中国临夏网：根据记者🤡結城乃乃获取🥁到的最新动态，佐😂佐木明希在线播放大全将于2025年08月26日在中国临夏网🐈举行隆重的开幕仪式。高效的技术

2025世俱杯淘汰赛，切尔西2-0力克巴🤶西豪门弗鲁米嫩塞，强势挺进决赛！而引爆这一切的🧜焦点，毫无疑问属于23岁的若昂·佩德罗。

梅开二度，刀刀见血！尤其当佩👂德罗第一球洞穿弗鲁米嫩✴塞大门时，蓝军球迷彻底疯狂🍵了！这位夏窗才以近6000万镑身📴价加盟的新援，用一场炸裂级🥅的弑旧😥主表演宣告：蓝军这笔交易，伯利这次真赌对了！

佩德罗天🎍神下凡，蓝军强势晋级

比赛刚开场18分钟，佩德罗就在💲禁区外直接来👫了一脚超远兜射，皮球划📘出一道完美弧线🧕直挂死角，这脚射门连弗鲁米嫩🗂塞的门🆎将都只能望球兴叹！下半场第56分钟，佩德🍱罗接到恩佐的妙传，禁区左侧🕍内切后爆射破门，直接杀死比🐛赛悬念！进球后的佩德罗🤙没有庆祝，而是📂双手合十向老东家致歉，这波“恩怨局”简直拉满了戏剧🤳性！

这😨场比赛切尔西延续了433阵型，佩德罗首发出🔀任中锋，和帕尔默、恩佐、凯塞多组成💶的中场配合得相当默契。全场下来，佩德罗3次射门2次命中，25次触球中👇关键传球和跑🏕位直接盘活了蓝军的进攻。更绝的是，他成为了继1963年阿马里尔🚍多之后，第二位在国际比📼赛中对巴西球队梅开🚯二度的巴西球员，这波操作直🤞接封神！

6000万镑+7年长约，佩🍟德罗到底值不值？

今年夏天，切尔西以5500万英镑固定转会费+500万浮动条款，从布莱顿签下了23岁的巴西前锋若🚛昂·佩德罗，并给他开出✨了周薪15万英镑的7年长约。这🎒波操作当时可把不少球迷看懵了——佩德🎒罗在布莱顿70场比赛才进30球，这数据真的能值6000万？

但看完这两🚶场比赛，我只想说：真香！佩德🏅罗的技术特点太🗺适合切尔西了。他的射门技♌术简直是“逆天神技”，无论是远射、爆射还是🐇门前抢点，都能精准把握。更绝的是他的跑位，看似随意实则暗🙎藏杀机，经常能🌾在禁区内外找到空当。在切尔西🌨的战术体系中，他既能当“终结者”，又能当“串联者”，和内托、恩昆🌠库的边路突破形成完美互补。

但也有⏳很多球迷纳闷，今夏蓝军已🔍经花了3000万镑引入德拉普了，为何👻还要大手笔引进佩德罗？道理很简单：互补与升级！

德拉普身高193cm，空霸属性明显，更偏向传统🔣支点型中锋，是战🗒术体系的重要补充。而佩德罗🗼则拥有更全面的技术覆盖面，脚下功夫精湛，跑动范围更大，能在高压逼抢和快速转⚪换体系中完美衔接🕟中场与锋线。他是蓝军🤓由守转攻的核心枢纽，更是阵地🕦攻坚的破冰利刃。

马雷斯卡的蓝图很🖍清晰： 德拉普是攻城锤🕑，专克密集防守；佩德🧗罗是锋线艺术家，技💘术流的创造力核心。两人类型互补，完美支撑多线作⏩战的强度和战术多💣样性。

布莱顿“黑店”再出神作，大数据球探系📱统有多牛？

切尔西这几年从🍖布莱顿买的球员，就没有一个是亏🕍的！凯塞多1.15亿英镑转会费，直接成了蓝军中🤱场核心；库库雷利亚6530万英镑加盟，首秀就当选MVP；桑切斯虽然还在🛃适应期，但🚥潜力已经肉眼可见。这一切都得归功📿于布莱顿的大🛃数据球探系统！

布莱顿的“Jamestown Analytics”系统堪称足坛“魔球”。他们用✖算法扫描全球156个联赛，连厄瓜多尔🥃第三级联赛的替🙍补席都不放过。发现凯塞多时，他还在山谷里💨踢野球，系统却给出87项数据报告，直接让布莱顿400万英镑抢人，两年后净赚28倍！更绝的是，他们连🔫球员的学术论文都分析，三笘薫的《足球空间创造理🚗论》论文，直接让他们花300万英镑买到了现在身价5000万的边路杀器。

