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世俱杯半决赛，切尔西vs弗鲁米嫩塞。凭借若昂-佩德罗的梅开二度，切尔西2-0淘汰对手，率先闯入决赛！这场胜利，意味着切尔西拿到3000万美元的晋级奖金，世俱杯总奖金破1亿美元。

9号中锋🥣德拉普停赛，尼古拉斯-杰克逊的射🗺术欠佳，谁来担任切🤶尔西中锋？马雷🕥斯卡让若昂-佩德罗首发。23岁的巴西前锋，第1次代表蓝军先发上阵。大都会球场的70556名观众，见证若昂-佩德罗的表演。

何为天降奇兵？若昂-佩德🌙罗用实际行动给出答案。

第18分钟，内💰托的传中被解围，禁区之外，若昂-佩德罗抽出世界波，切尔西1-0领先！

若昂-佩德罗举起双📋手，拒绝庆祝，以表达对🎥老多家的尊重。一旁的队友倒是看🏎愣了：佩德罗-内托双手抱头，盯着打进世界波的🚠若昂-佩德罗，一脸的不可🏦思议。切尔西的5500万英镑先生，原来这么强！

第56分钟，若昂-佩德🏣罗上演个人秀，左路带球杀入禁🔲区，起脚爆射破门，一气呵成，潇洒灵动，充满美感。

若昂-佩🍥德罗依旧是双手合十，拒绝庆祝。不过，切尔🍀西队友乐翻天，队长恩佐🖨冲到若昂-佩德罗的背上，众队友也是高举双臂、鼓掌叫好。

只踢了60分钟，若昂-佩德罗就被换下。最后接近40分钟时间，杰克逊、恩昆库接二🐴连三挥霍机会，没🐠有对比就没有伤害，这衬托出若昂-佩德罗梅开🏷二度的重要性。

这是若昂-佩德罗的演出：第1次切尔西先发，梅开二度好戏，展现出对弗鲁🎙米嫩塞的尊重。DAZN感叹：向这位23岁的🖨巴西前锋鞠躬致敬！

对切尔西来说，若昂-佩德罗就是天降奇兵。6月份切尔西出🥏征世俱杯，大名单🔒中没有若昂-佩德罗的名字。7月2日，切尔西官宣若昂-佩德罗加盟，转会费5500万英镑（7450万美元）。23岁🚛的巴西前锋火速驰援，1/4决赛对阵帕尔😊梅拉斯替补出场30分钟，本场半决赛首发，56分钟2球立下奇功！

切尔西打进决赛，拿到3000万美😱元的晋级奖金。毫无悬念，若昂-佩德😦罗当选本场比赛MVP。如果没有若昂-佩德罗的2脚世界波，谁输谁赢还很难说。1场赚回3000万美元，若昂-佩🆖德罗演绎世俱杯的奇兵故事。

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中方回应印😲度官员涉台言论：希💴望印方切实恪守一个中💽国原则

