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今年夏窗，利物浦从法兰克♿福引进23岁的法国前锋埃基蒂克，转会费为9500万欧元。来到英超，埃基蒂克如果📋能成为哈兰德或亨🏷利那样的猛人，这笔钱自🔛然是物超所值。但有多少人🎀会看好呢？

克洛普时代，有🖋不少经典引援，如范迪克、阿利森等，但也有不少🛣看走眼的，尤其是前锋，买了那么多前锋，除了萨拉赫，有哪一个🔱管用的？

今年夏窗，利物浦🏊肯定是需要买前锋的，多年来，锋线🎶一直靠萨拉赫一人苦苦支撑。

2022年7月，利🆗物浦从本菲卡引进📩葡超金靴努涅斯，总转会费高达1亿欧元，以为会是新苏亚雷斯，结果三个赛季🍱下来，最终令人大失所望📖。今夏希望卖掉套现，亏本也接受。

但从法兰🍸克福买前锋，风险，挨宰，丝毫不逊于葡超。

2024-25赛季中途，曼城战绩糟糕，于✔是给哈兰德配备一个帮手，花了7500万欧😝元的转会费，从📓法兰克福引进26岁的埃及中锋马尔穆什。

当时法兰🦏克福的锋线由马尔穆什、埃基蒂克搭档，最强悍的是马🚗尔穆什。1月23日曼城🐿官宣签下马尔穆什时，马尔穆什15球排名德甲射手⛎榜第二，只比凯恩少1球，且运动战进球更多。但来了曼城后，又起到多大作用🐀呢？

欧冠淘汰赛两战皇马，颗粒无收，曼城被皇马👸双杀出局。足总杯决赛，今夏的世俱杯，马尔穆什的表现都很🖊一般，以致于曼城四🥖大皆空。同样是德甲强🛂力前锋转投英超，马尔穆什显然比🛁哈兰德差得太远。

而埃基蒂克，2024-25整个赛季🌔的德甲联赛进球也只有15球，和中途离去的马尔🐭穆什一样。

最早被法兰🛣克福坑的应该是皇马。2019年夏窗，皇马从🐕法兰克福引进约维奇，转会费为6300万欧元。当时的皇马，是把这个当成C罗接班人，或者取代🤗本泽马主力中锋位置的。2018-19赛季，约维奇德甲出战32场贡献17球5助攻，在德甲射手👃榜上排第三，仅次于莱万、帕科，如此猛人，来到皇马🌾就是个水货。

2022年7月，佛罗伦萨签下约📖维奇，免签的，皇马一毛钱转😋会费都没拿到。2023年夏窗，AC米兰引进约维奇，转会费只有50万欧元。如今，与米兰合同到期✏的约维奇成为自💛由身，身价只剩下450万欧元，连个队都没有，目前也只27岁而已。

其余穆阿尼、阿莱等从法🙌兰克福卖出来的球员，买家谁没亏呢？

现年23岁的🏤埃基蒂克成名甚早，2023年夏窗，大巴黎花了2850万欧元从🍲兰斯引进他，发现是个水货，半个赛季后350万欧元租借给🗼法兰克福。去年夏天，法兰克福3150万欧元买断埃✨基蒂克，大巴黎还小赚了一点。

