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新援闪耀，切尔西晋👀级世俱杯决赛

北京时间7月9日凌晨，切尔西在国际足😲联世俱杯半决赛中以2比0击败巴西弗鲁米嫩🤤塞队，顺利挺进决赛。此役，新援若昂·佩德罗梅开二度♎，成为蓝军取⚓胜的最大功臣。

就🍤在不到一周前，这位前布莱顿前😂锋刚刚以6000万📆欧元的身价正式加盟切尔西。本场比赛是他首💫次代表球队首发🔮登场，便以两记精🏻彩的弧线🎓球技惊四座，帮😷助球队强势杀入决赛。

凭借这场胜利，切尔西🚲第三次闯入由国际足🏄联主办的这项赛事的决赛，并确保获得至少8000万欧元的奖金。他们的决赛对🚍手将在巴黎圣日耳曼🥄与皇家马德🛥里之间产生。

战术压制，切尔西掌控全场

尽管弗鲁米嫩塞带着11场不🌠败的战绩进入本场半决赛，并展现出顽强⌚斗志，但整体实力和关键时🚓刻的把握能♐力还是让切🤯尔西逐渐掌控了比赛节奏。

上半场第18分钟，切尔西终🚍于打破僵局。若昂·佩德😜罗接队友传球后禁区外🔶果断起脚，一记精准无比的😎远射直挂死角，门将法📇比奥毫无反应。这是他加🥐盟蓝军后的首秀进球，瞬间点燃全队士气。

第26分钟，弗鲁米嫩塞曾险些扳🏙平比分——赫尔丘斯突破🏭门将罗伯特·桑切斯后射门，被库库雷利🐳亚在门线上关键解围。随后上半场补🦎时阶段，切尔🍩西后卫查洛巴手球送点，不过经过VAR回放，主裁判弗朗🦓索瓦·勒蒂西🦄埃最终取消了点球判罚。

若昂再下一城，比赛失去悬念

易边再战，切尔西继续施压。第56分钟，科尔·帕尔默与恩佐·费💬尔南德斯完成精彩配合👠后送出助攻，若昂·佩德罗再🌐度施展“弯刀绝技”，皮球🌹击中横梁后弹入网窝，比分变为2-0。

反观弗鲁米嫩🦔塞方面，始终难以组织起👉有效进攻。虽🔉然他们在控球率上稍占优势，但面对切尔🥐西严密的防守体系，始终无法制📞造实质性威胁。

比赛尾声阶段，尼古拉斯·杰克逊曾两🎣次获得绝佳机会，可惜未能把✊握住。但最终，切尔西依然以2-0的比分稳稳守🚘住胜果，如愿晋级决赛。

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中新网江西彭泽8月20日电 (巫发阳 柯恒 彭琴)初秋时节，正值再生🐜稻成熟季节，江西九🐅江市彭泽县万亩再生稻🍊迎来头茬收割期，当地抢抓晴好🔳天气，开镰收割，确保颗粒归仓。　　走进彭泽县杨梓😓镇双丰村，金黄的稻🎠穗在微风中轻轻摇曳，层层叠🚠叠的稻浪里涌动着丰收的希🥘望，大型收割😩机来回穿梭，加紧收割头🚤茬再生稻，种粮大户忙着驾🐌车运送稻谷。图为彭泽🔤县杨梓镇双丰村，农机手驾🔲驶收割机收割再生稻。金书斐 摄　　“今年我种了900亩再生稻，预计亩产量约1600斤，比去年多200斤，总🕟收入可以提升5%。”种粮大户刘勇笑🤲着说。　　据了解，头茬再生稻收割后，留下一🚂定高度的稻桩进行田间💼管理，稻茬会重新🃏发苗、长穗，中间🚄省去了耕地、播种、插秧等环节，还可以再收获一茬水稻，既可以减少🚳工时和成本，也👂可以提高农田产量。图为彭😹泽县杨梓镇双丰村，再生稻收割现场😥。金书斐 摄　　彭泽🏏县农业农村局相关负责人贾志新🏒介绍，今年彭泽县👹再生稻种植面积为2.5万亩，通⛹过推广高产优质品种、集中育秧、机械化插秧、统防统治等措施，头茬🔠再生稻平均亩产超1200斤。　　近年来，彭泽县把🍚推进高标准农田建设🤞作为“三农”工作重点工程、乡村振🍌兴基础工程，在稳定种植🚑面积的基础上，依托种粮大户、专业合作社、农机服务中心等，根据各乡镇实际💂情况推广再生稻种植，进一步🦏提高农田粮食产量和农🐶民收入。(完)【无码资源是否安🉐全】由鈴木里美剪辑的《手机看片lo242》聚焦高碑店🐉地区近期热搜事件，以高帧率🍃方式重建现场过程，影片评论多集中🏰于手机百度云怎么看片话题，超清➖推送浏览量破051万。新华社快讯：国务院新闻办公🚣室8月20日上🏌午举行新闻发布会，介绍阅兵准备🥏工作有关情况。山川青空🚣自曝参与拍摄圣诞福利视频🍶50集视频，已被举报。“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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澀谷果步/聖/永瀨亞紀/長澤築實

（青岛日报／观海新闻记者 芦名未帆）