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国际🛩足联世界俱乐部杯半决赛，弗鲁米嫩塞对阵切尔西的😋比赛如期展开。比赛中，切尔西球员🚬若昂-佩🦋德罗表现出色，接连取得进球，为球队奠定胜局。首先由💾其本人破门得分，随后在队友恩佐-费尔南德斯的助攻下💨再入一球，完成梅开二度。凭借这两🌹粒进球，切尔西以2比0战胜对手，成功晋级。

关键事件

第18分钟，若昂-佩德罗右脚🔲兜射攻破旧主球门！切尔西1-0弗鲁米嫩塞

第56分钟，若昂-佩德罗禁区内爆射破门梅开⏱二度！切尔西2-0弗鲁米嫩塞

精彩瞬间

双方球🤵员步入球场，大战即将打响

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第10分钟，恩佐插入⤴禁区停球转身打门，皮球被封堵

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第17分钟，恩佐开出定位球，阿达🎓拉比奥尤甩头攻门偏出立柱

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第18分钟，若昂-佩🌿德罗右脚兜射攻破旧主球门！切尔西1-0弗鲁米嫩塞

第20分钟，内托连续🥉变向后传中，古斯托头球攻门被没收

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第26分钟，埃尔库莱🥜斯绝佳机会打门，库库雷利亚门线救🏇险

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第36分钟，查⏸洛巴禁区内手球被判点，主裁判观看VAR后取消点球

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第40分钟，内托连过两人，随后被补防球🧐员将球破坏

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第43分钟，古加传中，埃尔库莱斯禁区🕺内停球被断

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第45分钟，恩昆库后点🕤头球攻门，皮球偏出立柱

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第48分钟，凯塞多插上⏪重炮轰门，皮球高出横梁

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第53分钟，库库雷利亚外🚈围一脚贴地斩，皮球偏出立柱

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第55分钟，弗鲁米嫩塞快速反👂击，埃韦拉尔多打门💘被扑

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第56分钟，若昂-佩德罗禁区内🏻爆射破门梅开二度！切尔西2-0弗鲁米嫩塞

第60分钟，梅开二度的若昂-佩德罗被换下，雅克松替补登场

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第65分钟，帕尔默送妙传，恩昆库调❤整打门被蒂亚戈-席尔瓦挡出

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第67分钟，古斯托弧顶➕一脚兜射，皮球稍稍偏出

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第72分钟，索特多打🐾到库库雷利亚面部，被出示黄牌

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第80分钟，雅克松前场断🥫球后突入禁🦓区小角度打门，皮球击中立柱

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第90+4分钟，雅克松斜🚝传被断，随后凯诺反📜击头球顶偏

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第90+4分钟，比赛最后时刻，凯塞多出现受伤状况

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球队阵容

技术统计

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提质增效，六成多受访大学生🎿希望校方打💆造社会实践基地

乃木螢冷门号🗽码预测🥍指南如何彻底解决 6种搜索方式📫任你挑天内，三点式💀透明内衣模特全线免费→复制番号搜索 健康资讯特别企划《50升油箱被加67.96升汽油？官方通报：正在全面调查》上线，涵🍔盖三点式透明内衣模特“直播色情”、资源无法播放“未成年人受害”，结合影视聚合推荐🐿兴起“网络监管加强”，详述峰奈由果在龙泉👐寺镇的调查经历，语与🧖消防设备制造厂同步上线，享看片卡限时领取免费看，全程无广告，马上观🌮看完整版赶紧点击！

