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皇马有英格兰球员（裘德・贝林厄姆、特伦特・亚历山大 - 阿诺德），马竞有康纳・加拉格尔，如今巴萨也迎🏆来了英格兰人 —— 马库斯・拉什福德以租借加买断权的形😧式加盟 诺坎普。

近两年来，拉什福德在英❤格兰几乎成了 “失败者” 的代名词。曼😚联战绩一塌糊涂（上赛季英超第 15），而作为自家青训🌰出身的他，成了这场灾难的🤕标志性人物之一。曾几何时，他天赋异禀、被寄予厚望，如今🍀却成了曼联不再需要的球员。

离开曼联早已是定🍯局，拉什福德一直渴望🐺出国踢球，而巴萨成了他的🆘下家。这是一个问👹题球员与问题俱🍂乐部的结合，质疑声不少，但也存在双向🏮成就的可能。

尽管上赛季在📗弗利克执教下横📟扫西班牙国内三冠王，但巴萨💈作为俱乐部仍问题重重，尤其是🥏财务危机挥之不去。这也是他们🅿没能签下尼克・威廉姆斯的核🕤心原因 —— 不仅涉及违约🆑金支付，更关键是📒无法确保顺利🥐为球员注册。2024 年夏天，丹尼・奥🏌尔莫的转会也曾因🚘注册问题一波三折，直到 2025 年初才勉强搞定。威廉姆斯不愿重蹈覆辙，最终与毕👛尔巴鄂续约，巴萨只能💼另寻目标。

拉什福德🤨的加盟更符🌗合巴萨的财务现状：租借加买断权（非强制），既降低风险（若表现不佳无📏需买断），又能控制成本。尽管💜巴萨需承担拉什福德税后 1000 万欧元的年薪（他为📰加盟接受了大幅降薪），但这远低于签下💝威廉姆斯的花费。对巴萨而言，这是一笔 “低成本试错” 的交易。

拉什福德渴望离开英🕣格兰，源于英超环境的 “毒性”—— 尤其是曼联🍺的灾难性赛季🎌放大了这种压力。他🍄不仅因球场上的表现遭批，连慈善事业都被攻🔤击：“少管闲事，先学会进球” 成了常见论调。尽管他的场上表👮现确实有争议，但曼联的🧐崩盘并非他一人之过，而将私人生活📆与职🖍业表现捆绑批判，无疑让他身⛅心俱疲。

西班牙媒体虽🦕也犀利，但💁拉什福德作为 “西甲新人”，初期可能获👿得更多空间。至少在适应阶段，他能更专注于👃足球本身，而非场外噪音。

弗利克的存在，是拉什福德职业生🍥涯重启🕰的最大变量。这位德国教⚾练上赛季接手巴萨后，在几乎没有♌重磅引援的情况下，率队拿下三冠王，更展现出 “点石成金” 的能力：

• 伊尼戈・马💝丁内斯曾被视为 “冗员”，弗利克力保他进😧入首发，最终马丁🎞内斯打出职业生涯最佳赛季，与保・库巴西组成稳🥠固中卫搭档。
• 马克・卡萨多原本只💂是巴萨 B 队球员，在弗利克🌰手下爆发，上赛季为一线📞队出场 36 次，即便后期因伤🚑和德容回归⚽失去位置，也证明了教练的👯识人眼光。
• 拉菲尼亚在弗🥡利克到来前🏬几乎被挂牌，却在 28 岁迎来爆发，赛季表现堪称 “金球奖级别”，成了巴萨进攻核心😁。

巴萨如今🈂的战术也适合拉什🎃福德：弗利克👙摒弃了传统 “tiki-taka”，转而🎨主打快速反击和空间利用，这与拉什福⤵德的速度优势完美契〰合。西甲整体节奏快、对抗少于英超，更注🐑重空间创造，正🥉是他喜欢的环境。

此外，拉什福德的多功能📣性是加分项 —— 既能打边路，也能客串中🐔锋顶替罗伯特・莱万多夫斯基。在纸面上，他与巴📺萨的战术体系高度适配。

从英超第 15 名🌺球队加盟欧洲顶级豪门，对拉什福🌛德而言堪称 “奇迹”。巴萨虽有财务问🐀题，但➿仍是三冠王级别的竞技团队；弗利克的体系、西甲的环境、队友的实力，都为他提供了理🐑想的重启土壤。

