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AC米兰的夏季🍋首场热身赛0-1不敌阿森纳，不过这个比🎹分完全不能反映出双方😖的真实水平，红黑军与枪手🆓的射门比达到3-23，人员短缺、板凳🎹孱弱的问题暴露无遗，仅有3名球员打出了高水⛑准，其他人🔻乏善可陈，尤其是穆萨失误连连，遭☔到球迷的口诛笔伐。

根据计划，米兰夏季拉练的首🎿战被安排在新加坡🍆对阵阿森纳。结果🎽全场呈现一边倒的态势，特别是下半场几乎😚成为半场攻防演练👲战，最终枪手凭借萨卡🍊的进球取得1-0小胜。米兰在控球比、射门比、角球比👘等关键数据上全面落后对手。

本场比赛很直观🦄地反映🛂出两支球队存在的差距，特🍸别是米兰阵容不整、板凳不硬。阿莱格里选🐸择了五后卫体系，他本想打造一支🏪紧凑、稳固的球队，并在攻防转换中制造🌬威胁，然而🔇红黑军团整场比赛3次打门只有1脚射正。

从首发阵容看，由于🔬新的中锋迟迟没有签下，希门尼斯又没有🌈归队，阿莱格里🔖只能让莱奥客串锋线单箭头。此外，米兰在中场、左右后卫、门将等🐃位置均缺兵少将，穆萨、巴尔泰萨吉、萨勒马克尔斯、泰拉恰诺悉🐛数首发。

这套东拼西凑🔌的阵容显然磨合度不够，他们不但进⏱攻端表现乏力，在新援莫德🐰里奇和埃斯图皮尼安⏫尚未报到的情况👵下，中场也缺乏拦🛠截和组织，左后卫🍲的巴尔泰萨吉不够成熟，多数时间都🔟在内收防守疲于奔命。

穆萨是表现最“稳定”的一个，他延续了上赛季🍿拉胯的状态，在中场给人的感觉总😫是慢半拍，从⛹未出现在正确的位置上。美国人😷多次丢失球权，其中一次被对🌽手抢断后形成射门机会，好在托莫里化🍣解了险情。

现🕕在米兰球迷都在为俱乐部没能及时把🈴穆萨卖给💰那不勒斯而感到遗憾。孔蒂的🌆球队曾在6月份为美💗国人开出了2500万欧元的报价，然而米兰却还价2800万欧，之后随着安🚃古伊萨留队，穆萨的💨交易彻底黄了。如今他在季🥎前赛表现如此辣眼，恐怕很🧞难再找到肯出高价🥫的买家了。

米兰对👌阵阿森纳的比赛虽🛬然场面难看，但也有个别📮球员打出了好状态。首🦋先是奇克表现得非常有活力，无论🃏有球无球都不遗余力地跑动🎥和冲击对手防线，几次与萨利巴🎞的对抗也😠不落下风，再次让🐀人看到了那个🖨单赛季进球上双的强力📰中场。

其👜次是三中卫之一的帕夫洛维奇，他的🎚防守仍然果决硬朗，身体威慑力极强，足足完成了14次身体对抗，赢下其中9次，还有1脚门线解围。值得一提的是，塞尔维亚人的4项关键数据位👭列全场最高，分别是51次成功传球、3次成功争顶、3次抢断、12次解围。

最让球😪迷眼前一亮的是20岁的小门将托里🈳亚尼。早在一年🐰前的美巡赛期间，他就有🙅过精彩的发挥，本🚴场对阵枪手出战短短24分钟，却成为🌾全场表现最出色的一个，赛🎙后得到了近乎满分的9.5分。

托里亚尼先后完📌成了对厄德高、尼尔森、梅里诺等人的5次扑救，10脚传球成功率100%，包括5次精准长传。此外，他还在点球大战中完成3次扑点。如此惊艳的🚤表现或许可以让👣他改变在一线队三门和未来队😗之间来回奔波的💿命运，下🏭赛季有望与泰拉恰诺竞🍬争二门。

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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)【AV女优转型趋势】张扬出演的《犹田步美中文📍字幕》在快速的网🌺络优化发布后引发“尺度过大”争议，目前部分国家已将🛋该片列入“内容审查警🏐告名单”，但照瑜母😦婴用品维修站坚持原片保留。新华社快讯：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。真人叉叉叉事✈件持续发酵，引发舆论关注。中新网固安8月19日电 (记者 王东宇)8月18日，“永定城818·中国北方秋季服🎪鞋采批节暨永♎定PRO品牌新区启🆘幕盛典”在河北固安举行。　　永定城此次活🐯动创新性地采用“超级交易场＋超级品牌场”的双引擎模式，致力于打造北🍗方服鞋产业的年度盛会🌵，不仅🌋为产业链上下游的商😟户搭建起一座采批桥梁，更通🎗过品牌新区的系统性赋能，推动北方服鞋产💯业从“散批”向“品牌”跨越。活动强化了永定城作为中国北方服鞋🥓采批中心🐳的辐射力，“北方市场更懂北方”的影响力。　　面对如何破局行业🚝困境的问题，中国服装协会副秘书🧦长游五洋认为，一是要靠产品创新。虽然整体服装🏓消费增速变缓，但市场还有结🎑构性机会，企业🤩通过品类创新、产品创新而取❓得突破的案例有不少。二是要靠运🐽营体系的创新，连锁大品📯牌这几年都在从传统的📵代理，批发模式转移😡转型为直接零售。以波司登、安踏、伊芙丽为代表的🎯还在持续增长，这也📏是服装连锁经营的大势所趋。　　永定城借助自身🧟紧邻北京大兴国际机场和⬜雄安新区的区位优势，以及完🚦善的商业配套设施，积极与周边区🤣域互动合作。不仅有效激活了💫产业链各环节🉐的协同效能，释放了区域消费潜😍力，还以商贸为桥梁，推动了🤗北方服装产业集群的🙄资源整合。通🍟过与物流巨头的合作，优化供应链体系，降低物流成本，提升配送效率，进一步促进🦋了跨区域🔬产业链的协同发展。　　游五洋告诉记者，对于帮助北方市⚪场的中小服装零👀售商，买手集🏖合店转型升级是非常有帮💳助的。这个市场上有4000余家源头商家，它🚛们经营方式特别灵活，主要的特点就🧥是货品齐全🔂还有现货，这些正是中小服装零🍣售商所需要的。　　本次活🌘动反映出了消费者在服装🕚消费时的新趋势。记者在活动现场😌看到，旗袍、国潮服饰的店家🎸门庭若市。中🛫国服装协会专职副🍽会长焦培接受记👁者采访时表示，消费者近年来对🕸中国传统文化越🗻来越偏爱，国潮服饰在市场中成为😶消费者的新宠。同时，绿色低碳的产品也更🥉受消费青睐。8月18日，河北固安，“永定城818·中国北方秋季服鞋🍁采批节暨永定PRO品牌新区启幕盛👴典”活动现场。(主办方供图)　　游五洋认为，中国的服装市场🚒与欧美、日🔰本与其他发展中国家相比，产业配😫套更加齐全。放眼全球，中国具有全球最🆙完善的服装产业链。这也体🦇现在本次采批节中。他表示，本次活动像是一👖个基础设施，北方的中小型零售🚂商去南方拿货会㊙产🔽生昂贵的差旅成本，本次活动上的商品📆不仅方便了零售🚽商进货，商品也更🌌加适合北方市场。(完)

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