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直播吧7月24日讯 利物浦官宣9500万欧总价从法📥兰克福签下前锋✴埃基蒂克，今夏引🔄援支出来突破3亿欧，The Athletic发文谈到了红军🆎为何🌊能在今夏频繁进🥫行大手笔引援。

首先是俱乐部收入🦖创下历史新高，2023-24赛季，尽管利物浦👃只能参加欧联杯，且🕚最终在英超排名第三，但俱乐部当赛季🏏收入首次突破6亿镑大关。上赛季，随着重返欧冠，并拿下俱乐✳部在国内第20个顶级联赛冠军，加上安菲➖尔德扩建的看台全🖖面开放和商业收🎛入持续增长，营收预计已超过7亿镑，2025-26赛季很可能会📶再创新高。

据TA估算，利物浦通过赢得🐽英超冠军获🛏得了1.815亿镑收入，即使下🐷赛季未能卫冕，也🎤能从联赛整体收入增长中获益🏵。新的电视转💷播周期💠将从新赛季开始，英超预计将在接🐣下来三年获得122.5亿镑收入，比2022-25年增加17%。俱乐部🛁的商业增长前景也被看好，利物浦🖊与阿迪达斯在今年8月开始合作，后者提供每年3000万镑🌄的基本费用，而实际带来的收👑益将是这个数🌛字的两倍。

收入激增固然可喜，但若支出高得离谱，收🐤入再高也可能无济于事。2023-24赛季，利物浦税前亏损🍃5710万镑，为俱乐部历史最高。不过TA表示，利物浦2024-25赛季预计恢👸复盈利，而且是健康的盈利。即使工资单因🌟为夺冠奖金的发放上涨到了4亿镑作用，俱乐部仍能实现🦍大约3000万镑的利润。

不过，利物浦在英超中是✝工资🈺支出较高的俱乐部。据TA了解，新援🎗维尔茨的周薪不包括奖💒金大约20万镑，加上额外费用，利物🎡浦每年至少在维尔茨身🈳上花费1200万镑。而刚刚签下的🎬埃基蒂克薪水预计也🛐不低，此前纽卡在追逐📎他时，球员要求20-22万镑周薪。虽然尚不清🎅楚是否对利物浦坚持了🥙这一要价，但若以💺中间值计算，加上相关成本，利物浦每年需为他支付1260万镑，两名🐃新援为俱乐部年度工资账单至少🧕增加了大约2500万镑。不过，过去4个赛季，利物浦的工资占🔬收入比重一直🤼维持在健康的62%-65%之间。

虽然过去有范迪克📥和阿利👊森这样不吝转会费的引援，但这些都是🚳利物浦的特例，总体而言，红军在转会支🍑出上远远不如英超🔯竞争对手。截至2023-24赛季末，利物浦在转🥛会费和经纪人费用上总共🕳花费了7.494亿镑，是全球第七贵的阵容🈂，然而🎭远低于切尔西（14亿镑）、曼城（11亿镑）、曼联（9.439亿镑）和阿森纳（8.824亿镑）。

相应地，利物浦的账面摊🚝销成本也远低于🌱英超竞争对手。俱乐部去年的🍁摊销费用为1.145亿镑，比热刺少2000多万镑，比切尔西少7500万镑。由于2024年夏窗很平静，摊销费用几💏乎没有增加。今年花费1亿镑签下维🎍尔茨，加上约10%的✌经纪人费用及英超规定的4%转会税，2025-26赛季摊销费用增加2140万镑，此后每年增加2270万镑，直到2029-30赛季。

埃基蒂✔克的摊销费在2025-26赛季增加1340万镑，之后每个赛🦇季增加1570万镑，直到2029-30赛季，并在2030-31赛季增加约230万镑（尽🏽管他签了六年合同，但根据英超和🗨欧足联规定，他🤶的费用只能在五年内摊销）。加上弗林🔅蓬和科尔克兹，利物🥙浦每年摊销费用增加了约5400万镑，几乎是2023-24赛季摊销🛴费用的一半。

不过，今夏的情💎况并不意味着大手笔引🎁援会🖋成为利物浦的新常态，芬威似乎是😜想利用过去一🕋个赛季的成功调整阵容，弥😬补落后的转会支出。俱乐部在2019-20赛季和上赛🎫季转会净支出均为0，过去5个赛季，有7家英🛎超俱乐部在转会支出上超过利🕵物浦。考虑到签下维🏬尔茨和埃基蒂克💀在工资和摊🌹销上增加了每年约6300万镑的开支，加上弗🥫林蓬和科尔克兹，年度支出🍒增加了9000万至1亿镑，但发生😵在俱乐部收入大幅增加的时期，这样的📡大手笔支出是可行的，且🕛不会违反英超财务规定。

现金方面，利物⛷浦也无需担忧，即🤳使芬威不愿贷款，俱乐部在去年9月已经👞重新融资了一笔循环🐤信贷额度，将限额从2亿镑提高到3.5亿英。而截至2024年5月底，俱乐部仅使用了2亿镑中的1.16亿镑，因此如有需要，仍有充🏣足的额度可供调用，所以利物浦可🤕能根本👽不需要增加借款。即使没有欧冠收入，2023-24赛季利物浦的⏯现金流仍为8370万镑。

利物浦🍼在基础设施巨额投🔶资也终于迎来了回报，随🥡着基建支出的减少，得以将大量资🎰金投入阵容建设。此外，利物浦在🥑转会费上的相对低🙋支出以及愿意提前💊支付更👘多款项的做法使得他们📁在未付转会费✏方面远低于其他俱乐部。截至2024年5月底，利物浦欠款仅6990万镑，这一数字预计🍅在过去一年中还会🧡进一步下降。相比之下，曼联在2025年3月底时欠款高达3.089亿镑。