如果在这样的条🗺件下仍无法证明自己，拉什福德🏬或许真的会彻底沉沦。对巴萨而言，以低🌯成本赌一把曾被寄予厚望🚲的球员，若成功🎽则填补边路短板，失🏉败也无需承担巨额损失。这场 “问题组合” 的联姻，可能是双🛴方最后的救赎机会。

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中新社香港8月25日电 (记者 戴小橦)港股三大指数25日集体走强，恒生📷指数盘中涨超2%，一度触及25918.86点，创近4年以来新高。　　截至当日收盘，恒生指数涨1.94%，报25829.91点；恒生🚡科技指数涨3.14%，报5825.09点；国企指数涨1.85%，报9248点。8月25日，香港恒生指数收市报25829.91点，上升490.77点，升幅为1.94%，全日成交金额为3696.98亿港元。　中新社记者 陈永诺 摄　　从板块表现看，科网股多数飘红，成为推动指数上🔫行的重要力量。其中，网易涨6.04%，阿里巴巴涨5.51%，快手涨5.14%，京东集团涨4.28%，美团涨3.29%，商汤涨2.72%，腾讯控股涨2.42%，小米集团涨1.81%。　　黄金股齐涨，珠峰黄金涨11.31%，紫金矿业涨6.38%，灵宝黄金涨5.21%，中国黄金国际🏭涨4.95%，潼关黄金涨4.32%，山东黄金涨3.75%，赤峰黄金涨2.99%，招金矿业涨1.31%。　　富途证券首席分析🍤师谭智乐表示，随着港股造好，股🐍票市场的气氛转好有利🦍实体经济，创新行业💂的融资渠道出现改善。人工智能、无人驾🤬驶或创新药等企业可以用IPO(首次公开募股)或不同的融👊资渠道筹集资金，企业更积🏧极地发展新项目，有利📭就业市场的表现。　　申🤙万宏源证券认为，随着各企业🤖中期业绩陆续披露，此前业绩预期较低、且负面预期已基😚本消化、成交清淡的板💤块有望重新获得🔏市场关注。(完)【VIP值不值开】学校概况🍼出品的《美国a∨在线观看》被网友誉为“社会版春宫图”，内容真实细腻，融合喵喵软件看🏨片你懂的、情感操控、赌博洗钱等多个关🍛键词，月具工程建设💪培训中心已开启👍打赏功能。中新网沈阳8月25日电 (记者 韩宏)辽宁省✈暨沈阳市第九次全国残疾预🍽防日宣传教育活动25日在沈阳启动。　　本次😝活动通过集中展示🏪近年辽宁省残疾⛺预防工作成效、发布公益项目，同步🦇开展系列便民助残服务，进🤡一步凝聚社会合力，推动残🏗疾预防事业高质量发展。　　活动介绍了《辽宁省残😜疾预防行动计划(2022—2025年)》(以下简称《行动计划》)工作成效。辽宁省在残疾🥢预防领域😩取得的阶段性成果，构建起“一门受理、协同办理”的多部门联动机制，通过实施🐞开展残疾预防知识普及、出生缺😙陷和发育障碍致残防控、疾病致残防控、伤害致残防控、康复服🛷务促进等五大行动，落实残疾💕预防工作任务，取得显著成效。8月25日，辽🏵宁省暨沈阳市第九次🏭全国残疾预防日宣传教育活动🎊在沈阳启动。韩宏 摄　　现场，中国残疾人福利基🆚金会向辽宁省👣定向捐赠价值2425万元的“听力教育康复专🕢项资金乐码助听器”项目，有效助力听🛠障群体改善听力状况，提升📌社会融入能力。辽宁省沈阳市“点亮一束光·照亮一颗星”公益暖心项目同🕟步启动。　　“助残暖冬”二维码募捐，残疾人就业创业、文化创意🛁作品市集，残疾预防📤知识科普展，医疗专家🤞义诊等周边活动全天开放。为公众提供🎖了了解残疾💉预防知识的平台，也💀通过现场募捐、专题讲座、专家义诊等形🍋式，全方位、多角🥑度展示推进残疾预防工作成果，大力宣传残疾预防🚴知识，共同营造了全民关注、支持🚈残疾预防工作的良好氛围。　　辽宁省残联将🐾以此次残疾预防日🙂宣传教育活动为契机，会同残工委各⏸相关单位及各市残联，持续推进残📺疾预防工作向纵深发展，以更大力度、更实举措，确保高质量完成《行动计划》各项任务目标，推进辽宁🏍省残疾预防事业再🍄上新台阶。　　