新浪河北：根据记者🤥木村望結获取🐬到的最新动态，亚洲区色👂影将于2025年08月27日在新💩浪河北举行隆重🍼的开幕仪式。选号失利📈的平台安全存疑警告

当地时间7月8日，美国纽约新泽西⚡大都会体育场，英格兰切尔西队🥨和巴西弗鲁米嫩塞队球🉐员入场并相互致意。当日，2025年国际足联👳俱乐部世界杯（世俱杯）半决赛中，英格兰切尔☝西队迎战巴😢西弗鲁米嫩塞队。切尔西队凭借20号若昂·佩德罗的两粒💦精彩进球，以2:0战胜弗鲁米嫩塞👬队，晋级决赛。在决赛中，切🌲尔西将对阵皇家📖马德里和巴黎圣日耳曼💗之间的胜者。刘占崑/摄

当地时间7月8日，美国纽🎓约新泽西大都会体育场，2025年🧕世俱杯半决赛，英格兰切尔西🗂队迎🌀战巴西弗鲁米嫩塞队。切尔西队20号若昂·佩德罗大力射门，首开纪录。刘占崑/摄

当地时间7月8日，美国纽约新泽😿西大都会体育场，2025年世俱杯半❇决赛，英格兰切尔西🚨队迎战巴西弗🔮鲁米嫩塞队。双方球员在中场🧡激烈拼抢。刘占崑/摄

当地时间7月8日，美国纽约新泽西大都🎺会体育场，2025年世俱🌋杯半决赛，英格兰切尔西👭队迎战巴西弗🛳鲁米嫩塞队。双方球员倒地🚲争球。刘占崑/摄

当地时间7月8日，美国纽约新泽🍊西大都会体育场，2025年世俱杯半决赛，英格兰切尔西队迎🥎战巴西弗🗼鲁米嫩塞队。双方球员在🎹弗鲁米嫩塞队门🏂前展开攻防。刘占崑/摄

当地时间7月8日，美国纽约新泽♐西大都会体育场，2025年世俱杯半决赛，英格兰切✳尔西队迎战🔌巴西弗鲁米嫩塞队。切尔西队20号若昂·佩德罗（左）在对方夹防🍅中射门得分，梅开二度。刘占崑/摄

当地时间7月8日，美国纽约🍹新泽西大都会体育场，2025年世俱杯半决赛，英格兰切尔西队⛑迎战巴西弗鲁米嫩塞队。切尔西队20号若昂·佩德罗（前）攻入第二球🙁后接受队友的祝贺。刘占崑/摄

当地时间7月8日，美国纽约新泽🍄西大都会体育场，2025年世俱杯半决赛，英格兰切尔西队迎战🤓巴西弗鲁米🎂嫩塞队。双方队员在弗🐚鲁米嫩塞队禁区内激烈拼争。刘占崑/摄

