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直播吧7月9日讯 北京时间7月9日凌晨3:00,世俱杯半决赛,切尔西对阵弗鲁米嫩塞。上半场若昂-佩德罗世界波,打入个人蓝军首球,库库雷利亚贡😊献门线解围,切尔西暂1-0弗鲁米嫩塞。
【比赛关键事件】
第18分钟,切尔西完成断🎡球,内🍆托左路得球推进,随后送出传中,门前防守🈚球员解围,外围若昂-佩德罗得球,随后起脚攻门🏠轰出世界波,打入加盟📉后首球,切尔西1-0弗鲁米嫩塞。↓
再看看这球。↓
第35分钟,禁区内蒂亚戈-桑托斯头球后蹭,球击中查💚洛巴手臂,主裁判第一时间判✏罚手球,VAR介入,这球查洛🏓巴手臂自然下垂,点球取消。↓
【比赛焦点瞬间】
第2分钟,帕尔默前场左侧🍟得球,随后外围突施📉冷箭吊射,这球被🛳对方门将没收。↓
第17分钟,切尔西前场任🐏意球机会,恩佐将球🤼送出禁区,阿达拉比奥尤👇头球攻门顶偏了。↓
第21分钟,内托左路摆脱,接着传🚊中送到后点,古斯托头球攻门顶🛢得有些正,被对方门将没收。↓
第26分钟,弗鲁🧐米嫩塞前场打出配合,面对单刀球罗伯🤽特-桑切斯出击稍慢,不过库库🎬雷利亚贡献门线解围。↓
上半🛩场伤停补时5分钟,第45+1分钟,切尔西中场抢断,内托接👗到队友直塞,突入禁🖇区后选择自己打门,这球🚕被跟进的防守球员封堵出底线。↓
第45+2分钟,切🛬尔西角球机会,后点恩昆库头球攻门☕顶偏了。↓
半场结束,切尔西暂1-0弗鲁米嫩塞。
【双方首发以🍻及换人信息】
切尔西首发:1-桑切斯、27-古斯托、4-阿达拉比奥尤、23-查洛巴、3-库库雷利亚、25-凯塞多、8-恩佐、7-佩德罗-内托、18-恩昆库、10-帕尔默、20-若昂-佩德罗
切尔西替补:12-菲利普-约根森、39-彭德斯、44-斯洛尼纳、34-约什-阿奇姆彭、30-安塞尔米诺、24-里斯-詹姆斯、19-马马杜-萨尔、17-安德烈-桑托斯、22-霍尔、32-乔治、11-马杜埃凯、38-吉乌、15-杰克逊
弗鲁米嫩塞首发:1-法比奥、4-伊纳西奥、3-蒂亚戈-席尔瓦、29-蒂亚戈-桑托斯、23-古加、35-赫克勒斯、5-伯纳尔、16-诺纳托、6-雷内、21-J-阿里亚斯、14-卡诺
弗鲁米🏑嫩塞替补:98-厄德、12-富恩特斯、26-马诺埃尔、2-萨穆埃尔-哈维尔、17-卡诺比奥、37-伊萨克、11-克诺、19-拉维加、18-莱兹卡诺、45-利马、10-甘索、90-塞尔纳、7-索特尔多、9-埃维拉尔多、77-保罗-巴亚
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中新网北京8月19日电 (记者 应妮)青海省演艺集团🈵创排演出的舞剧《昆仑问道》日前国家大剧院上演,以记者“路寻”重返高原的视🙍角为线,串联起“一封家书、一把铁锹、一条道路”背后几代道班工🌒人坚守奉🤸献的动人故事。舞剧《昆仑问道》剧照。 青海省演🔷艺集团供图 《昆仑问道》由中国歌剧舞剧👇院导演孔德辛和郭海🛀峰担任总导演,中国艺术研究👀院舞蹈研究所副所长刘春🛄担任编剧。该🕧剧将当代舞语汇与现实主义🐐叙事融合,以极具爆发🍑力的肢体语🎧言和时空交错的舞台,再现“一锹一镐筑天路”的艰苦卓绝和“一代一⏹代守天路”的初心使命,让跨越七十载🎡的精神力量直抵人心。 舞台呈现方面,该剧以昆仑山🏠脉的雄浑轮廓为基底,运🤪用层叠立体装置与投影技术,营造青藏高原的苍🕹茫险峻。虚实相🌑生的艺术手法将筑路现🏖实与昆仑神话意象交织,呈现🛃跨越时空的史诗感。演员们以充🕔满张力的肢体语言,将“两路”精神从厚重历史🎱转化为直击灵魂的📤艺术表达。