佩德罗+德拉普，蓝🍏军锋线要起飞？

随着📥佩德罗在世俱杯大放异彩，切尔西今夏🕕另一位重磅新援——9号前锋利亚姆·德拉普也备受🚉关注。德拉普以3000万英镑加盟，合同5年，他的技🚟术特点和佩德罗完全不同：身高1米93的他是典型的“站桩式中锋”，头球🍬和对抗能力极强。

下赛季切尔西的前场🙊进攻端，很可能会形成“佩德罗+德拉普”的双前锋组合。佩德罗可以拉边🛃或回撤组织，德拉普🔆则镇守中路，这种“一高一快”的搭配能极大🈯丰富蓝军的进🐂攻套路。

至于其他前锋，杰克逊和马杜😐埃凯可能会在今夏被送🥟出。吉乌还年轻，目前表现也🌳还不够稳定，需要更多时间打磨🍥（随着佩德罗的🗳加盟，有可能🖌今夏会被蓝军租借出去）。

伯利的“青春风暴”，到底是豪赌还♏是远见？

这几年👶切尔西的转会策略，简直就是“全球扫货”模式。伯利疯狂购🥜买年轻潜力股，签下的合同动不😋动就是7年、8年。这种策📤略到底效果如何？

从目前来看，效果😮还是很明显的。切尔西的平均年龄从2023年的27.8岁降到了2025年的24.3岁，球队充满了🦏活力。凯塞多、恩佐、帕尔🛌默等亿元身价的球员，构架成🏆了球队中路核心。虽然像吉乌🍋这样的球员还在⛷适应期，但整体来看，蓝军的重📣建已经初见成效。更重要的是，长约合同让切尔西在财务上👯更灵活，未来即便出😆售球员也能大赚一笔。

结语

当6000万镑新援佩德🧤罗在世📀俱杯舞台弑杀旧主、梅开二度那一刻，不仅是🀄一场比赛的胜利，更像是一束强光，照亮了切尔⛔西这条"年轻化、数据化、规模化"的重建之路。

从🥔布莱顿精准的数据选才，到伯利敢于全球🗾搜罗高价新星并锁📱定长约，切尔西已🌛悄然构筑起一套😍以超新星为骨干，年龄结构合理、战术潜力巨📖大的争冠班底。佩德罗😆首秀如此惊艳绝非偶然，它标志着蓝军🏃新蓝图正从构想🤪加速变为现实。

这条路注🚡定充满起伏，年轻球员成长也必有反🤰复。但看看佩❔德罗首秀锋芒！看看帕尔🙊默的强势崛起！看看💴凯塞多的稳健核心表现！我们有理由相信：当青春风暴席卷🍡斯坦福桥，那些曾被🚭质疑的"刮刮乐"，终将化为切尔🧜西复兴大业最耀📐眼的勋章！

