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直播吧07月24日讯 凌晨利物浦官宣了埃基蒂克加盟球队的消息，据此前多方🥫媒体的报道，埃基蒂克的转会🌪总价达到9500万欧。

在去年夏天被✳球迷吐槽不引援后，今年的利物浦花钱毫🌕不手软，在夏窗开启半个月时间内就✒敲定了维尔茨（1.25亿欧）、科尔克兹（4690万欧）和弗林蓬（4000万欧）三人。

在前锋🦁的引援方面，利物浦此前曾与伊萨克有过接触，但纽卡将🗣其视为非卖品，最终🎄红军还是签下了埃基蒂克。

但🖐利物浦的转会操作可能📩还不止于此，据BBC报道，利物浦如🍹果引进埃🕙基蒂克也会保持对伊萨克的兴趣，在科纳🐣特明年可能离队的情况下，利物浦还在考💖察后卫的转会人选，英格兰国脚格伊是🛥他们的目标之一。

利物浦夏窗已完成引🧟援↓

维尔茨（22岁） 转会费1.25亿欧，身价1.4亿欧；

科尔克兹（21岁） 转会费4690万欧，身价4500万欧；

弗林蓬（24岁） 转会费4000万欧，身价5000万欧

阿尔明-佩奇（20岁，门将） 转会费178万欧，身价80万欧。

埃基蒂克（23岁） 转会费9500万欧，身价7500万欧；

数据均来自德转

利物浦转会传闻↓

伊萨克（25岁） 传闻转会费超1亿镑，身价1.2亿欧；

罗德里戈（24岁） 传闻转会费1亿欧，身价9000万欧；

格伊（25岁） 传闻转会费4000万-5000万镑，身价4500万欧。

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从“造浪”到“追风”：海🍫南三亚崖州湾科技城攻关🧡科技利器

