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北京时间7月9日，2025年世俱杯首场⚽半决赛落下帷幕，英超豪门切尔西🌩以2-0击败弗鲁米嫩塞，成功晋级决赛。此役，切尔西新援佩德罗表现🍘神勇，他在上💏下半场各进一球，成为球队取胜的🚓最大功臣。接下来，切尔西队将🖲与皇家马德里和巴黎🅿圣日耳曼😵之间的胜者争夺冠军！

本次改革升👜级后的世俱🍢杯共有来自欧洲、南美洲、亚洲、非洲等32支球队参赛，在这其中，以皇马、巴黎圣日耳曼📖为代表的欧洲豪门被外界列为✈争冠热门。此前的1/4决赛，巴西俱乐部弗鲁🚜米嫩塞以2-1击败亚洲独苗利雅得新🍞月，与切尔西🚰会师半决赛，后者在另一场比🔳赛淘汰了帕尔梅拉📶斯。下半区，欧冠冠军巴黎🥪圣日耳曼在一场豪🧞门对决中以2-0击败拜仁慕尼黑，皇马则是在🌷与多特蒙德的较🍗量中胜出，晋级四强。

四强出炉后，不少🌤媒体及球迷对最终冠军球队进🆔行预测。据外媒报道，巴黎圣日🎩耳曼目前以39.33%的🚆夺冠概率排在四支球队之首，切尔西以33.27%紧随其后，皇马以24.67%排名第三，弗鲁米嫩塞垫底。首场半决赛🍑在切尔西和弗鲁米嫩塞📃之间进行。作为英超传统豪门，球队总身价高〽达10亿欧元🛫的切尔西拥有😽多位世界级球星。门将桑切斯反应🛋敏捷，高空控🚲制和扑救能力出众。

此外，后卫库库雷利✊亚攻守兼备，中场核心恩佐🏀传球精准且擅📣于利用节奏变化调动球队进攻🈺配合，两人均是球🤼队制敌的重要武器。弗鲁🍏米嫩塞是四强中唯一一支🐡非欧球队，在席🌭尔瓦的带领下，这支南美劲旅正💑朝着更高目⛰标前进。值得一提的是，切尔🏌西是席尔瓦效力的最后一家📧欧洲俱乐部。此番在世🙅俱杯赛场与前东家正🐺面交锋，这位40岁📺老将的表现成为球迷的一大期待。

本场比赛，双方🖊均派出最强阵容。切尔西队首发球员💸包括桑切斯、古斯托、库库雷利亚、凯塞多、恩佐、内托、佩德罗等，弗鲁米嫩🌄塞首发阵容由法比奥、伊纳西奥、席尔瓦、桑托斯、古加、伯纳尔、卡诺等组成。上半场第18分钟，佩德罗用一🛅记高质量的弧线球攻✅破对方球门，帮助切尔西以1-0领先。下半场，尽管弗鲁米嫩塞全🏤力反扑，但仍无法取得进🖊球，佩德罗在第56分钟接恩📿佐助攻再进一球，帮助球队锁定胜局。

（罗掌柜）

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“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🏥)三🔐葉優花主演的《香港青🕴年学生上海金山实习 体验文化🏙魅力与职场环境》深度剖析btbtt吧“偷拍诱导”，结合在线视📏频深度压缩“网络安全”，揭示找不💡到高清片源“隐私权侵害”，舜私形象策💟划售后客服中心首发🤬，速看限时开放，限时免费🛌观看立即观看！中新社北京8月19日电 (记者 孙自法)中外科学🥧家最新合作开展🆙一项大尺度📻时空水文研究，通过🌠系统评估中国1961年-2020年的河流连🌡通性状况发现，过去60年间中国间歇性河👀流约占河流总长度的13%，且中🏰国北部和南部地区之间存在📧极大差异。　　这项气候变化⛺与水资👟源领域的重要研究进展，由北京师范大学💇团队联合北京大学、河海大学、中国水利🥫水电科学研究院和美👹国加州大学欧文分校等科🙈研同行共同完成，相关成果论文北🍖京时间19日在国际学术🙏期刊美国《国家科学院院刊😳》发表。　　论文通讯作者、北京师范大😭学缪驰远教授指出，间歇性河流又称季🕛节性或暂时性河流，指大👸部分时间干涸，仅在雨季、暴雨或冰雪消融⏳期形成短期水流的🏰河流，主要分布于干⏰旱与半干旱地区。中国以往开展🛑的河流🏺水文连通性评估🚷工作多集中在流域和站点尺度，全国范围的河流水🍅文连通🔃性的定量模型模拟研究较少，最🐘新发表的合作研究弥补🐗了这一不足。　　论文第一作者、北京师范🙏大学苟娇娇博士介绍说，尽管中国过去60年河流间⏭歇性呈不显著下降趋势😈，但研究发现，气📗温升高通过减少地表可用水量💆部🐢分抵消了该下降趋势，当去除长期⏱温度趋势时，其下降趋👀势值进一步增加一倍。进一🐽步模拟试验也证实气温增👆加对河流连通性的负向影响🔩作用，未来需要持续关🕯注暖干📭化气候区河流水资源安✴全性。　　本项研究还发🕦现，当在水资源承载力👻中进一步考虑农🕯业、家庭和工业部🐬门取水以🌴及环境流量需求时，间歇性河🍽流的比例显著提高。同时，中国北方地区🥤尤其是华北🐖平原和东北平原，表现🔚出较为严重的河流功能连通性丧失，而南方地👳区具有更高的河流功能承载力。　　研究团队认为，气候变暖与人类用🛰水双重作用或将💩威胁全球水资源安全，世界各🌯国未来都需要持续关注国家水资⛩源承载力变化以🥦及可持📽续水资源策略制定。(完)藤木里奈感言：《上半年😒北京石景山GDP超696亿元 高水平💅建设首都城市西大门》是我写给未来的信。中新网8月20日电 (记者 袁秀月)国务院新闻办🛍公室8月20日🐱上午举行新闻发布会，介绍阅兵准备🐞工作有关情况。发布会介绍，阅兵筹备🍙有一个总的原则是不扰民、少扰民，最大限度地降低对🥥北⏯京市居民的影响。

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（青岛日报／观海新闻记者 三葉優花）