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北京时间7月9日凌晨，在世俱杯半决🏼赛中，切尔西2-0淘汰弗鲁米嫩塞晋级本届世😻俱杯的决赛。

在2022年2月的世俱杯决赛中，切尔西加时赛2-1战胜帕尔梅拉斯成功捧杯，卢卡库在下半时🚡率先打破僵局，随后帕尔梅拉斯🍠球员韦加点🔼射扳平比分，90分钟双方战平🚚进入加时赛。在加时赛的第117分钟，哈弗茨主罚点球🗄完成绝杀。

而若昂-佩德罗在7月2日以6000万镑的价🌠格官宣加盟切尔西，仅仅一周后，他首次代表切尔🕒西先发便🏬上演梅开二度，成功帮😏助球队时隔3年再次晋⭕级世俱杯决赛。

北京时间7月10日3:00，另一场半决赛😲巴黎vs皇马的胜者，将与切尔西🏺争夺本届世俱杯的冠军。

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中新社广州8月19日电 (记者 程景伟)2025南国书香节19日在广州落幕，达成中外版权💣协议(含意向)102项，重点推动《广东简史》《冬牧场》(希腊文版)、《大国筋骨》《如风似璧》(阿拉伯文版)、《慢半拍》(马来文版)等30余部中🚿国作品走向世界。　　其中，花城出版社与希🥨腊瓦克西康出🕍版社就《夜雨寄北》《冬牧场》《深山欲雪》《涉江的青铜》《虚荣广场》5部文学🐙作品达成希腊文版权合作。自然文学作品集《深山欲雪》作者👯傅菲以该书为例，强调“自然文明🦃是人类共通的追求”，希望希腊读🗂者能从书中享受到💣自然文明带来的幸福感。　　希腊瓦克西💱康出版社社长内斯特拉斯·普🐜拉克科斯表示，这些中国文😬学作品必将为希腊读者打👙开一🔹扇了解当代中国的窗口。　　据悉，本届书香🦀节港澳台馆以“潮阅湾区，文脉同源”为主题，展销逾5000种特色出🅾版物及IP衍生品，促成广东与港澳台三地版权合🐈作项目28项。　　本届书香节上，企鹅兰登、麦克米伦、布鲁姆斯伯里等国际👆顶尖出🐧版机构首次集体亮相，集中展销2万种原版图书，其中包括2000余种2025年海外新书。　　全球畅销书《怦然心动》作者、美国作家文德琳·范·德拉⬛安南等多名外国作家也亮🏔相本届书香节，与中国读者见面交🔟流。(完)【欧美成人风格👪对比】爆伙网络工程🎐专卖店今日同步上线《法国人与人动物》，影🤾片通过两条主线同时推进：一是电♓影蜜蜂手机看片直播事件复现，一是深度🐳剖析受害者心理，评论区大量情绪性🍍留言。“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)《广西北🔡海至涠洲岛航线停航🙍两天》疑似涉💡嫌暴露隐私，引发争议。数据作为新型生👖产要素，为培🦔育新质生产力、塑造竞🎳争新优势注入强劲活力。2024年，我国数据生产🎇量达到41.06泽字节，较“十三五”时期末翻番。数据资源爆发式🐵增长既反映出数字经济👍蓬勃发🤟展取得显著成效，同🥧时也对数据市场建设提出更迫📴切的需求。　　建立全国一体化🔀数据市场，就是🀄要畅通数据流通交易渠道，加速其向千行🚎百业渗透，不断拓展新🔰的应用场景，充分挖🦄掘和释放数据价值。　　党🐗的二十届三中全会🛳作出了培育全国一体化🐂技术和数据市场的决😛策部署，为数据市场建🍞设按下快进键。　　今年以来，一批围绕♟数据汇聚共享、开发利用🚧的数据企业孕育兴起，标准、规范不断推出，数据交易💷日趋活跃，全国一体🉑化数据市场加快形成。　　先看企业侧。据统计，中央🖼企业新成立数字科技📩类公司近500家。仅今年二季度，主要数据交🕖易机构新增供需主体达2600多家。一批💥从事数据标注、治理、交易👿服务等业务的企业快速成长，一些第三方数据服📕务机构从❇无到有，逐渐向专业🍵化领域拓展。　　再看产品端。国家数据局数🕌据显示，上半年，主要数据交🚌易机构新上架数据产品达3328个，同比增长70%；上架的高质量💡数据集产品同比增长2.8倍。这些优质的数据供给大幅提升➖行业用数水平，有效解🛸决痛点问题。例如，某地方农商行，充分运用多😏源数据推出“社保e贷”普惠金融产品，中小企业融资🤐难、融资贵问题🎤迎刃而解。　　培育🀄全国一体化数据市场是一项⚓长期工程，要以数据🗣要素市场化配置改革🅾为主线，加强顶🕍层设计和系统布局，构建起较为完🏾备和统一的数据市场规🔳则。　　一方面，要在打造“软环境”上下功夫。应积极🔯推动数据交易机构互⏲认互通，在采集、确权、定价、交易、安全等方面🦏加强制度性规范。例如，发布数➰据流通交易合📆同示范文本，结合不同场景，列🙊出数据交易的参考条款，从而降低💵数据流通成本，提升交易效率。　　同时，要构建良🐌好的数据产业生态。加强产学研用协💤同发展，鼓励大中小企业👼融通创新，允🏼许数据企业在保障数据安🤯全和用户隐私前提下，探索新的数据交👡易规则，加🗽快培育新技术、新应用、新业态，实现要素价值最大化。　　另一方面，要在建设“硬基础”上做文章。数据合规🗣高效流通必须在🍰安全可信的环境中进行，实现可管可控可计🎏量。因此，必须进一步夯实🤐数据基础设施，形成统一标准📹和技术架构，为数据🛥规模化跨域流通保驾护航。　　目前，数据领域仍存在“找数用数难”“跨域加工难”等突出问题，亟需攻克一批关🐙键技术。要加快验证数场、可信数据空间、隐私计算等技📫术路线的可行性，开展典💏型应用场景适🎾配以及统一标准验证工作。激发数据交易所、数据开发⏮商供数、治数、用数等各类主体📖参与热情，在数据基础设施🛶标准制定、提升市场化📤运营能力上形成产业合力。　　全国一体化数⛵据市场建设正处于😁初级阶段。下一步，要着力破🦊解制约技术和数据🔘要素自由流动的体🔏制机制障碍，加快👍形成统一的数据标准😘和流通规则，实现数据🐌跨区域、跨部门、跨层级的自由流动💉与优化配置，更好发挥数据要素👵对技术创新、产业🛫升级和经济增长的倍增效应。(本文来源：经济日报 作者：李芃达)

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（青岛日报／观海新闻记者 西峰藤子）