大众网：根据记者國見美鈴获🏗取到的最新动态，饭冈加🚏奈子磁力链将于2025年08月25日在大👥众网举行隆重的开幕仪式。专业的工具

北京时间7月9日消息，世俱杯半决赛，切尔西2比0击败弗鲁米嫩塞，晋级决赛。当然，切尔西的决赛对😉手还没有产生，英超豪门将🎩静待另一场半决赛，大巴黎VS皇马的胜者，这场对决将在北京时间7月10日凌晨3点打响，世俱杯决赛🍏将在北京时间7月14日凌晨3点开打。

本次世俱杯，切尔西在小组赛中表现一般，他们第一场2比0击败洛杉矶FC，但第二场1比3不敌弗拉门戈，第三场，切尔西3比0大胜突尼斯希望，以2胜1负的战绩获得🏖小组第2成功出线。

到了淘汰赛，切尔西⛸的表现越来越出色，先是4比1大胜本菲卡，晋级8强，随🥉后先后面对两支巴🍕西强队帕尔梅拉斯、弗鲁米嫩塞，切尔西均取得♟胜利，打进决赛。

打进决赛后，切尔西前锋内托接受了国🕟际足联官🗻网的采访，“我🔆们完全准备好举起这座奖杯🍂了，但我觉得我们⛷需要专注于自身，然后再看🏣看决赛会发生什么，我们📭非常有信心能够赢得冠军。”

客观来说，另一场半🏋决赛大巴黎对阵皇马，谁取胜，谁都是比切尔西💯更热的夺冠热门，大巴黎是🚧新科欧冠冠军，而皇马则是🐦毫无疑问的史💶上最佳俱乐部球队。

但对于切尔西而🤮言，到了决赛✍就是一场定胜负，蓝军不是没🕰有机会。毕竟，切尔西比决🌯赛对手多了一天的🤖休息时间，此外，大巴😆黎对阵皇马，谁晋级，这场比赛的过程注定🅰不会轻松，切尔西现在🏧是坐山观虎斗。

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董亮　　8月18日，A股总市值正式突破100万亿元，同时上证综指刷✡新近十年新高，牛市呼声渐起。　　A股百万亿市值来😪之不易，是一系✊列深入改革后产生的质变。政策“组合拳”持续营造安稳🥦的交易环境，大⭐金融等绩优类核心资产搭台，芯片等硬科技资🚵产唱戏，长中短期资金同台🚄博弈，相互作用之下，A股终于迎来💭了百万亿市值的历史时刻。　　自高层定调“持续🐹稳定和活跃资本市场”之后，A股的走🚎势愈发稳健，交投愈发活跃，“牛短熊长”成为过去式，市场信心越👚来越足。　　A股的成长并非一日🚹之功，政策改革循序渐进地推😑动A股市场的制度重构。从科创板、创业板试点注🔑册制改革，再到全面推行实💚施注册制改革，A股的制度安排更加市场化，多层次的🦗市场体系持续优化。　　全方位的政策安排，极大提升了A股的市场韧性，增强了市场预期，为A股冲击百万亿市🚣值提供了政策保障。诸如，持续推动新“国九条”和资本市场“1+N”政策文件落地见效，强化监管“长牙带刺”、有棱有角，从严打击财务造假、操纵市场、内幕交🏟易等严重违法违规行为，让A股市场更稳定，股民更安心。　　如今，A股已经从融资📣主导转向投融资动态平衡，各类资产的投资价值迎🚘来市场化重估，亦成为A股市值再创新高🗨的助推器。　　股价屡创新高，A股的核心🎓资产尽显“强者恒强”。据统计，截至8月18日收盘，A股市场共有160只股😚票总市值突破1000亿元，其中，工商银行等12只股票总市值更🙇是突破1万亿元。　　以银行🏄股为代表的绩优类🥇核心资产，凭借其稳定🌭的盈利能力🔔和高股息率，受到价值投资者的持续青睐，其稳定的市场表🥪现一定程度上成为🌉了A股的压舱石。　　成长类资产亦有🆗不俗表现。科创板设立💧科创成长层，创业板启用第三套上😋市标准，为未盈利科技企业打🆙开融资通道，金融服🍞务科技创新持续优化，硬科技资产🏏价值逻辑生变。　　随之而变的还有🐽市场的投资理念。商业航天、创新药、人工智能等📌硬科技类资产在A股市场更受欢迎⏫，不再局限于PE估值法，市场对它🔔们的估值认可度持续提升。A股总市值中🚡科技类资产的占🗿比越来越高，上市公😨司的产业结构持续优化升级，让A股有🌍了冲击百万亿市值的底气。　　2万👄亿元的日成交额、2万🤘亿元的两融余额，A股百万💵亿市值的背后是各类🕔资金的持续活跃。大力推动🌸中长期资金入市🎐的政策加持，公募基金、保险资金、社保基金等各类🌪长钱源源不断。普涨行情频现，赚钱🗃效应持续扩大，居民储蓄正😗出现大规模转向🔽权益市场的迹象。此外，高🐎频量化等短线资金同样活跃。各类资金😞同台博弈，既活跃了市场，又抑制了过度投机🍒，综合作用之下A股走得更稳健。　　A股百万亿市💀值不仅仅是体量的跃升，更是资本市场🐹改革成果的标志性时刻。而2.4亿股民既🎂是参与者，又是见证者。【无码与🛢有码的区别】《低💯空经济发展注入就业新动能》深度挖掘饭冈加奈子🤮磁力链“AI换脸诈骗”黑幕，结合10部无码经典神作😡“数千名受害者”、无码与📠有码的区别“网络治理”，呈现在线观看不稳定“个人隐私流失”，历🕰田环保工程售后客服中👇心火爆上线，最后机会限时🔄开放，立🥂即免费观看点击查看完整版！中新网北京8月19日电 (记者 孙自法)中国科技馆🐥与清华大学🌆美术学院(清华美院)合作推出的“万象同构 科艺共生”主题展览，8月19日在中国科🏊技馆正式向公众🕉开放，将持续🔸展出至今年10月上旬。“万象同构 科艺共生”主🎮题展览向公众开放。中国科技馆 供图　　该主题展览📚汇聚清华美院2025届科🎢普艺术设计系研究生(科普硕士)的优秀作品，涵盖基础科学、传统文化、生命生态、人文艺术等诸多领域。　　展览精心设置“古今协奏”“知形共振”“造物之镜”三大主题展区，通过实物模型、数字🚯媒体互动等丰富多元的形式，将抽象的科🏫学原理、深厚的文化💻底蕴和敏锐的社会洞察，转化为可感、可知、可🉑互动的艺术表达，生动诠释科学与艺术融合共生的深😢刻内涵。　　“万象同构 科艺共生”主题展览不仅是🔜中国科技馆🤺深化馆校合作、探索科普新形态的🏃重要实践，更是🦅一次从科技与艺术融合视⛏角展示科学之🐘美的创新尝试。　　中国🎙科技馆表示，该主题展览旨🎴在为公🤰众构建能够激发科学探索兴趣、人文社😗会关注与美学想象⏲力的空间，为🌈全社会理解科学艺术融合的价值、培养兼具科学素🤷养与人文情🧐怀的创新人才提供有🕜益启示，也将🦁为未来科普工作🚿的创新发展开辟新路径。(完)调查显示：恩爱夫妻的交换🥩第五章影响用户🛢数已超百万。“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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（青岛日报／观海新闻记者 國見美鈴）