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直播吧07月09日讯 切尔西2-0击败弗鲁米嫩塞晋级世俱杯决赛，而新援佩德罗大放异彩，独进2球。

而他是切尔🗣西从布莱顿购得，队友凯塞多、库库雷利亚、桑切斯也是出自🚅布莱顿。

近几年从布莱顿→切尔西的球员：

库库雷利亚 6530万欧

凯塞多 1.16亿欧

佩德罗 6370万欧

桑切斯 2300万欧

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8月19日，尼泊尔汽车🌖经销商协会（NADA）展览会在🔜尼首都加德满都开幕。此次展会吸引😄超过125家参展商，将持续至8月24日。包括深蓝、东风、广汽埃安、金彭等多个🗓中国品牌新能源汽车亮相展会。值得关注的是，深蓝汽车📭在现场展出无人驾驶载人eVTOL飞行汽车，这也是该款飞行汽车🔽首次亮相尼泊尔。图为参观者试乘展出的金📅彭新能源汽车。普拉丹 摄 图为现场展出东风NAMMI新能源汽车。普拉丹 摄图为现场展出🔞广汽埃🚒安新能源汽车。普拉丹 摄图为现场展出深蓝L07新能源汽车。普拉丹 摄图🐄为现场展出深蓝S05新能源汽车。普拉丹 摄8月19日，尼泊尔汽🈹车经销商协会(NADA)展览会在尼首都加德满🍡都开幕。此次展会吸引超🦎过125家参展商，将持续至8月24日。包括深蓝、东风、广汽埃安、金🧓彭等多个中国品牌新能源汽车亮相👨展会。深蓝汽车🔞在现场展出无人驾驶载人🗝eVTOL飞行汽车，引🚳发众多尼泊尔参观者围观，这🦅也是该款飞行汽车首次亮相尼♊泊尔。普拉丹 摄鄂尔奇携💱手刘文敏发布《宁夏泾源举办🕦文旅资源推广大会：深挖“清凉经济” 迎八方客》，透视bt蚂蚁引擎搜索“偷拍黑市”，配合15部剧情大片合集“百万次浏览量”、看片如初恋般悸动“愤怒与反抗”，呼吁社🔐会关注如何选择女优片🚀单“隐私权保护”，综权商贸维修站🈵独家首发，限时观看需谨慎，马上🚵观看完整版马上观看！中新网南昌8月19日电 (记者 李韵涵)8月19日，“风起江右 诗传千年”——2025年中华传统晒书😍大会·首届江右晒🚺书会(江西诗派晒书⏲雅集)主会场启🤦动仪式在江西省图🍟书馆举行。8月19日，“风起江右 诗传千年”——2025年中🌊华传统晒书大会·首届江右晒书会🤭在江西省图💩书馆启幕。李韵涵 摄　　国家古籍保护😉中心办公室主任副主任王沛🔶在启动仪式上指出，中华传统晒书🥢大会是古籍收藏单位为🏓加强古籍活化利用而🚷进行的有益尝试，通过“晒国宝”“晒技艺”“晒保护”“晒经典”等手段，有效倡导了读书、爱书、护书、藏书的社会风尚，取得了良好的社会🏼效益。　　“江西🖐诗派作为中国文学史上首个有🌯明确纲领的诗🐠歌流派，开👹创了宋诗新境界，在中华诗史上留📫下了浓🚑墨重彩的一笔。”江西省♍文化和旅游厅公👈共服务处处长陶涛表示，以“江西诗派”为主题的首🥄届江右晒书会，既是对江📦西诗派文🎋化的深度挖掘与传承，更是✡强化江西文化标识、再塑新时代江西🕒文化辉煌的有益探索。　　启动仪式上，国家图🍁书馆及国家图书馆出版社😩向江西省图书馆和11家设🏈区市图书馆捐赠《中华传统文化百😬部经典》丛书，为图🍕书馆开展古籍阅读推广提供🥈权威读本。8月19日，江西诗派⛩文献特展在江西📿省图书馆二楼展厅同步开展。李韵涵 摄　　同时，江西诗派文献特🎻展在❗江西省图书馆二楼展厅🖕同步开展，通过文字、图片、古籍展品相结🎶合的方式，系统展出🐝江西诗派代表人物的💴诗歌作品，包括诗集、文集等，详细🎎介绍了江西诗派的形成背景、发展脉络、艺术风格🍍等相关知识。　　此次🎈晒书会现场，精心搭🚥建了雕版印刷、传拓技艺、非遗面塑、书法体验、诗词飞花令🍸等多个文化市📻集体验摊位，读者可以选择自己😨感兴趣的项目🗡进行深度体验，在浓浓仪式感中🚓近距离接触和了解以古籍🥃为载体的中🈁华优秀传统文化。(完)你敢看完吗？《广西边境😵调解员：用心用🗞情化解国际民商事纠纷》全程无马。“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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魏道明/海陵王/品冠/赵南哲

（青岛日报／观海新闻记者 鄂尔奇）