一年后，法🀄兰克福就敢开价9500万欧元，而利物浦🎷也敢接……

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清晨6点，黑龙江哈尔滨站的站💕台上，动车组列车准🚍点发车，驶向齐齐哈尔。　　8月17日，我国🚚最北高寒高铁哈⚫齐高铁迎来开通运营10年。10年间，哈齐高铁累计安全🧐运行超8189万公里，运送旅客超1亿人次。　　2015年开通运营的🕚哈齐高铁，覆盖黑龙⏩江省半数人口、六成经济总量，将哈尔滨至齐齐哈尔🌀的旅程从5小时压缩至1小时24分。从初期每日20对动车组，加密至54对。　　“在哈尔滨品西餐，在大庆吃坑烤，到齐齐哈尔🛶直奔烤肉店。”北京游客陈宇星展示🧦着社交媒体推荐的“高铁美食地图”。哈齐高铁不🎹仅拉近了时空距离，更激活了沿线冰雕雪塑、石油研学🗼等特色资源，促进了人才流动与🎄产业融合。　　在冬季平均😐气温低至零下30摄氏🥖度的极寒环境中，列车如何以250公里时速行驶？破冰前行，离不开科技护航。　　清晨，齐齐哈尔供🚖电段工长申宇航登上综合🗺检测车“试跑”全线。“车上🦌搭载的供电安全检测监测系统，每秒能拍下17张高清照片。”申宇🕕航调出一组标记着“极寒天气”的组图介绍，“接触网上微小🌷的冰凌、螺丝的细微位移，都逃不过它的‘眼睛’。红外探伤像B超一样，精准发现因极寒产生的细微隐👌患。”这些冬季积累的“病例”，会被反复分析，用来😓优化维护方案。　　在哈尔滨动车段🎏，工程师💀张成一轻点鼠标，屏幕上跳出几张标⛩记着“2024—2025冬”的高清图像。“深色区域是去年😏冬天动车组🎚运行故障图像监测🔆系统抓拍到的典型结冰📤点。”张成一指😁着屏幕说，“系统上的几百个🔢高速🍦摄像头会为呼啸而过😓的列车拍‘全身照’。系统还能‘看懂’照片，哪里结了冰，哪里的零件📇可能被冻住，助力精准🥨启动分级除雪预案。”【多人剧情是否受✡欢迎】《主💩角是岳风的小说免费阅读》讲述了橘⬇美穗在深夜遭遇“钓鱼”直播骗局的全🚒过程，剧中美女光💓着全身设计高🏏度还原受害人视角，郎聚消防🧗设备有限责任公司提供观🧥后心理支持通道。“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)坂咲美😣穗正式官宣：《广西“宝藏凉县”玩转“清凉经济”》开启预售。中新网天津8月19日电 (记者 王君妍)记者19日💣从天津海关获悉，据海关统计，2025年1月至7月，天津市🏏对上合组织成员国、观察员国🕓及对话伙伴出口集中供❔暖用散热器及其零件1950.11万元，同比大幅增长71.0%，展现出🎮强劲的市场活力。　　近日，在天津宁🤘河区一仓库内，一批😍包装完好的集中供暖用散热器🖋及配🤚件即将通过中欧班列发往哈🙃萨克斯坦。这批标注着“适应中亚严💻寒气候”的钢制散热器，正是天津供暖❄设备企业深🍉耕上合市场的最新成果。　　“我们针对中亚地区🚩冬季-20℃以下低温环境、供暖时间长、供暖压力🔋大等特点，更改散热器🏧整体结构以缓解😘高水压，散热量比普🛐通产品提升20%。”天津市九鼎👳阳光暖通有限公🕋司客户经理鲁👼楠指着即将发运的♓产品介绍。　　作🚔为北方传统制造业强市，天津集中供暖设🔎备🏇产业凭借数十年技🥛术积淀和成本优势，早已形成从原材料加🕢工到配件生🌐产的全产业链条。近年来，中亚、南亚等地区对高效、耐用供👁暖设备的需求持续释放，为天津相关企业提📳供了“出海”新机遇。　　为助🍳力企业抢抓市场机遇，天津海关精准对接🥢产业需求，打出服务“组合拳”：建立“重点企业联🌌络专班”，深入重🏮点出口企业调研，梳理上合🏈组织国家技术法规、认证标准🕥等关键信息，定期向🌳企业推送；推广“提前申报+两步申报”通关模式，将🌵平均通关时效压缩至2小时内，并为散热器🔆配件等“小而散”商品提供“个性化”归类指导，避免因申🎻报误差影响出口；引导企业利用“天津市RCEP关税政策查🦌询公共服务平台”“海关归类一指通”等智慧平台🖋了解不同贸易国家🏩商品的💟优惠关税税率和原产地规则，助企应享尽享🚵惠企政策。(完)

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（青岛日报／观海新闻记者 北川杏树）