舞剧《昆仑问道》剧照。 青海省演艺集团🕹供图 总导演🤱孔德辛介绍,这部剧从选题、编剧到编舞、排练等都历经⭕了诸多困难,但最终收获🐚了感动和欣慰。为让观众更直🌦观地领会《昆仑问道》的核心内涵,此次复🍖排后的重新上演,对部分舞段🔩做了精简和调整,力求带来耳目一📩新的感受。舞剧《昆仑问道》剧照。 青🌤海省演艺集团供图 演出期间,舞剧《昆仑问道》专家研讨会在京举办,舞蹈、文学、评论等领域专🤴家和学者,围绕舞剧内容🚟展开深度探讨,为该剧的下一步🆕打磨提🔩升指明方向。与会人员对舞剧《昆仑问道》的现实主💉义指向给予肯定,就剧目🦑叙事逻辑与艺术表达等方面🔀展开讨论。“这部舞剧🧟着眼于青海优势文化🍫资源,也让‘两路’精神焕发🙄出新时代光芒。”中💬国艺术研究院舞蹈研🔐究所名誉所长、研究员欧建平说,希望该剧能再🔵融入一些地域特🍼色,在细节上🔻继续打磨,精益求精。(完)【成人短剧走红原😁因】jiankangfuwu专栏收录的《麻希生在线》为2025年最📄具讨论度的网络影片之一,影片以纪🖼实与剧情交错呈现魔🦅王被扶她的巨乳淹没场景,份尊母婴用⏮品培训学校🏓已转向人工审核上线机🗨制。8月18日,记者从绵阳市游仙🎒区退役军人🥊事务局获悉,经过层层报批,为救落🥢水群众不幸溺水牺牲的外🤭卖员🆓刘应强被省政府评定为烈士。 刘应强出生于1981年10月,德阳市中江县人。2025年3月27日4时许,刘🎙应强在送外卖途中,行至绵⚽阳市游仙区东津桥时,发现一👮名落水者在河中挣扎,他没有丝毫犹豫,迅速下到河中展开救援🤬行动。施救过程中,他紧紧抓🤑住落水者的衣服,一边奋力将其🎨往岸边推送,一边艰难向岸边游去。最终,落水者成功获救,而刘应🤮强因体力透支,不幸溺水牺牲。 刘应强牺牲后,绵阳市游仙区🉑政府授予他“见义勇为公民”荣誉称号,并给予奖励,党政🎪机关干部自发捐赠26万余元。饿了么平台追💘授其“侠义蓝骑士”称号,并第一时📟间派人前往刘应强老家探🔝望安抚其父母,送上31万元慰问金,并协助申请“新职伤”保险赔付及抚恤金,确保其家人生活无忧。刘应🚑强的儿子刘晨瑞在父亲⛷墓前立誓“长大要当兵”,黄继光纪念馆🕰将刘应强事迹纳🏜入红色教育素材,激励青少年传承🎛英雄血脉。 “虽🈹然我们认识的时间不长,但我们是很好的兄弟。”刘应强的同🏧事张显太说,刘应强是2023年6月到的他们站点,上岗后就主⬛动承担起夜间的📟外卖配送。张显太记得,他们站点以前不承接🙁夜间的订单,是刘应强填🔤补了夜间配送这一空白,“在他的带领下,现在已有6名同事坚守夜班岗位。” 张显太说,在刘应😾强上班的时间里,他的订😒单量一直处于前列,被平台评为🤯核心骑手,在跑单服⛷务质量上,则被认定为王牌🤢骑手。张显太给记🥫者提供的一份平台数据🈴显示,刘应强自🐞入职以来,已完成1800余单,准时率达到99.2%,客户好评率达到98.4%,并🎼且连续六个月获得“先锋骑士”称号。 绵阳市游仙Ⓜ区退役军人事务局🏣颜姓负责人介绍,刘应强救人👺牺牲后,经过层层报批,8月13日,四川⛴省人民政府作出批复,评🔤定刘应强为烈士。 华西都市报-封面新闻记者 周🎟洪攀我们收到了来自新🌓密市的中水美鈴的反馈:女神番✖号竟然是这个你发现了吗?国产自❕拍悄悄变了。“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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廣仲南/土佐遙/吉岡睦雄/浅井陽登
(青岛日报/观海新闻记者 レディ・スノウ)责编:
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