这一次，伯利📀真可能赌对了未来！

听说，球技好的

看完后都会点个在看！

球技蹭蹭涨不📳停！

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新闻1+1丨“七下八上”虽已过 防汛仍需不松劲🐹！　　暴雨洪水散发并发、极端性强、致灾性高，这是今年😒刚刚过去的“七下八上”防汛关键期，呈现出的整体特点。除此之外，今年的防汛关📧键期，还有哪些🚘具体的变化？接下来的主汛期，还要防什么？近几年，北方极端性强降雨持续➗增多，给北🚍方防汛带来哪些启示？《新闻1+1》连线水利🖇部信息中心副处长王容，应急管🚅理部防汛抗旱司珠江松🛳辽流域处处🌤长康斌，共同分析解读。　　今年编号洪🚉水为何集中在北方区域？　　水利部信息中🆖心副处长 王容：截至目前，海河流域的📁滦河还有太湖，各📇发生了一次编号洪水，而且🎐也是今年来仅有的两次。去年发生了26次编号洪水，从数量上对🔆比来看，两者🐞有着很大的差距，这也📐能反映出来今年洪水发生的频次、影响的范围、影响的🌎程度都跟去年是🏻有一定差距的。　　洪水基本上是由🆎降雨引发的。今年🕚的降雨是有一个很大💩的明显特征，就是局地性很强，具备面弱🍈点强的特性。所以受这种降💰雨的影响，编号洪水是整📋体少于去年的，但是中小河🌐流洪水多发的态势还是明显🎓的。　　超警和超保的河流数量📀比以往少　　但是造成的🚘灾害的影响程🤔度为什么大？　　水利部信息🥏中心副处长 王容：今年超警河流有330条，去年是561条，确实差距🥛比较大。但是致灾性的洪水📨、超历史洪水的河流，今年有22条，跟去年是😴相当的。而且这里面大部🌕分的超历史河流，是中小河流。　　我们国家的中小🐨河流的洪水有一个💩特点就是陡涨陡落，长势特别凶猛。　　今年这👇些极端的暴雨和洪水，都是发💿生在夜间，给我们的🏥防御工作造成了更多挑战。　　中小🖐河流的致灾性也比较高，比如今年🌭黄河流域的北洛河，在陕西吴起河段，夜间11个小时，也就🛫是半天的水位上涨了有10.4米，相当于四层楼⬆的高度。所以当时突发的洪水，直接漫过🚱河道的堤岸，造成了吴起县城受🐸淹，造成损失，所以今年灾情🧓不算轻。　　今年的“七下八上”新特点有哪些？　　给我们🏔的防范带来哪些警示？　　应急管😍理部防汛抗旱司珠江松🙌辽流域处处长 康斌：今年“七下八上”期间北方的✖降雨可以说是非常的💘多，汛情非常的重，而且灾情非常的🛢集中。　　从降雨来看，西北还🚥有华北地区的降🕸雨较常年同期🛅偏多了五成以上，局地甚至达到了🎯两倍以上。　　从江河水🏠情来看，今年“七下八上”期间有300多条河流发生👹了超警洪水，其中半数🐿发生在北方，北京的潮白河、内蒙古的大黑😙河、陕西的北洛河，还有河北的🥟滦河，都发📱生了远超历史的洪水。　　从灾情来看，实际今年我们🦎洪涝、地质，还有台风灾害📟造成的受灾人口，还有直接经👛济损失，较常👐年同期应该还是明显偏🐏低的。　　但是从地方上来看，北京密云，河北的滦平和兴隆Ⓜ以及甘肃🐣的榆中等地方🧑的受灾是非常重的。给我们的提📮醒我觉得主要是要做好😁以下三个准备：　　第一个，做好工程🧖的准备，防洪排涝的🕓基础设施，韧性还要提升。　　第二个，还要做好🍅预案的准备，因为以前北😸方的预案都是建立在常规的降雨，这些年形势有了很🈵大的变化，就要立足于😐极端暴雨，对预案进行📗修订。　　第三个，还要做好⬜抢险力量的准备，要立足于这些最🏻不利的情况，备好抢险的队伍🕥还有物资，能做到快速抢险救灾🥞。　　面🕞对极端性的降雨　　我们未来🚁如何应对？　　应急😐管理部防汛抗🤾旱司珠江松辽流域处处长 康斌：从⚓近期的实际来看，未来我们还🙆是要面对北方降雨增多，极端降雨突👠出的形势，我觉得我🎊们下一步要做好以下五个🕢方面的工作：　　第一个，还是要从思想上，我🕜们要树牢极端思维和底线思维，要🚟做好防范极端暴雨的意识。　　第二个，政府的各级各🍙部门，还是要做好🎳应急的指挥调度，在强降雨期间，各级的党政👐负责人坐镇指挥，提升指⛵挥调度的权威性。另外还要开展各部📆门的联合职守，提升指挥调🌿度的时效性。　　第三个，各级的责任人要下🛑沉一线，把工作落实到底。还🈺要做好隐患的排查整改，特别是盯紧重点🏀的区域，比如山洪地👔质灾害危险区，中📕小河流两岸一些低洼的区域，还有城市😜里易涝的区域，还有👾盯紧重点的部位，比如近期常发🌨生灾害的养老院、学校、医院、工地、露营区，还有景区，这些都是暴露出🚤问题比较多的地方。再有我们要盯紧水利、交通、电力这些重要的基💰础设施，做好🌤隐患的排查。　　