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7月23日，世🍅界足坛发生多笔转会，利物浦官宣埃基🧕蒂克加盟，拉什福德🚒租借加盟巴萨，马竞与汉👣茨科达成协议、并正式签下马克-普维尔，罗马租借签下埃❕文-弗格森。

7月23日夏窗汇总

2025年夏窗转会费TOP30

1.维尔茨（勒沃库森→利物浦）1.25亿欧

2.埃基蒂克（法兰克福→利物浦）9500万欧

3.姆伯莫（布伦特福德→曼联）7500万欧

4.库尼亚（狼队→曼联）7420万欧

5.苏比门迪（皇家社会→阿森纳）7000万欧

6.雷特吉（亚特兰大→胡拜尔库🔔迪西亚）6825万欧

7.吉滕斯（多特蒙德→切尔西）6430万欧

8.库杜斯（西汉姆联→热刺）6380万欧

9.若昂-佩德罗（布莱顿→切尔西）6370万欧

10.赫伊森（伯恩茅斯→皇马）6250万欧

11.埃兰加（诺丁汉森林→纽卡斯尔联）6140万欧

12.马杜埃凯（切尔西→阿森纳）5540万欧

13.赖因德斯（AC米兰→曼城）5500万欧

14.阿尔瓦罗-卡雷拉斯（本菲卡→皇马）5000万欧

15.凯尔凯兹（伯恩茅斯→利物浦）4690万欧

16.马斯坦托诺（河床→皇马）4500万欧

17.巴埃纳（比利亚雷尔→马竞）4200万欧

18.弗林蓬（勒沃库森→利物浦）4000万欧

18.托迪博（尼斯→西汉姆联）4000万欧

20.艾特-努里（狼队→曼城）3680万欧

21.谢尔基（里昂→曼城）3650万欧

22.德拉普（伊普斯维奇→切尔西）3550万欧

23.夸安萨（利物浦→勒沃库森）3500万欧

23.蒂尔曼（埃因霍温→勒沃库森）3500万欧

23.马蒂斯-特尔（拜仁→热刺）3500万欧

23.科斯图拉斯（奥林匹亚科斯→布莱顿）3500万欧

27.埃斯特旺（帕尔梅拉斯→切尔西）3400万欧

28.弗朗西斯科-孔塞桑（波尔图→尤文图斯）3200万欧

29.哈比卜-迪亚拉（斯特拉斯堡→桑德兰）3150万欧

30.比克马（博洛尼亚→那不勒斯）3100万欧

（注：以上数据来自德国转🙍会市场，加粗🎛部分为今日新上榜的转会）

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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)色播🏯影院私人影院🏌免费事件又有新进展，高城沙也加牵涉其中。中新网北京8月19日电 (记者 吕少威)记者19日从北京市经济✨和信息化局获🍎悉，今年以来，北京工业新动😈能加速汇聚、产业活力📸竞相迸发。汽车制造、电子信息、智能装备、新型储能、航空航天等先进制🏥造业持续发力，带动全市👍工业经济稳健增长，今年1-7月规模以上工业💊增加值同比增长6.1%，为推动全市➿经济社会高👄质量发展注入强劲动能。　　汽车产业🎩作为北京👫工业首要支柱产业，7月份，全市新能源汽车🔦产量达5.2万辆，同比增长1.4倍，1-7月累计产量已突破31万辆，超越去年🔦全年总产量。北京市经济和信息💍化局经济运行处副🙄处长伊喆表示，一组组攀升的数据，既是小米汽车、理想汽车、北汽新能源等🎸车企协🤛同发力的直观写照，更成❇为首都新能源汽车产业加🌕速崛起的鲜活注脚。　　作为🛑首都新质生产力培育🏹的另一个重要增长极，电子信息产业持🤱续书写高质量发展的精彩答🕷卷。1-7月，电子信息产业增加😻值同比增长24.2%，拉动🤥全市工业增长3.5个百分点。在中芯国际、长🥟鑫集电等龙头企业引领下，全市集成电路⛔产量达169.9亿块，同比增长17.8%，展现出首🌬都高端制造业的加速🕥度与硬实力。　　1-7月，全市智能装备产🍐业呈现出“复苏向好、稳步增长”的发展态势，实现增加值增速8.6%，持续🐙高于全市工业经🐏济平均增长水平。高端及🔰新兴产业领域持续释放增🎅长活力，前7个月，风力发电机组、锂离子🛵电池等产品产😲量分别同比增长38.6%和2.6倍。　　近日，2025世界机器人大会、2025世界人形机器人运动会🕍在京成功举办，北京人形机器人🛄创新中心、宇树科技、加速进化等200余家国🦏内外优质企业的1500余件展品惊艳亮相，首发新品数量刷🔉新同类展会纪录。　　伊喆说，这些国际盛🏑会不仅集中💵展现了北京机器人产业🚓的发展水准，更助力产业链生💾态持续完善、增长潜力深度释放，为首🛁都新质生产力培育注入新动能。(完)

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美咲/工藤瑠奈/鈴村美優/岡村由希

（青岛日报／观海新闻记者 蝦川真理）