在活动现场，1000余人次🍬参加专题讲座和义诊，发放1000余份宣传材料，募集公益项目折合资🆎金2425万元。(完)王吉武的新书《共迎9月3日！受👢阅部队各项准备工作已🤨基本完成》即将出版。随着大🐔模型逐渐变成学习、工作中🍵不可或缺的生产力工具，其伴生的🗾问题也日益凸显。AI经常会“一本正经🖥地胡说八道”，生成看似合理的虚假信息；一些人利用AI工具代写作业甚🎃至毕业论文，极大冲🤡击着学术诚信和规范；AI生🤩成内容的流畅性和逻辑性越来越强，人类识别困难，但论文AI率🤒检测系统有待完善，论文🎤被误判的问题时有发生……如何精准识别AI生成内容，成为亟待解决的♏问题。 　　南⌛开大学计算机学院🏾媒体计算实验室近日取🌌得的一项研究成果，或为解决这些难题🐒提供可行方案。该成果创🙍新性地提出直接差异学习（DDL）优化策略，教会AI用“火眼金睛”辨别人机不同，实现AI检测性能的💮巨大突破。相关成果论文已🚢被ACM MM 2025（第33届ACM国际多媒体会议🎈）接收。 　　目前AI生成内容检⏳测主要有两种路线。一种是🐲基于训练的检测方法，使用特定数据🔩训练一个专用的分类模型；另一种是零样本👉检测方法，直接使用一个预训练的语🆎言模型并设计🍷某种分类标🔂准进行分类。多项研究表明，现有检📤测方法在应🎉对复杂的现实场景时面临困境。 　　为何现有的AI检测工具会“误判”？“如果把AI文本检测看作一🦓场考试，那么现有检🕯测方法就好比机械刷题🔇、死🍶记硬背答案的固定套路，难以学🧖会答题逻辑，一旦❎遇到全新难题，准确率就🗞会显著下降。”论文第一作者、南🏝开大学计算机学院计算机科学🐼卓越班2023级本科⬆生付嘉晨解释道，“要想实现通用检测，理论上需收集所🍭有大模🎑型的数据进行训练，但这在大模型迭代飞🚥速🍚的今天几乎不可能。” 　　让检测器学会“举一反三”，提升其泛化性能，是增强AI文💻本检测能力的关键。为此，研究团队另辟蹊径👯，提出DDL方法，通过直接优化模🤱型预测的文本🆘条件概率差异与😚人为设定的目标值之🚤间的差距，帮助模型学习AI文本检测的内👕在知识。这🥙种方法可精准捕捉人机文本间的⏮深层语义差异，从而大幅提🔩升检测器的泛化🗾能力与鲁棒性。 　　“使用DDL训练得到🌚的检测器如同有了‘火眼金睛’，即便只‘学习’过DeepSeek-R1的文本，也能精准识别像GPT-5这样最新大模型生成🍳的内容。”付嘉晨说。 　　团🦑队还提出了一个全面🧦的测试基准数据集MIRAGE，该数据集使用13种主流的商用大🆘模型以及4种先进的开🌙源大模型，生成了接近10万条“人类—AI”文本对。 　　“MIRAGE是目前唯⭕一聚焦商用大语🚮言模型检测的基准数据集。如果说之前的基💊准数🏙据集是由少且能👃力简单的大模型命题出卷，那么MIRAGE则是由17个能✈力强大的大模型联合命题，形成一套高难度、又有代表性的🎲检测试卷。”论文通讯作者、南开大🖐学计算机学院副教授📵郭春乐说。 　　在MIRAGE的测试结果显示，现有检测器的👆准确率从📅在简单数据集上的90%骤降至约60%；而使用DDL训练的检👀测器仍保持85%以上的准确率。与斯👎坦福大学提出的AI生成文本检🚁测工具DetectGPT相比，使用DDL方法训练的🏸检测器性能提升71.62%；与马里兰大学、卡内基梅隆大学🕘等共同提出的AI生成文本检测🔕方法Binoculars相比，性能提升68.03%。 　　“AIGC发展日新月异，我们将持🔗续迭代升级评估基准和技术，致力于实现更快、更准、更低成本的AI生成文本检测。”研究团队负责人、南开大学计算机🔄学院教授🎧李重仪说。（科技日报）

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（青岛日报／观海新闻记者 黎磊石）