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真^浮光掠影
真^夜中^fantasia
抢气声穿透值超标😍🥳
中场切歌==n*（ありがとうございます）
外加5min——gan ba re！gan ba re!
maodai baiju！shiaolongbao!
具象化的shanghai我们又回来啦！（谁在说这话时还‘720°转身’+‘全场绕行’）：mia
下次qie^见！（在与反复校音后）
以为mia逞心如意献唱实则却都在后面的压轴戏：青春なんていらないわ^止まらないで行こう^！
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2 30
国内各LLM大模型免费使用的商业模式，这背后真的藏着阴谋吗？
最近，国内外大模型的事儿可太热闹了，到处都在讨论它们商业模式的差异。也不知道从哪儿冒出来一种说法，说大模型免费背后肯定藏着阴谋。一开始我还真被唬住了，可后来越琢磨越觉得不对劲，这事儿哪有这么简单啊。
先从商业逻辑说起。咱国内的AI市场，就像是刚起步的小年轻，还在努力成长阶段。百度文心一言、阿里通义千问、讯飞星火这些大厂的大模型，都在免费开放C端入口，这是为啥呢？其实就跟咱们交朋友一样，先拿出点诚意来，让大家都熟悉熟悉，以后才能常来往。早期互联网企业靠免费邮箱、社交软件积累用户，也是这个道理，先把人气搞起来，才有后续的故事。再看看美国那边，OpenAI凭借ChatGPT已经在用户心里站稳脚跟，现在推出的付费模式，比如Plus会员，就像是在丰收季收割果实，把之前积累的技术优势转化为实实在在的收益。
说到国内大模型在B端的变现方式，那也挺有意思。基础功能免费给大家用，但企业要是想调用API、定制化服务或者私有化部署，就得掏腰包了。就拿文心一言来说，调用API的价格大概是0.012元/千token。厂商们打着小算盘，通过免费的C端收集我们这些用户的交互数据，把模型打磨得更厉害，然后再把高级服务卖给企业，比如智能客服、营销文案生成这些，这一套下来，商业版图就慢慢搭建起来了。
再讲讲政策和资本的影响。咱国家把大模型当成发展“新质生产力”的关键领域，地方政府也大力支持，又是补贴算力，又是给税收优惠。上海临港AI实验室就能拿到超低价的算力，这对企业来说，简直是雪中送炭，成本一下子就降下来了。美国的OpenAI主要靠风险投资和商业回报，所以得尽快盈利，不然怎么跟投资人交代呢？从数据角度来看，国内免费开放吸引了更多用户产生交互数据，这对中文语料相对匮乏的大模型来说，就像是及时雨，能让模型更好地理解咱们复杂的中文，不管是方言还是网络新词都不在话下。而GPT - 4靠着英语语料的优势，数据体系已经很成熟，走的是另一条路。
市场竞争也对大模型的商业模式产生了很大影响。国内头部的几家大模型技术水平相差不大，在2023年SuperCLUE评测里，平均分差距不到5%。这种情况下，谁先收费谁就可能失去用户，就像当年网约车、外卖平台补贴大战一样，大家都不敢轻易涨价。为了破局，百度把文心一言融入搜索、地图，阿里把通义千问嵌入钉钉，通过大模型增强现有生态的粘性，从电商、广告这些其他业务里赚钱，和谷歌靠免费Gmail、用广告盈利的思路如出一辙。
比起那些毫无根据的阴谋论，大模型现在面临的真实风险更值得我们关注。数据隐私方面，免费模式下用户对话数据的处理缺乏透明监管，我们的隐私会不会泄露呢？垄断风险也不小，巨头可能会利用免费策略打压中小创业公司，让市场失去活力。还有技术空心化的问题，要是光想着短期吸引用户，忽视了底层技术，像芯片、算法框架这些的投入，那以后可就麻烦了。