不包括附加条🌬款和奖金，以及引进弗林蓬、科尔克兹和玛🔳玛达什维利的费用，利物➖浦今夏在维尔茨和埃基蒂克🖨的转会费、经纪人费用、转会税、合同方面的🎰成本预计达到3.267亿镑。虽然金额高昂，但利物浦毕竟🔵是一家财力雄厚的😦俱乐部，接下来他们🥜还将有一些球员👵出售。

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中新网8月20日电 题：习近平的民生🐯之问丨“到墨脱的路💄通了没有？”　　“现在🚽到墨脱的路通了没有？”　　2013年3月，习近平总书记参加十二🏟届全✒国人大一次会议西藏👲代表团审议时，这样询❇问来自墨脱县的白玛曲珍代表。　　回忆起全国🔴两会上这温暖的一幕，白玛曲珍说，“这个问题一下🍂就问到了我的心窝里。”　　墨脱县😕位于青藏高原东南角，曾是中国💼全境唯一不通公路的县。世世代🍴代的墨脱人对路的渴🐟望都很强烈，“墨脱🔳的路通了没有”成为总书记✂深深的牵挂。　　在墨脱，自然灾害多发，修路困难重重。经过建设者🔴的不懈努力，2013年10月31日，墨🏛脱公路正式开通，墨脱这个曾经的“高原孤岛”，终于实现第⚓一条公路全线通车。　　中国人常说，要想富先修路。路孕育着希望，不仅连接了墨🐍脱和外界，也牵🤾系着人民群众与美好生活。　　和平解放前，西🍍藏没有一条能走汽车的路。经过10多万筑路军民的🚄数年奋斗，1954年，川藏、青藏公路建成通🆒车，在“世界屋脊”创造了公路建设🦀史上的一个奇迹。　　党🍫的十八大以来，习近平总书记🗯始终心系西藏，高度重😪视西藏工作。一句句嘱托中，饱含着他对西藏发🎖展的深情牵挂。　　2014年，习近💏平总书记就川藏、青藏公路通车60周年作出重要批示指出🦆，“60年来，在建设和养🌭护公路的过程中，形成和🕚发扬了一不怕苦、二不怕死，顽强拼搏、甘当路石，军民一家、民族团结的‘两路’精神”，并进一步指出，“要继续弘扬‘两路’精神，养好两路，保障畅通，使川藏、青藏🤴公路始终成为民族团结之路、西🗿藏文明进步之路、西藏🐢各族同胞共同富裕之路”。　　“两路”精神历久弥新。从公路到铁路，西藏走上了🐿新的飞驰之路。　　4年前，习近平总书记在🏙西藏考察，乘坐🛸专列实地察看拉林铁路沿🗳线建设情况。他强调，“规划建⚫设川藏铁路是促进西藏📣发展和民生🏠改善的一项重大举措”。　　作为川藏铁路的🍺重要组成部分，拉林🧡铁路尤其让总书记牵挂。　　1998年6月，时任福建省委副书🥏记的习近🏋平首次入藏，从拉⏹萨贡嘎机场到林芝八一镇，他乘🤯车走了整整一天。他感慨道，“当时😰的路况非常险，还好没有遇到滑🏔坡，窄的⚾地方横着两根木头，我们下来搬。福建派去🔮援藏的，到🐨墨脱那都是骑着马进去的。”　　2021年6月，西藏首条电✌气化铁路——拉林铁路开⛅通运营。时隔23年，拉林铁路将拉萨至林芝的通行🛵时间压缩至3个多小时。　　路🍔的铺设与延伸，见证了西藏👕民生的进步、发展的脉动。　　习近🎇平总书记曾在西藏考察时🚨指出：“全国的交通🏃地图就像一幅画，中国的中部、东部、东北😣地区都是工笔画，西部留白太大🚔了，将来💗也要补几笔，把美丽中国⛲的交通勾画得更美。”　　今天的西藏，交通基础设施建〰设实现前所🆖未有的突破。截至2024年底，西藏全区公路通🕟车总里程达12.49万公里；拉日铁路、拉林铁路相继💊开通运营，“复兴号”动车👬驰骋雪域高原；8座民用机场、近200条国际国内航线，从拉萨联通全🌄国和世界各地。　　日渐完善的🤚交通网，托起西藏的高🥧质量发展。2024年，西藏全区生产总值😥达到2765亿元，按不变价🕡格计算，是1965年的155倍，年均增长8.9%。　　青藏高原的“幸福路”，西藏的蓬勃发🖼展，源自人民的奋斗🥙，也造福人民。　　｜出品人：陈陆军　　｜总策划：俞岚　　｜策划：吴庆才　　｜统筹：马学玲 阚枫　　｜执笔：张钰惠　　｜校对：孙静波　　｜视觉：司方　　｜中国新闻网“习言道”工作室出品【是否支持离线缓存】学👽生服务出品的《四川德阳🙅推动文旅融合 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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)井川奈奈子最新👤连载《柬埔寨外交部：泰国对柬领导人提起诉🛩讼将严重损害两国💵关系》上线引发热议。中新网8月20日电 据“气象北京”微信📘公众号消息，北京市气象台继🏮续发布暴雨蓝色🚤预警信号，预计20日傍晚至21日夜间，北京市有雷阵🖤雨天气，部分地区小时雨量可达🚞30毫米以上，6小时累计雨量可达50毫米以上，山区及🕠浅山区可能出现山洪、泥石流、滑坡等🏳次生灾害，低洼地区可能出现积水，请注意防范。

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（青岛日报／观海新闻记者 星野雪）