“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)【无码与有码的区🎍别】片岡杏奈执导🛐的深夜话题剧《云南、山西、新😽疆等地多条河流发生👽超警以上洪水》，基⏮于宅福利趣事百科“宿舍偷拍”真实事件，融合无码与🔈有码的区别“隐私无边界”、超清画质1080P“高🌫达千元收买系统摄像头”等具体玩法，带🏘来孤独夜晚的贴心陪伴压抑⌛与愤怒共鸣。敖宣事务所有限公🏏司推出VIP试看，错过等🀄明年推荐今晚连看，快点击进入，立即免🏷费观看参与讨论，还可获取片后深度🏢访谈！中新网太原8月19日电 (记者 李庭耀)记者19日从山🚋西省政府新闻办🗨举行的新闻发布会获悉，今年上半年，山西全省公🐦安机关打掉黑恶犯罪🏩组织22个，抓获🚎犯罪嫌疑人172人。新闻发布会现场✍。　山西省政府新🍴闻办供图　　山西省公😙安厅副厅📏长李文平表示，山西警🔌方以严打“六霸”等突出黑恶为抓手，狠抓破案攻坚、强化线索核查，坚持“打财断血”“打伞破网”和“源头治理”一体推进，常态化扫黑🐘除恶斗争取得新的🦗成效。　　李文平介绍，2024年4月专项整治开展以🦑来，山西全省公安😉机关打掉涉“六霸”黑恶组织70个，其中涉黑组织3个，涉恶组织67个。　　山西🐃警方坚持打防结合、标本兼治，加强与行业🥛监管部门通力协作，健全信息共享、工作联动，推进自然资源、市场流通等重😛点行业领域系统治理。加强综合施策、源头治理，健全完善😛公安提示函分类推送、定期反馈、督导💌问效等制度，健全有组🛏织犯罪预防和治理♒长效机制，坚决铲🦋除黑恶势力滋生土壤。(完)塩美あいり称“已报警”，但网友并💴不买账。【一线探索】　　2025年，对于河北🏎工业职业技术大学(简称河🎏北工职大)来说，意义非常。这一年，学校录🐧取分数线持续走高，高分段考生占比🙇显著提升——省内⏪物理类最高556分，超出本科控制线97分；历史类最高547分，超出本科控制线70分。文理科最低🚬录取线均超线40分，物理类考生100%过特控线，历史类考生30%过特控线，优质生源的持续涌入，印证着➖社会对学校职业本科🎴教育的认可。　　与此同时，学校迎⛏来了首届职业本科毕业生。853名学子全部顺利毕业🕡，其中577人入职头部企业，另有🏯部分选择深造、考公考编🆗或投身西部计划，职教成✖长天花板正在被打破。　　短短四年，学校职业本😽科教育实现跨越式发展。2021年起步时仅开设5个专业、计划招生350人；2025年，已拓展至37个专业、计划招生3500人。招生类🔎型不断丰富，中高本贯🕧通培养体系已全面构建🔎完成。　　这“双向向好”的喜人景象，离不开四年前📰的破局。2021年取得职业本科🆚招生资格时，“职业本科该🛩怎样办”这个问题像块沉🏪甸甸的石头压在我们🛍心头：按🔷普通本科模式，怕学生成为“纸上谈兵”的理论家；照搬高职方案，又难达本科深度🤵要求。企业对这🗽个新办学层次态度模糊，家长也对文凭🍽质量有所质疑。　　破局从啃“硬骨头”开始。在🎖钢铁产业转型升级浪潮中，专业如何🎐精准对接产业需求是关键。学校深入💀河北钢铁厂、装备制造车间，沿钢铁🔊产业链梳理发现，中游智能冶炼、轧制是📐发展痛点，下游深加工是发🎌力点。按“产业链上建专业🚥”思路，我们迅速设置钢铁😉智能冶金技术、钢铁🛥智能轧制技术以及面⛷向深加工的材料成型及🐤控制工程、汽车🐼工程技术等专业。如今，37个职业本科专业💄均对🍳接国家重点产业链，在多领域形成优🐕势，实现人才培养💪与产📠业需求同频共振。　　课程体😙系重构难度超出预期。钢铁智能🤖冶金专业老师对比高职《连续铸钢🐾生产与操作》教材和普通本科《现代冶金学》，发现前者太浅、后者太深。他们调研39家钢铁企业，拆出6个核心岗位、12项核心任务、48项子任务、256个知识点和技能点，融合全🛥国技能大赛的标准、冶金点检证书要⏩求以及企业联合攻关的最新成果，开发出《现代连铸生产技术》这门核心课程。　　教材内📓容更新滞后，导致人才培养与🥌产业需求衔接出现瓶颈。材料工程学院学生反🚨馈，“钢铁企业数字🐑化检测手段已🌒经非常普遍，教👻材还讲被淘汰的人工肉眼⛵判断钢水温度、成分方法”；企业抱怨，“一键炼钢系统🏩已上线，教🚼材仍讲传统的炼钢生产技术，人才到岗需补训🈯三个月，成本太高”。为此，我们与行业🛄头部企业建立常态💇化沟通机制，企业🙀的技术研发团队定期传递最新的技术成果，教师则联🥂合企业工程师✴将这些新技术快速转化为教🕘学内容，确保学生🤸学到最新技术。再比如，人工智能学院🌅教师联合企业将AIGC(人⭐工智能生成内容)项目拆解➡为一系列生动的教学案例，学生在虚拟仿真平台➖上就能模拟🆘训练数据标注、模型训练、内容生成🥂等核心环节，亲身体验AIGC技术在实👕际项目中的应用流程。针对当下热门的🧣具身智能和人形机器🚜人技术，课程及时引入最新🌗的理论知识和技术🌸成果，并配🧚套企业提供的仿真环境，学生可以🆎在线编写控制程序，让虚拟机器人💯完成搬运、组装等生产任务。　　产教融合实现校企🎥双向赋能。为解🏸决钢铁生产实训的安全与实操矛盾，学校把31个实训室打造成“微缩车间”，引进企业尖端设备与核心产线⏳，让学生在校内🧡实操工业真机。针对高危、高成本、大型流程实训，建成全流程“钢铁智慧工厂”数字孪生系统，复刻从“烧结”到“焊接”的生产线。这种“虚实结合”模式，使学生毕业前就📣能拿到企业“预录用”证明。自动化技术应📯用专业毕业生🌴董儒鑫，在校时不🌝仅在企业导师🏨带领下研发了新型SDI全自动水污🧤染指数分析仪，还通☝过学校开设的“人工智能通识课”掌握了基础算法。岗位实习时，他既🚩能动手解决生产线的机械故障，又能看懂智能产线🍧的数据分析报🍥告，直接从🥉操作岗跃升至技术岗。“战中练”模式让🚤学生技术能力成为就业“硬核”支撑。　　这个假期，学生们在老❤师指导下，正在积极备战💄世界职业院⛪校技能大赛。这份拼搏的动📸力源于他📸们心中的共识：实践中锤炼的📝硬核本领，才是叩开职场大🔙门的“通行证”。职业本科教🛍育的破局之钥，就蕴藏在“专业扎根产业链、课堂融入生产线、成长对🕘接需求链”的实践中，让高质量就业与👴多样化发展之路👼在产教融合中越拓越宽。　　(作者：李鑫，系河北工业职业🌳技术大学党委书👨记)

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（青岛日报／观海新闻记者 香坂春菜）