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直播吧7月9日讯 据The Athletic报道，利物浦将让心🙏理专家为球员做疏🔱导。

若塔意🔓外离世让利物浦的球员和工作🚄人员陷入巨大的悲痛，但球队也必须开⏺始新赛季的备战。本周二，利物浦大部分球👶员将进行集结，而俱乐部的心🎊理专家李-理查德森也将为大家敞开大门。

理查德森2019年🐶加入利物浦以来赢得了🚬诸多球员的信任。球员时代，他曾亲眼目睹队友⏮们因各种🛒心理问题而备受困扰，因为📶他们常常通过不健康的方式⌛来应对压力，比如酗酒。

理查德森和他的🆑兄弟尼克在2010年创😒立了一家专注表现分🕦析的公司AIM-FOR，并建立了📢一个名为“安全网”的在🐳线心理健康支持平台，提供从压🤬力到丧亲等一系🛰列问题的信息和帮助。随后，这一平台被😟职业足球运动员协🌨会采用。

去年10月，若塔曾在一🤖段视频中与理查德森进🎖行对话，讨论🐲了在消除心理健康障碍方🍗面取得的进展。理查德森透露，他每隔几周就会🕜要求斯洛特🐩让球员们填写关于心理🕝健康的调查问🤥卷。若塔在采访中🐦表示，这些定期💞发给球员的问卷是一个🦊很有用的工具，为他们👂提供了思考的机会和空间。

现在，一些球员🏂会通过重新✉回到球场上来缅怀他们的朋友，感受俱🥘乐部球迷的支持和温暖。在这种情况下，没有人会施加压力，只有理解和支持Ⓜ。但震惊和🙇悲痛的情绪一时间难🕍以消散，所以俱乐部将提供大量必要🚕的专业援助。

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中新网兰州8月19日电 (杨蕊)连日来，甘肃省庆阳市体🏇育✴助力乡村振兴暨环💎县毛井镇第六届农民运动会☕举行。来自13个行政村及周边🖊4个乡镇的800余名农民运动员，在村BA、拔河、象棋、草原风情跑等乡🔺土赛事中竞技，同步开展的🦕电商直播、书画课堂等活动，让这场盛会🎬成为集体育竞技、文化展示、产业推介、生态教育于一🐄体的乡村振兴🌺嘉年华。　　这场农🌳民体育盛会，正成为🐣撬动当地生态保护、产业升级、文化自信的综🐌合性支点，探索出“体育+”赋能乡村振兴的♓特色路径。连日来，甘肃省庆阳市🌩环县毛井镇🏑第六届农民运动会举行。图为毛井镇村BA震撼全场。杨蕊 摄　　从“观众”到“主角”：体🌮育激活乡村治理效能　　毛井镇红土咀村24岁的牧羊人🏋刘民首次以运动员身份参赛，这样🥗的转变是毛井镇推行“全民健身”计划的缩影。三年来，该镇累计修建🐢村级体育场地23处，培育农民体育🎨指导员42名，组建秧歌、篮球等队伍17支，实现“月月有活动、村村有队伍”。　　每年80万元的经费投入，不仅丰富了文体🚮生活，更带来显著社会效🚪应：2024年全镇矛盾纠纷🍎同比下降37%，村民议事会参与👹率提升至89%，“等靠要”思想明显转变。　　体育精神正🏻转化为发展动能。60岁的同村村民苗万栋🥘带队参加拔河比赛，他坦言去年参赛后，村📒民将竞技劲头投入玉米种植，单此🤩一项户均年增收近8000元。运动会筹😩委会数据显示，近三年参赛农民中，发展特色种养的🕕比例从18%升至53%。图为草原🔑风情跑健步行活动。杨蕊 摄　　生态与💱体育共生：赛事成环保“活课堂”　　8月的毛井草原绿📿意盎然，草原健🔆步行活动在此开展。与城市赛事不同，活动路线经生态🏀专家规划，避开植被脆🍨弱区，以传统牧道为主线，践行“无痕草原”准则——参与者沿指☔定路线行进、随身携带垃圾、不惊扰野🐁生动物。　　毛井镇镇长梁森表示，当地通过推广科学放👁牧、生态修复等措施，草原生态持续🧀改善。环县文旅局🍬副局长谷昊晟认为，这种“寓教于赛”模式，让生态保护理念深🏸入人心。　　“体育附加值”：产业链条双向🛐延伸　　运动会成🌾为特色产业展示窗口。毛井大件羊肉🧛经营者惠菊香现场演示❄电子溯源系统，消费者扫码可查看羊只运动轨迹、日均步数。依托“体育理念+畜牧业”，当地建成12个💬标准化养殖场，配套“晾圈”设施，提升羊肉品质。　　赛事催生服务业新态。该镇高家👇洼村居士山庄窑洞宾馆📳成网红打卡地，10间窑🏽洞提供特色住宿，本地美食吸引游客。负责人苏元伟说🏥，体育活动延长了消🏝费链条，带动🔣体验式消费。　　据当地官方数据😘显示，运动会期间，本地羊肉🐟线上线下销售额达120万元，签订意向订单37份；农机技能🔏大赛优胜者被合作社高薪🎊聘为技术指🐔导员；农特🤩产品直播间以“运动健康”概念推介羊羔肉、荞麦等产品，赛事奖品也选用🐘本地山羊羔，推动“体育+产业”深度融合。图为农民运动会现🅿场，美食品鉴推🅰介会上毛井大件羊肉备受🛂青睐。杨蕊 摄　　文化认同唤醒：传统与现代碰🛌撞出新活力　　开幕🌍式文艺汇演上，新编剧目《十赞毛井》将传统快板与🛄音乐剧元素结合，“村 BA”“三分球”等词汇融入唱词，LED屏展示本土🚮爱好者与专业🔫选手竞技画面，引发观众共鸣。这种传统与现代的🕗融合，是毛井文化振兴🌳的缩影。　　毛井镇💉副镇长高凯斌观察到，运动会🏫期间秦腔演出观👿看人次增加3倍，妇女啦啦队用农😝具设计“向日葵助力棒”，孩童将运😦动员编号编成顺口溜传唱。“体育激🌃活了文化创新内生动力。”高凯斌说。　　变化更体现在参与👕热情上：过去靠发物资🔽吸引村民，如今大家主📬动询问赛事安排；在外年轻人🛒请假回乡参赛，称“不能错过村里的奥运👚会”。　　据统计，运动会期间，毛🈹井镇线下接待游客8.6万人次，线上线下观👔赛超百万人次，带动宾馆、农家乐等消费收入约900万元，逛草原、住窑洞、看球赛成新风尚。　　环县农业农㊗村局副局长📸张志萍表示，毛井镇构建的“四维联动”机制——以体育赛事整合资源、以产业需求👎设计竞赛、以文化传承凝聚共✍识、以生态保护守住底线，破解了“就体育搞体育”的局限，让农民运动⚽会成为乡村振兴的“集成处理器”。(完)【成人影视是否合规】2025年08月上映的《轻一点🈲🔞茄子看片》引发争议，片尾大量92国产精品午夜📲福利彩蛋疑似为真实偷🧢拍片段，群设🤧搬家经销部声明影片已过审，但评论区依🚜旧分歧明显。■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。香坂百合最🤴新连载《中使💾馆提醒来马尔代夫中国游客加🙏强涉水安全防范》上线引发热议。“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 鈴香音色）