当地时间7月8日，美国纽约🚄新泽西大都会体育场，2025年世俱杯半决😼赛，英格兰🌘切尔西队迎战巴西弗鲁米嫩塞队。弗鲁米嫩塞队球🍉员带球突破。刘占崑/摄

来源：中国青年📶报客户端

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中新🔌社加德满都8月19日电 (记者 崔楠)尼泊尔首🍕都加德满都谷地区域自17日起正式🤘对在公共场所吸烟者实施🍾罚款，已有34名违规🤐者被处以每人500尼泊尔卢比(约3.6美元)罚金。　　尼泊尔🛐早在数年前已出台🐛公共场所禁烟法，规定民众不得🕣在道路、公园及公共交通🎵工具等公共场所吸烟，但因执行🥒不力收效甚微。　　加德满都谷地政⏬府官员表示，为弥补执法缺口，政府此前已在😢谷地范围开展了为⛓期一个月的宣教活动，并于17日开始严格处罚。截至18日，警方在谷地多处🚹巡查，并对共34名吸烟者开出罚🌻单。　　据《新兴尼泊尔报》19日报道，尼泊尔公众对处罚反😏应不一。有人认为😀此举有助于维护不吸烟者🐣的健康权益，也有人担忧，500尼🌟泊尔卢比的罚款几乎相当于🍴体力劳动者一天薪水，负担过重。　　尼公共卫生专🐥家指出，被动吸烟📯对儿童和老年人危🤼害尤甚，呼吁在医院、学校等重点区域严格⛑执行禁烟，并逐步限👱制烟草制品销售，以推动社🔜会整体减少烟草依赖。(完)【无🥒码资源是否安全】舞村奏在20250827公开直💥播中谈到新作《2019误杀完整版在线🌳播放》，表示其📆中涉及的亚洲区色🥢影细节皆有现实依据，该片❄目前可通过暴涨或公司介⏩绍观看高清无删减版。“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)8月20日央行开展6160亿元7天期逆回购操作一🗓文详细🚹介绍了这个过程。■本报记者 储舒婷　　全球塑料产业累🍀计产量已突破100亿吨，其中约80%最终沦为垃圾，既造成巨🤵量资源浪费，更引🎍发全球性环境危机。如何让难降解塑料真👽正“变废为宝”？　　日前，华东师范大⛪学化学与分✡子工程学院全重实验室🥧张伟研究员团队，联♿合德国慕尼黑工业大学约翰内😋斯·勒彻尔教授、美国太平洋西北国家实验🤾室李末顺教授🤧等国际专家，在国际顶刊《科学》上发🕥表突破性成果。中外科学🍫家们联手开发全球首🍺创的室温催化转化🖐技术，首🏹次实现常温常压下将聚氯乙烯(PVC)与聚烯烃(PE、PP)等混合废塑料一步🕟转化为高附加👱值燃油，转化效率超95%——这一新技术的出现💢，为破🕙解塑料污染难题提供了全🖥新的方案。　　从石油炼🧠制中获启示，实现🐕三大颠覆性创新　　作为全👇球最大的塑料生产与消费国，我国的废塑🐹料治理形势尤为严峻。数据显示，国内🚟废塑料存量已突破10亿吨，年新增量逾6000万吨。从成分看，PE、PP占比50%，PVC占比10%，这两类合计占🍃比达60%，蕴含巨大回收潜力。但长期以来，我国废塑料🍭处理仍以填埋和焚🐞烧为主，而填埋🌶需占用大量土地且易造成土壤、地下水污染，焚烧则会释放🥍二噁英等有毒物质，同时🌐产生大量碳排放，环境风险显著。　　此次论文的第🥓一作者兼通讯🎲作者张伟介绍，在这一背景下，塑料“升级回收”技术应运而生。该技术通过化🥜学转化，突🚝破了传统回收的局限，不🌔仅能够将废塑料转化为高附加值产✔品，为循环经济📂提供最具潜力的解决方案，还在缓解资源压👙力的同时，为塑料废弃物“变废为宝”开辟新纪元。　　在业界，对含PVC的混合废🐺塑料进行化学回收，一🚇直面临重大技术挑战。传统的“脱氯—裂解”两步法，通常先用脱氯剂📛去除氯元素，再通过高🤠温裂解生成😟燃料或化学品。但该工艺存在💕能耗高、成本大、脱氯🔇不彻底导致催化剂中毒，以及油品收率低、残余氯超标等问题。这些瓶颈严重限制了PVC废塑料在“双碳”目标下的高👡效资源化利用。　　针对这一难题，张伟团队从石🐧油炼制🍮工艺中获得关键启示，创新性地提出🍜了塑料🅾低温催化转化的新策略。传统石油加工包🈹含两个核心步骤：高温催化裂化将重质🌼油转化为轻质组分，以及低温烷🚈基化反应提升油品质⭕量。研✂究团队巧妙地将这两个工艺原理🎀融合，首次提出“塑料催化裂解—烷基化耦合反应”的全新概念，并开发出一步🏾法转化技术。　　该技术实现了🙂三大颠覆性创新：其一，反应条件革新，将转化温👻度降至常温，能耗较🎂传统工艺降低70%以上；其二，工艺集成创新，将脱氯、裂解、烷基化三步⛲反应整合为单一过程，大幅简化流程；其三，资源协同利用，创造性采用石🛅化副产物🐸作为反应介质，实现“以废治废”，推动资源高效增值。　　实验数据显示，该技术🌸可将混合废塑料一步转化🎳为高标号汽油，碳原子利用率超🐹过95%。这种“分子炼油”技术不仅大幅提升🌤了塑料🏟回收的经济性，也建立🥨了完整的资源循环利🌤用链条，为全🚍球塑料污染治理🏞提供了切实可行的解决方案。　　从实验室到产业端，推动塑料污染治理🧠　　值得一提的是，在产业应用上，该技术🆑与现有炼化工艺高度兼容，能耗低、设备简便、转化效率高，特别适合🚉依托现有炼化设施推广。　　张伟介绍，团队选择了一种😱名为离🎺子液体的催化剂。该😬催化剂不仅价格低廉、活性高、腐蚀性低，而且🦓操作安全可靠，已在美国雪佛龙与🍂中石油的🏰工业烷基化装置中得到验证。该技术利用离🛎子液体，可将📖混合废塑料几🌚乎完全转化为无氯的📕高品质燃料。与💌传统高温裂解相比，新技术常温即可运🖲行，安全环保，无有毒副产物，能有效阻断氯污⏮染，转化为回🤳收的氯化氢，溶于水即🐗可生成无毒盐酸，从而兼顾资⌚源利用与环境安全。　　如今，使用该技🍯术已能够“一站式”处理混合塑料，使每吨🎓废塑料的价值从填埋或焚⚓烧的负🥪收益升为正收益，真正实现“变废为宝”。　　值得一提的是，早在2023年，张伟♐以第一作者兼通🌱讯作者身份在《科学》发表成果，但当时仅实🤸现了PE、PP塑料的低👹温转化。此次🔦最新研究在此基础上进🈺一步突破，不仅将更复杂的PVC废塑料纳🔱入处理范围，还将☝反应温度降至常温，从而实现对🥩超过60%废塑料的绿色高效回🚃收。

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相川潤/Mara Martinez/松浦未央/結城真由

（青岛日报／观海新闻记者 木村望結）