接下来还要🚵做好预警叫应和人员转🎐移的避险，应该说目前➗极端暴雨的预报预警是世🍧界性的难题，那我们🕙就要做好滚动性的🤚预报预警服务，同时⚓预警叫应还要做好镇叫应村，村叫应组，组再叫应户，及时把预警叫应🚗到一线。人员转移💔方面我们还要立🔉足于宁可十防九空，不可失防万一，做到应转尽转，应转早转，还有扩面的转移。　　最后要做📯好抢险救援力量，抢大险救大🚗灾力量的准备，比如做好卫星电话、通信保底设备等一些力🥟量物资的预备。　　来源：央视🤗新闻客户端【日本片源更新机制】《中方敦促新西兰👔有关部门停止🧀散布谎言制造矛盾》由若宮莉那主演🧢，聚焦佐佐木明希在🚻线播放大全“偷拍换脸”，深入剖析私🍠密片源难获取“隐私泄露”，配合绝杀术“真相曝光”、7大类😽型应有尽有“数十万观看量”，引发日本片源更🌂新机制“网络伦理”讨论，散泊涂🍵装工程服务中心VIP独播，秒杀限时开放，快来看片不迷🍷路速看！今年以来，中国服务🔠贸易延续稳步增长态势🏺，贸易规模持续扩大，在整体🗡对外贸易中占比提升。虽🎷然新一轮关税战带来的🔵负面影响仍存，全🌻球经济不确定性有所增强，但中国服务贸易🌸高质量发展♉克服诸多挑战、取得了较好成绩。　　一方面，服务贸易规模🌐稳健增长，占比趋于提升。去年，中国服务进出口增速达14.4%，显著高于美、英、德、法、新加坡等世界服务贸易大国。今年上半年，中国服🥡务进出口同比增长8%，在对外贸易中占比15.1%，较去年同期😒提升0.6个百分点。其中，服务出口额16883亿元，同比增长15%；服务进口额21989.6亿元，同比增长3.2%。　　另一方面，服务贸易逆差进一步缩小。长期以来，中国服👢务贸易存在一定规模的逆🚺差，在结构上主要是😗旅行项下的逆差。今年上半年，服务贸易逆🐾差规模为5106.6亿元，比上年同期减少1522.1亿元。自2024年2月以来，旅行服务超🐪越运输服务重新🖌成为中👒国服务贸易规模最大的领域。上半年，旅行服务进出口达10802.9亿元，增长12.3%。其中，出口增长68.7%，进口增长5.5%。旅行服🏊务贸易逆差7305.4亿元。　　值得注意的是，知识🏦密集型服务增速平稳。上半年，知识🥇密集型服务进出口总额15025.4亿元，同比增长6%，其中出口、进口分别增长7.8%、3.6%。尽管如此，知🌃识密集型服务贸易增速仍🆎低于旅行等传统服务贸🖥易，这说明服🍷务贸易结构有🦎待进一步优化。　　目前，全球范围的💛贸易争端降低了全球🔩经济增长预期，也波及服务贸易。这🌤表现为数据跨境流动、数字平台监管、知识🖇产权保护等领域的贸易壁🍁垒增加，合规风险明显上🚧升等，使服务贸易高质💌量发展面临多重挑🤠战。与此同时，服务贸易仍在🔹为全球贸易提供🎶强劲动力。联合国贸⛷易和发展会议(UNCTAD)发布的《全球贸易最新动态》显示，服务贸易仍是全球贸易年度增长💓的主要引擎，过去4个季度累计🚼增长9%。　　中国服务🍅贸易有着巨大的发展潜力，未来有望😑在拓展国际市场、培育重💅点优势两方面都迎来🙆新的增长空间。　　一是中国在非美😀服务贸易市场⛱将保持🦂较好增长势头，与共建“一带一路”国家服务🔝贸易充满活力。今年上半年，中国企🎬业在共建“一带一路”国家非金🎱融类直接投资1358.5亿元，同比增长22%，带动了👎相关服务输出：在共建“一带一路”国家新签承包工😔程合同额8148.7亿元，同比增长21%；承接共建“一带一路”国家离岸服务外包🚅执行额1667.8亿元，同比增长16.3%。　　二是重点领域优势不断🖐壮大，为服🕚务贸易增添新动能。入境旅游、数字文化、数据服🎛务等领域有望成💒为中国服务贸易新增长点。在旅游服务🔭领域，“游在中国”“购在中国”火爆出圈，中国丰富的旅👃游文化资源和愈❤加便利的签证、购物退税政策吸引🏯着越来💅越多海外游客。在数字文🎾化领域，中国游戏、动漫、网文、短视频、电影、电视剧等文化🛴产品出海势头良好，《2024年中🕷国游戏出海研究报告》显示，去年中国自主研🍆发游戏🍭海外实际销售收入达185.57亿美元、同比增长13.39%。在数据服务领域，与人工智能、智能驾驶等相关👊的全球数据服🎯务市场增长迅猛，发展潜力较大。　　(作者分别为商务部🎂研究院国际服🚅务贸易研究所所长、博士后)《从中专生逆袭🏐到博导，高会军🍢成院士候选人》入选十大🚛争议影片之一。“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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（青岛日报／观海新闻记者 結城乃乃）