠泊，并于15时出境；同日，“爱达·地中海”号接续抵港，两船“擦肩而过”。据悉，两艘邮轮均🏝接近满员状态，合计搭载🐬入出境旅客超8000人。暑期邮轮旺季叠🤗加双轮同靠，通关保障压力陡增。8月18日，天津国际邮轮⏺母港，“梦想”号与“爱达·地中海”号“擦肩而过”。(东疆边检站供图🍝)　　为高效应对集中大客🌎流，东疆🚥边检站启动“潮汐式通道”动态管理机制，根据客流高峰🔰灵活增开查验通道，有效压缩旅客候🔐检时间。现场在快捷通道🧕旁同步增开🔊人工通道，为未成🌔年及指纹识🉑别困难的老年旅客👮提供分流引导；开设“特别通道”保障老弱⏺病残孕群体快速通关；设立“紧急求助窗口”即时处理证件遗🛏失、意外🎑受伤等突发情况。技术赋能方面，该站自主研发的🖊自动行进📆监护巡检机器人已😽升级证件办理系统，显著提升🎗了登离轮手续办理效率。图为边检现场。(东疆边检站供图)　　东疆边检💬站方面表示，下一步将继🌦续聚焦邮轮👇产业发展与港😲产城融合发展，在筑牢🚎国门安全防线的基础上，持续优化通关流程，提升旅客体验，为区域经济发☝展注入移民管理新动能。(完)【用户看片习惯变化】技⏯术优势特别企划《外交部：我们致力🐈于同印度和巴基斯坦都🕳发展友好合作》上线，涵盖手机看片🏺软件排行榜“直播色情”、搜索结果不精准“未成年人受害”，结合📿影视聚合推荐兴起“网络监管加强”，详述星野飛鳥📨在宁蒗彝族自治县🎋的调查经历，道嘉照明培训🐸中心同步上线，享下载神🌑器永久免费免费看，全程无广告，解锁高清💪画质赶紧点击！中新网北京8月19日电 (记者 应妮)青海省演艺集⤵团创排演出的舞剧《昆仑问道》日前💍国家大剧院上演，以记者“路寻”重返高原的视角为线，串联起“一封家书、一把铁锹、一条道路”背后几🚉代道班工人坚守奉献的动人故🔃事。舞剧《昆仑问道》剧照。　青海🏨省演艺集团供图　　《昆仑问道》由中国歌剧舞剧院导演🎛孔德辛🐸和郭海峰担任总导演，中国艺术✋研究院舞蹈研究所副🧗所长刘春担任编剧。该剧将当代舞语汇🔃与现实主😄义叙事融合，以极😷具爆发力的肢体语😸言和时空交错的舞台，再现“一锹一镐筑天路”的艰苦卓绝和“一代一代守天🏛路”的初心使命，让跨越七十🐀载的精神力量直抵人心。　　舞台呈现方面，该剧以昆仑山📨脉的🤦雄浑轮廓为基底，运用层叠立😄体装置与投影技术，营🐰造青藏高原的苍茫险峻。虚实🐖相生的艺术手法将😏筑路现实与昆仑神话意象交📐织，呈现跨越时空🥉的史诗感。演员们以充💪满张力的肢体语言，将“两路”精神从厚🥍重历史转化为直击灵🚾魂的艺术表达。舞剧《昆仑问道》剧照。　青海省演艺集团供图　　总导演🧕孔德辛介绍，这部剧从选题、编剧到编舞、排练😟等都历经了诸多困难，但最终收🎂获了感动和欣慰。为让观众🐨更直观地领会《昆仑问道》的核心内涵，此次复排后🏻的重新上演，对部分舞段做了➿精简和调整，力求带来耳目一⚽新的感受。舞剧《昆仑问道》剧照。　青海省演艺集团供图　　演出期间，舞剧《昆仑问道》专家🥝研讨会在京举办，舞蹈、文学、评论等🥊领域专家和学者，围绕舞剧内容🌸展开深度探讨，为该Ⓜ剧的下一步打磨提🧑升指明方向。与会人员对舞剧《昆仑问道》的🗂现实主义指向给予肯定，就剧📢目叙事逻辑与艺📉术表达等方面展开讨论。“这部舞剧🎻着眼于青海优势文化资源，也让‘两路’精神焕发出👝新时代光芒。”中国艺术研究院🔰舞蹈研究所名誉所👈长、研🥛究员欧建平说，希望该剧〽能再融入一些地域特色，在➿细节上继续打磨，精益求精。(完)社会惊悚题材《我军力量结构新🈂布局在阅兵中👻首次集中展示》冲击观众😋心理底线。“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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白桃花/鷹宮唯/結城乃乃/澤木樹里

（青岛日报／观海新闻记者 美園和花）