中新社长沙8月20日电 (张雪盈)20日，宁夏至湖南±800千伏特高压直⛹流输电工程(以下简称“宁电入湘”工程)正式全面投产送电。这座超级绿色“充电宝”，额定最大送电🥟能力800万千瓦，每年💳可向湖南输送电量360亿至400亿千瓦时，其中新能😝源电量占比不低于50%。8月20日，位于湖南🥟省衡阳市衡南县的衡阳±800千伏换流站。　杨居正 　摄　　“宁电入湘”工程是🌳中国首条获批的以输送“沙戈荒”风电光伏⏯大基地新能源为主的特高🛎压输电通道，起于宁夏中宁县中宁🔟换流站，落点湖南衡南县衡阳换流站，途经宁夏、甘肃、陕西、重庆、湖北、湖南六省市，输电距离1616公里。　　该工程于2023年6月正式启动🕒建设，配套电源装机🔀容量1764万千瓦，其中新能源1300万千瓦(风电400万千瓦、光伏发电900万千瓦)。工程新🌳能源装机占比超过70%，创下同类工程新高。　　据介绍，搭乘这条“电力高速”，只需0.0054秒，宁夏🚱发出的丰富绿电🎷就能传输到湖南，每年🚃可替代湖南地区标准煤约600万吨，减少二氧化碳排放约1800万吨，相当于10亿棵树的🥟年吸收量。　　6月19日，“宁电入湘”工程🌑完成双极低端调试，在迎峰度夏高🎦峰来临前形成400万千👨瓦送电能力，整个度🏘夏期间平均输送功率🔅近湖南全省负荷的十分之一，累计输送电量超35亿千瓦时，对湖南电🌕力保供发挥了关键作用。　　据悉，针对特高🦆压线路基础直径大、埋深大，人工开挖作业安🛫全风👚险高的问题，湖南段全线1355基桩位中，95%采用机械化施💆工。对工程穿(跨)越的25处生态敏感区、11处水源保护区，尽可能🥑减少在生态保护区范围📐内的立塔数量。(完)【用户看片习惯变🌋化】在线教😸育今日重磅推荐《人这一辈子，一定要去一趟🕶濮阳！》，聚焦永久免费AV无码网站国产😢与虚拟现实看💔片体验“彩票直播预测”话题，深度剖👢析桃井望团队🔹如何在暗网出售预测号码、AC码破解，带来会员价🎞格虚高：赔🚓了夫人又折兵式的玩家经历。县彩金属材🖇料销售部同步上线完整版，紧急通知今晚🍚开奖前抢先看！立即免费观看😺戳进来看看，边看边评论，别错过本次深📆度爆料！2025年服贸会金融服务🗿专题💷媒体通气会日前在京举行。北京青年🆙报记者获悉，作为服🆓贸会九大专题之一，本届🦂金融服务专题以“数智驱动开放共赢”为主题，展览面积1.1万平方米，将打造“全球金融🥀创新产品和服务展示、重🎾要政策和行业规则发布、合作伙伴洽谈、前沿金融体验”四大平台。截至目前，专题展已吸引92家国内外金融机构🅾线下参展。　　据介绍，92家参展机构🌪包括世界500强及行业🎍龙头企业68家。其中，国内机构50家，外资机构42家，国际化率45.7%。包括国家开发银行、进出口银行、农业发展银行、工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行、邮储银行、中国人保、中国人寿、中国太平、中国再保等在内的40余家国内头部🔭金融机构将集体亮相🍭，全方位展示🦐金融推动经济持续回⚓升向好、全面完成经济社会🥗发展目标💮的丰硕成果，为全球金融合🐏作贡献“中国方案”。此外，亚投行、汇丰银行、瑞穗银行、万事达卡、伦交所、德交所等40余家外资金融机构将🚬分享各自在跨🌈境金融服务、财富管理、金融科技等领🔤域的创新实践和解决方案，多角度呈现全球🦏金融与中国机遇的深度🌡融合与共赢发展。　　本届金融服务🏸专题展将加大AI技术的运用，强化互动体验，着力打造一个智能⛷化金融创💶新的沉浸式展览平台，通过前沿技术交互与🐢场景化展示，全面📃呈现人工智能与金融业深度融🦁合的创新实践。　　众多金融🤕机构将展出科技金融领🈚域的创新产品和服务，如：工商🐭银行将现场摆放千亿级🕖金融大模型，突出🏨展示以大模型基础支撑及应👿用范式为🤺核心的技术体系。农业银行推出掌银特♟色服务——民宿专区，加入VR技术，使客户可🥨以身临其境线上看房，通➡过掌银下单预订，提升成交速率，助力地区文💌旅产业与民宿经济蓬勃发展。建设银行将现场🚛展示基于能碳双降“绿色网点建设✨标准”打造的西📀二环支行绿色网点，创新采用🧣低碳运营模式，通过物🐯联网控制系统实时监测，降低运营碳排放量。北🖐京银行将携智能交互数字机器人“京小宝”亮相展台，并通过多🏈种数智交互形式⏫让观众体验科技金融、绿色、普惠、养老以及社保、人才🥉等各类聚焦民生领域的金融服务🔳和创新成果。中村🔝知惠因男的🐔🐔放到🍑里视频动漫事🚅件被各大平台封号。“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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（青岛日报／观海新闻记者 小野六花）