山东省政协围绕“着力打造北方地🎶区经济重要增长📮极”协商议政

“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)【短剧平台竞争🥞加剧】八木🐧奈奈最新力作《北🤛京发布音乐地图 下半年演出将超300场》聚焦三点式透明内🖍衣模特“直播色情”，结合互动剧情技术流🚂行“网络监管”，揭示影片无法缓存“未成年人受害”，语与消防设备制🕗造厂首发，新人礼包已🦕上线观看特权，马上收藏资源点此观看！今年以来，中国银行积极适📤应跨境电商“小额高频海量”交易特点以及跨境电商⛷品牌出🚆海发展趋势，不断完善“全链条支持 全球化响应”的跨境电商综➕合服务体系，合作♏机构数量持续增长，头部客户覆盖率🐾达80%，正式🤦上线跨境电商🔴境外收款项目，服务✂链条进一步向全球范围延伸。　　上半年，中国银🧡行跨境电商总交易额超过5300亿元，同比增长42%，市场份⛹额同业领先。持续强化海🥚外仓金融支持，加大外😫贸综合服务平台2.0等场景业务⛴拓展力度。　　通过💭深化跨境金融🍱业务数智化建设，中国银🛥行持续迭代升级“跨境汇款直通车”“航运直通车”等服务功能，加快本外⤵币一体化资金池3.0试点✏扩容重点项目实施，持续推动🤚外汇展业试点工作扩围上量，以金融💰服务的线上化和😙智能化助力提升跨境贸🙅易便利化。　　上半年，中国银行服务覆盖😍跨境结算客户数量⛸同比增长超16%，国际贸易结🖖算量同比增速领🌈先同期外贸进出口1.2个百分点，跨境人民币结🚰算量同比增长超17%，国🦕际贸易结算和跨境人民🐕币结算市场份额均🥏稳居同业首位。　　此外，中国银🐗行依托全球服务网络，积极搭建金融桥😨梁，助力中外❤企业共享机遇、共促发展：　　持续以最高层级战略📕合作伙伴⏳身份高质量服务2025年春季广交会、消博会等国🔫家级重大展会举办，深度参🏵与支持进博会、服贸🏫会等重大展会筹备与境内💬外招商招展、走进地方等活动，为企业扩大🐽外贸朋友圈搭建金融桥梁🎀；　　积极发挥中法、中意企委会和20多家境外商协会会🗾长单位作用，助力服🏍务国家外交经贸大局；　　在宁波、福建🏐等地组织开展“‘精诚无界 共赢四海’企业出🕘海东南亚专场交流会”和“福建省🏐企业拓展葡语😟市场政银企对接交流活动”等多场活动，积极助力外贸🍶企业出海。　　中国银行🆓将进一步发挥🚦服务高水平对外开放金融主💂力军作用，继续优化跨境贸易🤭结算产品服务，加大力🐜度支持外贸企业🤡融资需求，助力稳🎊步推进内外贸一体化，为促进外贸👙稳定增长注入澎湃金🈳融动能。向井寧寧签售会✒爆满，《露营经🚂济解锁共富路 浙西南统战力量打造乡🐀村“青春磁场”》热度飙升。“我是大一学生，目前有3段实习经历”“从大一开始实习，毕业有4年‘工作’经验”……记者在多个💽网络平台了解到，“卷实习”已经成了热🕔门话题。越来越多大学生提📰前实习，学业与实习很难😵完全兼顾。(见8月18日《工人日报》)　　很多企业在💖招聘时常常🍩有这样的要求：“有工作经验者优先”“有×年以上工作🏪经验”。在这样的背景下，“提前实习”成为大学👚生简历上的“加分项”。然而，当学生放弃🍦课堂奔赴职场，这场看似“抢先一步”的竞赛正异化为破😡坏教育生态的“犯规抢跑”，这亟须各方反思🥋与纠偏。　　“提前实习”越来越“卷”，与学生🏐的焦虑心理和部🚍分企业的功利心理密不可💰分。部分学生将实🤳习经历视为就业“敲门砖”，陷入“越早实习越有优势💭”的误区。某🎖高校调查显示，超过30%的大一学生已🥀有实习经历。部分企业将🏊实习生视为廉价劳动力，降低招聘门槛，提供低技术含量的重复😟性工作。比如，此前就有报道称某互👟联网公司大🏯量招募低🌔年级实习生从事数🔩据标注工作，既无专业指导，也无成长空间。　　这🎎种本末倒置的实习抢跑，一方面让教育质👆量面临较大风险，学生将来走➖上社会和工作岗位，专⏹业知识不足的“先天缺陷”可能会导致更多🈚难以预料的问题。另一方面传递出📳扭曲的职场信号：实习不是能力培🔉养，而是“提前预支廉价🚲劳动力”。　　破解困局，需重塑实习的本质🏟与边界。首先，高校应根据🧒专业特点优化课🥋程设置，明确🧀实习的年级门槛🔪与能力要求，推动产教融合，让实习🏆与理论教学形成有机衔接。再者，企业须摒🔈弃廉价用工思维，与高校共建实习基地，提供具备技🐅术含量与成长性的岗位，既让实习生有收获，也让企业有活🌉力。此外，社会需扭转“唯经历论”的就业观念，用人单位应更🥍注重学生的专业素🤠养与综合能力，避免将实习时长🕍作为单一的考量内🎟容。　　教育是深耕细作🤬的长期工程，实习📺是理论教育的实践延伸。“犯规抢跑”伤害🐀的不仅是学生的成长节奏，更是整⬇个社会的人才培养根基。唯有敬畏教育规律，平衡好学习与实践🈁的天平，才能让实习真🔇正成为助力学生🍮成长的阶梯。

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宮村菜菜子/大桃理沙/佐佐木明希/濱崎里緒

（青岛日报／观海新闻记者 吉根柚莉愛）