所以啊，咱们得理性看待大模型免费这件事。互联网哪有真正的免费午餐呢，要么是用我们的隐私换便利，要么是靠C端吸引用户，再从B端赚钱。我们也要关注国产大模型什么时候会开始收费，等技术有了大突破，付费可能就不远了。同时，也要警惕“技术福利主义”带来的低水平重复建设。真正值得我们讨论的，不是免费背后有没有阴谋，而是怎么避免重复研发，建立健康的商业化生态。毕竟，只有有了可持续的利润，才能推动技术不断进步，让大模型为我们带来更多的便利和惊喜。
最近，国内外大模型的事儿可太热闹了，到处都在讨论它们商业模式的差异。也不知道从哪儿冒出来一种说法，说大模型免费背后肯定藏着阴谋。一开始我还真被唬住了，可后来越琢磨越觉得不对劲，这事儿哪有这么简单啊。
先从商业逻辑说起。咱国内的AI市场，就像是刚起步的小年轻，还在努力成长阶段。百度文心一言、阿里通义千问、讯飞星火这些大厂的大模型，都在免费开放C端入口，这是为啥呢？其实就跟咱们交朋友一样，先拿出点诚意来，让大家都熟悉熟悉，以后才能常来往。早期互联网企业靠免费邮箱、社交软件积累用户，也是这个道理，先把人气搞起来，才有后续的故事。再看看美国那边，OpenAI凭借ChatGPT已经在用户心里站稳脚跟，现在推出的付费模式，比如Plus会员，就像是在丰收季收割果实，把之前积累的技术优势转化为实实在在的收益。
说到国内大模型在B端的变现方式，那也挺有意思。基础功能免费给大家用，但企业要是想调用API、定制化服务或者私有化部署，就得掏腰包了。就拿文心一言来说，调用API的价格大概是0.012元/千token。厂商们打着小算盘，通过免费的C端收集我们这些用户的交互数据，把模型打磨得更厉害，然后再把高级服务卖给企业，比如智能客服、营销文案生成这些，这一套下来，商业版图就慢慢搭建起来了。
再讲讲政策和资本的影响。咱国家把大模型当成发展“新质生产力”的关键领域，地方政府也大力支持，又是补贴算力，又是给税收优惠。上海临港AI实验室就能拿到超低价的算力，这对企业来说，简直是雪中送炭，成本一下子就降下来了。美国的OpenAI主要靠风险投资和商业回报，所以得尽快盈利，不然怎么跟投资人交代呢？从数据角度来看，国内免费开放吸引了更多用户产生交互数据，这对中文语料相对匮乏的大模型来说，就像是及时雨，能让模型更好地理解咱们复杂的中文，不管是方言还是网络新词都不在话下。而GPT - 4靠着英语语料的优势，数据体系已经很成熟，走的是另一条路。
市场竞争也对大模型的商业模式产生了很大影响。国内头部的几家大模型技术水平相差不大，在2023年SuperCLUE评测里，平均分差距不到5%。这种情况下，谁先收费谁就可能失去用户，就像当年网约车、外卖平台补贴大战一样，大家都不敢轻易涨价。为了破局，百度把文心一言融入搜索、地图，阿里把通义千问嵌入钉钉，通过大模型增强现有生态的粘性，从电商、广告这些其他业务里赚钱，和谷歌靠免费Gmail、用广告盈利的思路如出一辙。
比起那些毫无根据的阴谋论，大模型现在面临的真实风险更值得我们关注。数据隐私方面，免费模式下用户对话数据的处理缺乏透明监管，我们的隐私会不会泄露呢？垄断风险也不小，巨头可能会利用免费策略打压中小创业公司，让市场失去活力。还有技术空心化的问题，要是光想着短期吸引用户，忽视了底层技术，像芯片、算法框架这些的投入，那以后可就麻烦了。
