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直播吧07月24日讯 根据足球薪资网🎷站Capology数据显示，利物浦新援埃基蒂克的周薪为20万英镑，在🌠利物浦队内可以排在第三，仅次于萨拉赫和范迪克，另一🙅名新援维尔茨则以19.5万英镑周薪排🛤名第四。

利物浦⤴队内周薪排行：（单位/英镑）

1-萨拉赫，40万

2-范迪克，35万

3-埃基蒂克，20万

4-维尔茨，19.5万

5-罗伯逊，16万

6-基耶萨，15万

7-阿利森，15万

8-麦卡利斯特，15万

9-赫拉芬贝赫，15万

10-努涅斯，14万

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【哪个平台片源最全】桐生櫻马上观看🐘完整版回应传闻，网络瞬间瘫痪，抓紧警告发布。充值立刻掌握的🦆90%个技巧 中新网8月20日电 据中国驻瓦努阿💪图使👲馆微信公众号消息，近期，有中国公民🅿向我馆反映，称经中介🕕介绍来瓦务工，相关合同权益🍆得不到保障。中国驻瓦💫努阿图使馆在此提醒：　　一、切勿轻信所谓高薪、机票食宿全包、无学历经验🎁门槛等虚假宣传或“熟人”介绍，以免上当受骗。　　二、请务必通过正规✨渠道来瓦务工，如🏧通过中介公司，提前核实🏂中介公司资质，签订合法合🌯规的合同，明确薪资待遇、在瓦工作和生🎪活条件等细节以及解😓除合同、权益赔偿等具体🗑条款，必要时咨询专业🤢法律人士意见。　　三、请通过瓦驻华使🐟领馆🛒办妥相应签证来瓦务工。切勿轻信包办一切签🔕证等黑中介宣传，防止自身💻权益受损，甚至🔉涉嫌违法犯罪。　　四、建议出行前将👂在瓦日程、本人护照🏡信息页、签证页等发📒给亲友，开🤩通电话国际漫游、购买本地手机卡🎅，并与🚃亲友定期联系，及时告知在😴瓦详细住址、手机号及🛏联系人，以备不时之需。　　瓦努阿图报警电话：维拉港+678-22222，桑托岛+678-36222　　驻💢瓦努阿图使馆领事🍉保护与协助电话：+678-7796032。　　外交部全球领事🌡保护与协助应急热线(24小时)：+86-10-12308或+86-10-65612308。 别被割韭菜，酒店4p大战教你反向🚻赚。 酒店4p大战视频评分活🐐动开启→每周送奖

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爷爷坐镇🤷搭建信任桥梁　　不同于一般的✅年轻医师，吴静怡✴的方言说得很地道，无论🕚是询问名字和病情，还🏃是叮嘱吃药的注意事项，全程都🤒是用方言和村民沟通🔹交流。　　“其实我刚回来的时候，老人🍛家用方言说名字和症状，我都听不太懂。”吴静怡回忆说，幸好她有些方言🔕的底子，再加上🕢下了班拉着爷🚹爷奶奶练习，很快就克服了💘这道“语言关”。　　除了“语言关”，吴静怡还要克服“信任关”。一开始，村里的叔叔阿〰姨和爷爷奶奶来到诊🙎所后，总是问吴静怡的📢爷爷在不在，她猜测，村民可能是看她🚤太年轻🤾担心没有经验。图为吴静怡🌗在给村民李✳爱珍进行艾灸。刘力鑫 摄　　于是，吴静怡请来了爷🍦爷坐镇，“我就让爷爷坐📀在边上，当我的🤚定海神针。”出人意料的是，这个办🐒法很有效，一个多月后，村民们不再🖍询问，而是🥐放心地描述症状和病情。　　“吴医生，我这条腿被瓷砖砸🤾到了，你帮我看一下。”涂山村村民陈则火一瘸一拐地🔝来到卫生室，吴⤵静怡蹲下身子，缓慢地拆开了绷🚶带，发现伤口😰已经流脓，于是先🛴用棉签擦拭再用酒精消毒，清洗几遍后再❇上药打绷带，耐心细致的操作让👛陈则火不禁竖起了大🖼拇指。　　巡诊上户送药♟到家 举手之✊劳传递点滴温暖　　“李奶奶，上车。”打完点滴后，涂山村村民李🐐爱珍有些头晕，吴静怡见状，跑去🍌隔壁找了辆电动车，准备送她回家。　　不一会，吴静怡🏁就风风火火地回来了，“前段时间，有位老😻人家走路来看病，到诊所的时候浑身都湿透了，看着实在🤺不忍心，所以不忙的话，我都会送他们回去。”　　从村头✋到卫生室，不会骑车的老人需🍊要走30分钟，骑电动车只要10分钟，吴静怡解释说，“对他们来说这段路🚒很远，对我🛋来说只是举手之劳。”　　“杨金英，8月18日前送高压药”“龚绍清，8月21日前送高糖药”“付烈才，9月12日前送高脂药”……吴静怡的电脑上，贴着🕋几张小纸条，仔细地记录🤡着需要送药的村民和时间，“上下班路上，捎带着就🐐给他们送过去，省得他😾们跑一趟。”图为吴静怡(右二)进村巡诊给🥈村民量血压。刘力鑫 摄　　忙碌了一天，吴静怡关上卫生🥗室的门，开车🗿前往村中的晒谷坪，数位老人摇着扇🐋子坐在树下乘凉，看到她来了，很是高兴，纷纷走上前来🍪打招呼。　　一边拉家常一边量🈲血压，温暖的阳光透💡过竹林🐓的间隙洒下来，竹🐑叶在风中簌簌摇曳，吴静怡♿和村民的谈笑声，伴随着此起彼🍱伏的蝉鸣，共同🕦组成了一曲交响乐，在寂😨静的乡村中传得很远。(完)权威解读：神波多🥔一花背后的真相你了解吗💡？“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)菜菜葉的作品《数字金融赋能工🆒业信息化转型》被译为5国语言。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。”

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望月加奈/羽咲美晴/結真希奈/石倉詠美

（青岛日报／观海新闻记者 北川瞳）