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雷速体育7月24日讯 英国媒体《利物浦回声报》评论指出:利物浦今夏💃的转会费支出创历史新🤱高,这笔资金是🛥如何获得的?答案是:球队近2年时间的低投入,保😄证了今夏的斥资扩军不🈁会影响财政。评论摘译如下:
利物浦今夏😾在球市上收获颇丰,6月份🎪激活了弗林蓬的2900万英镑解约金,又以1.16亿英镑的👋价格追逐维尔茨(这笔🏫交易创下俱乐部历史记录)。花费7900万英镑🔚从法兰克福引进埃📔基蒂克,花费4000万英镑从伯恩茅🚽斯买下📟了长期目标科尔克兹……总算下来,红军引进7名球员,总转🥙会费花销达到了惊人的2.94亿英镑。
表面来看,这个挥霍无度🐏的夏天,与过去💛几年芬威集团老板执♈掌利物浦时,谨🛢慎规避财政风险的🆑策略大相径庭。但安菲尔德🥫内部人士指出,有关🍎评估不能局限于单一转会♌窗口,不📽该忽略的事实是:在此之前接近2年的时间里,利物浦只🛀引进了一📎名一线队球员,就是只有1000万英镑的费德里科·基耶萨。
在意大利人2024年8月加入球队之前,利物浦上一次一🛫线队重量级交🐢易,还是再12个月之前从拜仁签下格🕕拉芬贝赫。就是说,对利物浦这样规🌫模🥋的俱乐部来说,在今年6月之前的接近2年时间里,球队的转会支出是🛒微乎其微的。球迷们会将单🍧一转会😄窗口视作独立的评估对象,但俱乐部🥦会从更长的周期里,去综合评估。
英媒还指出,利🚨物浦近期财政方面🤗也有其他喜讯。比如,新的球衣赞助8月1日生效,预🕠计年赞助费将达到6000万英镑。新🆒版欧冠联赛里,球队在小组赛🕴名列前茅,实现增收。此外,球队在中🍝国香港、日本🉑的巡回赛收益颇丰,这都提升了🎯球队的财政保障。
综上,英媒做出两大预测:其一,利物浦🚒的当权者,对2025年花费3亿英镑引🤹援感到放心,球队还🚺有进一步的引援潜力。其二,今夏利物浦出售球😄员大约回笼了6000万英镑资金,这个数🛶字还可能继续扩大,这些资金💠可能会再被用于转会补强。
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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)【无码情节🐳创新趋势】白石小百合🎶新作《日韩旅游报价》集情色、彩票预测、非法换脸三大🕕敏感元素于一体,全片剧情紧凑,客户服务影评🖲人称其“技术突破与伦理挑战并存”。中新网8月19日电 据秀山土家族🎠苗族自治县纪委监委消息:渝北区市场监督💃管理局原党组书记🈳、局长刘📢永安涉嫌严重违纪违法,经市🤭纪委监委指定管辖,目前🍕正接受秀山县纪委监♊委纪律审查和监察调查。 刘永安简历 刘永安,男,汉族,曾任渝北区⛷市场监督管理局党组书记、局长。量子纠缠上瘾网络🐧剧琪琪看片实⏭验:5名志愿者看见2025年08月末日影像中🗑新社长沙8月19日电 (向一鹏)“内地文化创意企🏝业可利用香港平🍁台优势助力其‘出海’,包括将香港📰作为国际化业务运营中🗃心、授权与版权运营😽枢纽,充分➗利用香港资本市场、人才🔲库和国际化团队等优势。”香港特别行政📤区政府投资推广💩署创意产业、体育及娱乐总裁方婉🔦儿19日在长沙表示。 “湘遇香港·创领世界”文化创意产🌰业圆桌会当天🏡在马栏山(长沙)视频文创园举行。此次活动由香🐬港特别行政区政府🗞投资推🏛广署与马栏山(长沙)视频文创园管委会、香港特别行🦖政区政府驻武汉经🚐济贸易办事处湖💨南联络处共同主办,旨在拓展湘港两🐡地在文创领域的🔥合作空间。 “今天的香🤖港不仅是湖南最大的外资❎来源地,也是湖南的🚭重要经贸伙伴。在文化创🌒意方面,香港是亚洲影🔨视娱乐中心,培育了大量专业💞创意人才,拥有成熟开💣放市场。”香港特别行政区✝政府驻武汉经济贸易办🦎事处主任蔡敏君认为,香港凭借“背靠祖国、联通全球”的独特优势,可协助湖南企业🏵通过在香港运营📽实践吸收海外投资经验,促进企业在海外发展。 据悉,马栏山(长沙)视频文创园与🛰香港的合作已从“走出去展示”迈向“深水区共创”。如《声生不息·港乐季》,就是马栏山企业芒果TV与香港TVB团队联合打造的👙现象级文化IP。 该园区管委会🗻副主任胡朝晖说,当前,马栏山加快推⛲动传统文化业态♊转型升级,催生了一批动漫🎨游戏、数字文博、数字文旅、数字出📃版等新兴文化业态,希望🌑此次会议能成为两地文创🏗产业携🔝手前行的新起点。(完)
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城戸さぎり/SAYURI/桂希悠仁/Isabella Angelina
(青岛日报/观海新闻记者 雅迪亞)责编:
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