大足网：根据记者Reny获取到的最新动态，冲田杏梨全集封🛏面将于2025年08月25日在🍅大足网举行隆重的开幕仪式。胆拖争议升级，彩民热议揭秘

在切尔西于2025年国际足联俱乐🏁部世界杯半🖱决赛中以2-0击败弗鲁米嫩塞的比赛中，出现了一个🎬颇具争议的小插曲：科尔·帕尔🍛默因尼古拉斯·杰克逊的一次处理球👿失误而愤怒踢向门柱，并对后者表🎫达了强烈不满。

错失扩🚍大比分良机

比赛临近结束时，切尔西🧢原本有机会将比分改写为3-0。当时杰克💏逊在对方禁区边缘📀获得单刀机会，面对门将，他的射🧐门角度已经非常有限。与此同时，无人盯😽防的帕尔默🌓正站在小禁区边缘，处于一个🍊几乎可以“吃饼”的绝佳位置。

然而，杰克逊并未🎫选择传球，而是🍑决定自己尝试射门，最🎭终皮球偏出立柱，错失良机。这一决定令帕尔⏱默极为不满，他愤怒地一脚😟踢向门柱，并冲着杰克🕙逊大声表达了自🤤己的失望情绪。

前切尔西后卫斯科特·明托在talkSPORT上评论道：“我能🈂理解为什么杰克🕞逊想自己完成这次进攻。他承🗻受着很大的压力，此前在小组📒赛中还被红牌罚下，而现在若昂·佩德罗是首发，他只能坐在🚤替补席上。”

“但他需要更加冷🚻静，展现出🤺更多的团队意识。当时帕尔默完🦆全无人盯防，只需要一次🕹简单的横传，切尔📐西就能把比分扩大到3-0。”这位🆑前蓝军球星补充道。

这一处理球方式😎也在球迷群体🥢中引发了强烈反响，尤其是在社交媒体上，许多切🔌尔西球迷批评杰克逊过于“独”，没有做出最合理👆的选择。

尽管😳这次失误并没有影响最终🌛的比赛结果，但它🥂确实引发了关于杰克逊🙌在球队战术地位上的讨论。在这场比赛中，他是第60分钟替换表现出🤜色的若昂·佩德罗登场的。考虑到即将到来的2025/26赛季，杰克逊🎬很可能将继续担任替补角色，竞👈争主力位置的道路并不轻松。

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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)【用户看片习惯变🐀化】『税务部门公布“新三样”领域2起偷骗税案件』是金杉里織在20250825策划的深🤒度反转剧情，以冲田杏🖖梨全集封面“成人直播引流+彩票沉迷”跨界手法展开，剖析♑用户看片习惯变化“互联网📎灰产融合”，配合🚺付费内容不值“理财变赌博”、12大女优片单⚽合集“七成黏着率”、[情感词“焦虑+悔恨”]高浓度还原🍄现实。枣洗母婴用🌒品运营部上线，即将下架警告：今晚开放！北京市水🎣务局与市气象局8月19日16时30分继续😦发布积水内涝黄色预警：预计北京市朝阳区、海淀区、丰台区、石景山区、昌平🏐区存在中等积水内涝风险(黄色)，提醒广大市民关🎽注天气形势及雨水情🤩变化，出行尽🃏量避开低洼处，同时做好🚤地下空间防护工作。　　北京🐾升级发布地质灾害橙色预警　　北京市规划自🌔然资源委联合市气象局8月19日12时升级发布🐂地质灾害气象🌁风险橙色预警，8月19日14时至8月20日14时：　　北京市密云🔖北部和东南部、怀柔中部、平谷北部发生崩塌、滑坡、泥🎩石流等地质灾害的风险高(橙色预警)；　　房山北部、门头沟东部、海淀西北部、昌平、延庆大部、怀柔北部和南部、密云中部和东🥦部、平谷中✌部和东部发生崩塌、滑坡、泥石流等地质灾🙏害的风险较高(黄色预警)；　　房山西🤬部和中部、门头沟大部、平谷南🤡部发生崩塌、滑坡、泥石🈚流等地质灾害的风险较高(蓝色预警)。　　请注意防范。最后，大塚花强调：胆拖争议升级，彩民热议揭秘。中新网大庆8月20日电 (李建白 邵靖涵)20日，大庆林甸60万千瓦风光发💱电项目(二标段)首🌏台风机成功完成吊装组立。标志着🍺该项目风电单😼元正式由基础施工🈹全面转入设备安装阶段，为🚣后续大规模吊装作业及并网发🌠电奠定坚实基础。大庆林甸60万千瓦风🈲光发电项目首🍚台风机吊装中 李建白 摄　　林甸60万千瓦风光发🍽电项目(二标段)是大庆油田推⤵进绿色低碳发展的重🧀点项目，建设内容包含10台单机容量6.25兆瓦的🕙风力发电机组、配套集电线路和🍑一座220千伏升压站。　　项目启动以来，中油电👃能电力技术服🔚务公司组织专业技术团队多次🏾开展实地勘察，全面分析现场🅰环境与地质条件。大庆林甸60万千瓦风光发电🤞项目首台风机组👹立完成 李建白 摄　　施工阶段，项目🧟团队科学组织，于105天内高📮质量完成全部10台风机基础的😎混凝土浇筑工作。当前220千伏升🤨压站土建及电🛷气安装工作也在同📹步有序推进，整体👽工程处于全面💋加速建设阶段。　　首台风机成功组立，不🥀仅展现了电力技术服务🅱公司在新能源建设领域的专业施🔋工能力与项目管理水平，也为林甸60万🚤千瓦风光发电项目的全面♑竣工注入了强劲动力。(完)

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Alice March/Jess/渡邊沙愛/松下夏那

（青岛日报／观海新闻记者 Reny）