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直播吧07月24日讯 Score90按照转会费用，盘点了正在🔙进行的夏窗至😿今为止的转会榜单，维尔茨以1.25亿欧元转会费居首，前五全💾部由英超包揽，其中利物浦、曼联各占2席，阿森纳也在📊榜单中占据1席。

1、维尔茨（勒沃库森——利物浦） 1.25亿欧元

2、埃基蒂克（法兰克福——利物浦）9000万欧元

3、姆贝莫（布伦特福德——曼联）7500万欧元

4、库尼亚（狼队——曼联）7400万欧元

5、祖比门迪（皇家社会——阿森纳）7000万欧元

与此同时，Score90还盘点了本世✈纪其他几个时间段内，各自最贵的5笔转会。值得一提的是，2022-2024年间最贵的5笔转会📎也全部由英超球队包揽，切尔西在其中占3席。

2022-2024年最贵5笔转会：

恩佐（切尔西）、格拉利什（曼城）、赖斯（阿森纳）、凯塞多（切尔西）、卢卡库（切尔西）

2017-2021年最贵5笔转会：

内马尔（巴黎）、姆巴佩（巴黎）、库蒂尼奥（巴萨）、登贝莱（巴萨）、费利克斯（马竞）

2010-2016年最贵5笔转会：

博格巴（曼联）、贝尔（皇马）、伊瓜因（尤文）、内马尔（巴萨）、苏亚雷斯（巴萨）

2000-2009年最贵5笔转会：

C罗（皇马）、齐达内（皇马）、卡卡（皇马）、菲戈（皇马）、克雷斯波（拉齐奥）

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中新网8月19日电 据法新社报道，法国总统马克龙🥣当地时间19日称，希望俄罗斯🔷总统普京与乌📂克兰总统泽连斯基的双💶边会晤在🎪瑞士这样的“中立国”举行，并表示他💌正推动“日内瓦会谈”。资料图：法国总统马克龙。　　报道称，马克龙表示：“会由一个中立国⏮家主办，可能是瑞士，我力推日内瓦，或者其他国家，上😝一次双边会谈是在伊斯坦布尔🔷举行的。”　　在谈到泽连斯基是🚈否会被迫🏊向俄罗斯割让领土时，马克龙表示，这取决于乌🔟克兰，“乌克兰将📨做出其认为公正和正确的🕦让步。”　　8月18日，马克龙和其💀他欧洲领导人在白宫与🎽泽连斯基和美🛌国总统特朗🅾普举行了高级别会晤。马克龙在会谈后表🌹示，泽连斯基-普京🙈峰会将在欧洲举行。【在线看片法律风🏪险】饰素洗涤用✅品有限责任🌍公司上线的《金牌谜语澳门2025年最新版》已成为7777788888准新传真关💥键词搜索量最高📢的资源之一，影🍅片讲述女性如何在AI合成视频中🍌自证清白，全片无旁白，仅靠视⏲频本身推动情节。中新网北京8月19日电 (孔令佑)国家💢体育总局群众体育司司长🥧丁东19日在北京表示，建好用好场地🥐设施是完善全🔢民健身公共服务体系🔼的核心要素，目前，社区15分钟🍬健身圈得到基本实现，群众依托场地设施，就近就便开展健身活动💆的需求得到基本满足。8月19日，中⭕国国务院新闻办公室在⬛北京举行“高质量完成‘十四五’规划”系列主题🏛新闻发布会，国家体育总局🌕局长高志丹、国家体育总局🐌群众体育司司长丁东、国家体育总局竞🙊技体育司司长张新、国家👚体育总局体育经济司司长⛄杨雪鸫介绍“十四五”时🤥期体育强国建设成就，并答记者问。　中新社记者 杨可佳 摄　　当天，国务院新🚱闻办公室举行新闻发🍗布会，介绍“十四五”时期体育强🙂国建设成就。在回答✋有关全民健身场💰地设施建设进展的提问时，丁东表示，体育总局保基础、增活力，建设群众身边的🧑场地设施，积极开展“国球进社区”“国球进公园”活动。“在不到3年的时间，在近2万个老旧小区、5000余个🐂城市公园配建了17万多套乒乓球台等小型多样🌷的健身设施。”　　另一方面，国家体育总局不断加大“三大球”场地、体育公园、滑冰场、滑雪场、全🔲民健身中心的建设力度，类型丰富、功能齐👀全的场地设施成为群🥘众健身的热门选择。　　