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　　中新社北京7月9日电 当地时间7月8日，2025年斯诺克冠军联赛(排名赛)于英国莱斯特继续进行🍈第一阶段的小组👹循环赛。庞俊旭凭🤯借出色发挥顺利晋级，为中国军团🏗拿到第六个32强席位。

　　现年25岁的庞俊旭目前世❓界排名第26位，当日他与另一位中🕤国选手江俊🥐同在第14小组参赛。庞俊旭在🏕比赛首轮展现出火🌵热手感，在与苏格兰球手迪恩·杨的较量首局轰👝出单杆136分，并以接续的两😵个单杆50+，将比分锁定为3比0。两位中国❌球手在次轮相遇，小将江俊表🔵现惊艳，分别在第😘一局和第三局击出123分和95分的精彩单杆，以3比1取胜庞俊旭。两战一🍗胜一负的庞俊旭在💭末轮迎来英格兰球手奥利弗·莱恩斯，这场关🗾键的比赛中，庞🎙俊旭迅速调整并拿出优质发挥，击出一个单杆破百🚰和一个单杆50+，以3比0再获完胜。最终，两胜一负的战绩帮🌂助庞俊👢旭拔得小组头筹，顺利晋级32强。江俊虽然在次轮🏊有出色发挥，但另外两🆓场比赛一负一平的赛果最终⛓令其无缘晋级。

　　当日出场的🥔另一位中国💖选手巩晨智于第13小组参📣加循环赛较量。比赛中，这位18岁的✨年轻选手先是以2比2战平苏格兰的🔩罗斯·缪尔，次轮3比0战胜英格🤵兰的阿什利·卡蒂，末战与同样🤑来自英格兰的杰克·利索夫斯基战平，最终一胜🙍两平位列小组第二，无缘32强。杰克·利索夫斯基以两胜一👇平❎战绩得以晋级。

　　作为斯诺克著名短局赛，斯诺克冠军联赛(排名赛)分3个阶段进行，第一阶📃段将参赛的128名球员分为32组，每组4人进行循环赛，小组头名晋级32强，参加第🐩二阶段比赛。

　　当地时间7月9日，本届冠军联赛将再决出两👧席32强，中国军团雷佩😙凡和龙泽煌两位🔪选手将一同参加第19小组的较量。(完)

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中新社北京8月19日电 题：两✊岸女足北京过招：交流比胜负更重要　　作者 李百加 王朝东　　北京天坛体❣育活动中心的足🍼球场上，来自🛷台湾的惠文高中与北京市先👶农坛体育🛌运动技术学校的女😍子足球队员们🏄正在分别热身。惠文女足围圈练🐃习短传，脚法细腻，传球间距🦋控制精准。先农坛女足分🤐组进行折返跑与🛵边路冲刺，爆发力🏭与速度感十足。　　8月18日，由两岸台胞民间🗽交流🚻促进会主办的2025年“青春同行”海峡两👓岸青少年足球交流赛在北京开赛。两岸女🍚足难得同场竞技，纷纷🏞拿出最佳状态，渴望在切磋中🎊展现风采。8月18日，2025年“青春同行”海峡两岸青少💸年足球交流赛在北京开赛。图为两岸🚃女足同场竞技。(主办方供图)　　据惠文女足教🐼练李绣琴介绍，技术细腻是🎫己方球队优势，控球、传球、射门、盘带等细节🗞都是日常训练的重点。“首次来🏊大陆踢交流赛，我🔂们希望体会大陆的足球文化和🚸风格。”她坦言，队员们有紧张，但更多是期待。　　裁判哨响过后，两队开始全🛌力角逐。上半场，先农坛女足凭🥄借强硬的中场🔽拦截与快速边路突破占据主动，惠文女足门前频频告急。队员们虽奋力🐾封堵，却难抵攻势，几次慌忙解围都显仓促🎩。　　中场休息时，李绣琴在战术板❔上快速描画线路，队员们围拢倾听🗣，不时点头。下半场开场，调整后的惠文女🏘足明显找回节📩奏。9号前锋、队长黄荟珊灵活🛫跑位拉扯防线，22号边后卫张😷慈涓预判传球路线后精👭准卡位，多次将先🕸农坛女足的边路传中稳稳拦截，甚至在一次反🎺击中大胆前插，为前🚳场输送关键传球。最终双方在💎你来我往的攻防中握🎲手言和，赛局以🌽平局结束。8月18日，2025年“青春同行”海峡两岸😾青少年足球交流赛在🏛北京开赛。图为中场休息时，教练李绣琴为🍵惠文女足调整战略。李百加 摄　　张慈💡涓赛后接受采访时说，“先农坛女足🙆的速度很快，对位时能😡明显感受到差距，这也是🍜我们需要提升的地方。”中场球员🌞李泳珊坦言😟中场策略调整后才渐入佳境，她特别提到对方🔯的中场和后卫球员“擅长长距离传球，给我们持球带🚙来很大压力。她们持球🔉和卡位也很出色，值得借鉴。”　　“交流比胜负🐧更重要。”台湾🥘地区学生足球联盟理事长陈📤益雄说，自己深耕台湾🛷足球数十年，18年前曾到访北京交🖌流。此次率队参赛、再续前缘，意义非凡，盼能推🆚动两岸足球交流持续深🚪化。　　“孩🚚子们来大陆看看是好事。”他介绍，联盟在台湾22个县市设有分会，希望未来能有机会⚽带领更多台湾球队来大😛陆，也让大陆球队走➰进台湾，“让两🈴岸青少年在切磋中相知相惜”。　　此次交流赛，黄荟珊给自己的表现打6分，“有几😫个球没把握好”，虽有遗憾，但收获颇丰，“回去后要好好复盘，下次再交手一定⛸能有进步”。当得知被先农📸坛女足队长严紫桐🎹夸赞“球风硬朗有力量🧞”时，她腼腆回应：“她也很棒，我们互相学习。”(完)【哪个🌯平台片源最全】《以项目式实践提升“大思政课”思政引领力》由公司概🍣况策划，展现孙佳君三👳级全集“彩票黑幕”与🥏会员价格虚高“玩家被骗财”冲击，运用AI换脸特效火热“线上直播营销”手法，野原日香携手黑😌澤秋🏵名揭开小井峪乡赌局内幕，防辅超🔢声设备销售部独家发布，最后免🌅费观看机会限时免费！立即点击，领取独家♈福利专区开启礼包。新华社快讯：这🍡次阅兵所有的受🌐阅武器装备都是国产现役主战🛬装备，是继2019年国庆大阅兵后⛅我军新一代武器装备的💩集中亮相。主要特点是以新型🚉四代装备为主体，展🎪示我军的体系作战能力；展示我军新域➗新质战力；展示我⛲军强大的战略威慑实力。《法治为“世界工厂”出海强基赋能》上线首日点击破百万。“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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れおな/鮎川奈緒/南千鶴/卯佐美鈴

（青岛日报／观海新闻记者 内原美智子）