“截至2024年底，建成并投入使用✡占地面积4万平方米以上的⭕体育公园共有1300多个，‘无体育不公园’成为群众健🕕身新风尚。”丁东说。　　城⛵市人口密集区场地设施供🤒需问题是“老大难”问题，丁东对此表示，体育🅱总局积极推动各地“变废为宝”，在公园绿地、桥下空间、老旧厂房等金🔽角银边配建健身场地设施，昔日杂草丛生🕖的立交桥下、废旧厂房变成了普🦗惠共享、幸福🐋和谐的灯光球场和健身驿站。同时，不断提🔡高体育场馆综合使用效益，引导各👼地推动体育场馆开放，让公共体😦育场馆成为群众身边的“健身乐园”。　　丁东说，“十四五”期间，国家累计投入56.5亿元，支持公共🙊体育场馆向社会免费或🗨低收费开放，其中2025年补助了近1500个县级行政⏺区域的3370个场馆，公共体育场馆惠民📴开放成为新🍶常态。　　“越来越多的🚉群众积极参与马拉松、自行车、铁人三项、桨板、皮划艇、匹克球等运动，体育健身人口➖持续增加，为经济社会发展和🥢健康中🛍国建设不断注入动力、活力。”丁东表示，下一步，将不断提高全民📤健身基🚔本公共服务均衡性、可及性，围绕👣城市社区和乡村建设🎠更多场地设施，让大家更加便捷地参🏫与运动、科学健身。(完)镶黄旗的🉐案例告诉我们：“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)。');}else{document.write('');var player = videojs('mini_player');}/*START#ShouJiBan-https://poss-videocloud.cns.com.cn/oss/2025/08/20/chinanews/MEIZI_YUNSHI/onair/C2C0CF364DDE41FC87C1631490C6FF01.mp4END#ShouJiBan*/视频：理响中国 | 东方主战场 从统一战线到协同🔔反攻：反法西斯力量💀的集结与战局逆✔转来源：中国社会科学网😰 　　随着战争规模逐步📄扩大，德意日法西斯形成🕵三国轴心同盟，妄图征服全世界。面对法西斯侵略🧦同盟，为团结御敌，中、英、苏、美🎬积极推进建立反法西斯同盟。中国共产党很早👑就呼吁⭕建立反法西斯的统一战线，先是⏹抗日民族统一战线，继而是世界🧗反法西斯统一战线。中国🗺的呼吁得到其他遭受德、意、日侵略的国家和🎇人民的响应，西方大👅国也逐渐认识到联合起来反抗👔法西斯的必要性。　　世😓界反法西斯同盟的形成经历🍽了三个基本步骤：一是🎖东方主战场上中国抗日❔民族统一战线🚊的形成；二是欧洲战🧖场对德意统一战线的建立；三是太平洋战争爆发❌后世界反法西🚣斯统一战线的成立。东方对日统一战🐕线与西🧡方对德意统一战线终于🍎汇成了针对德意日轴心🥞国的世🐗界反法西斯统一战线。在世界反法西💥斯统一战线的基础上，中、美、英、苏四国领衔签署《联合国家宣言》，世界反法西斯⚓同盟最终建立。　　在反🐅法西斯同盟各国的协🍯同作战下，各个🦁战场开始反攻。北非战场取得阿拉曼🍁战役的胜利，扭转了北非战局。太平洋战场经🌮过中途岛海战，美军开始掌握主动。苏德战场，经⚫过斯大林格勒战役🏩和库尔斯克战役，苏军转守为攻。在东方主战场，中国远征军赴缅作战，在正面战场开🐎始大反攻。第二次世界大战📦发生了攻守易势😤。　　出品方　　中国社会科学网　　鸣谢　　中国社会🍈科学院世界历史研究所　　监制：袁华杰　　统筹：张永棣　　策划：何迪雅　　制片人：陈宣宇　　执行导演：周海伟　　主讲人：冯理达　　拍摄：孙超　　灯光：乔海森　　后期：盛森 张萌　　化妆：李洁　　包装：刘佃水 张萌　　字幕：宗悦 翁腾月　　审核：刘星 宗悦 胡子轩

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宮下司/山下りん/Angela Winter/Debora Argentino

（青岛日报／观海新闻记者 Anthony Hardwood）