所以啊，咱们得理性看待大模型免费这件事。互联网哪有真正的免费午餐呢，要么是用我们的隐私换便利，要么是靠C端吸引用户，再从B端赚钱。我们也要关注国产大模型什么时候会开始收费，等技术有了大突破，付费可能就不远了。同时，也要警惕“技术福利主义”带来的低水平重复建设。真正值得我们讨论的，不是免费背后有没有阴谋，而是怎么避免重复研发，建立健康的商业化生态。毕竟，只有有了可持续的利润，才能推动技术不断进步，让大模型为我们带来更多的便利和惊喜。
2 00
AI超越人类？一场近在咫尺的科技风暴
今天在刷新闻的时候，马斯克对AI的预言又一次映入眼帘，这预言像一颗重磅炸弹，在我心里掀起惊涛骇浪。想想看，就在2029年或者2030年，人工智能或许就将跨越那道关键的界限，把人类智能甩在身后，这是多么让人不可思议又心生惶恐的事情。
看看如今AI的发展速度，真的太疯狂了。ChatGPT刚问世的时候，我还跟朋友调侃，说以后写文案的工作怕是要被抢走了。它那流畅的对话、条理清晰的文章，确实让人惊叹。还有AlphaFold，预测蛋白质结构的能力比很多专业科研人员都强。可仔细想想，它们也只是在特定的领域里“发光发热”，一旦跳出既定的规则和数据范围，就像被剪断翅膀的鸟，飞不起来了。
说起AI的发展，就不得不提算力和算法。摩尔定律一直推动着科技前进，量子计算、神经形态芯片等新技术的出现，更是让算力有了质的飞跃。深度学习框架不断更新，Transformer架构的应用，仿佛给AI打开了一扇全新的认知世界的大门。但数据问题始终是个“老大难”。人类的常识和直觉是在生活的点滴中积累起来的，AI想要通过数据模仿，难度太大了。数据标注的质量参差不齐，泛化能力也差，就好比盖房子用了劣质的砖头，怎么能盖出坚固的大厦呢？
要是想实现通用人工智能（AGI），那挑战简直是一座接一座的大山。人类拥有元认知能力，能反思自己的思考过程，这是我们智慧的独特之处。而AI呢，就像一个没有灵魂的躯壳，完全无法理解这种高级思维。在现实世界中，人类的智能和身体紧密相连。就拿学骑自行车来说，就算你把所有的理论知识背得滚瓜烂熟，不亲自去摔几次，永远也学不会。特斯拉的Optimus机器人看起来很厉害，但在具身智能方面，还只是个蹒跚学步的婴儿。
马斯克做出这样的预测，肯定是基于他旗下公司在脑机接口和AI研发上的成果。他或许觉得算力会像火箭燃料一样，推动AI飞速发展，突破“奇点”。但AI的发展之路哪有这么顺利，能源效率、理论突破等问题，就像一个个路障，随时可能让发展的列车停下来。以前预测自动驾驶的时候，大家都信誓旦旦，可到现在，离真正的普及还有很长的距离。
学界和业界对这个问题也是各执一词。Ray Kurzweil等乐观派坚信算力曲线的预测，觉得2030年AGI出现是必然的。但Yann LeCun等保守派却认为人类智能的复杂性远超想象，AI连基本的“世界模型”都没有，想在2050年前超越人类，根本不可能。还有些人觉得，AI在某些方面，比如计算速度和知识储备上超越人类没问题，但综合认知能力，和人类比起来还是差得远。
要是AI真的超越了人类，世界会变成什么样？经济和社会肯定会发生天翻地覆的变化。就业市场首当其冲，大量的脑力劳动岗位可能会被AI取代，那我们现在的教育体系培养出来的人该何去何从？职业结构也得重新构建。权力分配也会失衡，掌握AGI技术的人或组织，就会拥有巨大的优势，全球治理将面临前所未有的挑战。
更可怕的是，AI的价值观要是和人类不一样，那后果不堪设想。“回形针最大化器”假设里，AI为了制造更多的回形针，不惜牺牲地球的资源，人类的生存都成了问题。超级智能一旦失控，人类就像被猛兽追赶，毫无还手之力。虽然马斯克等人一直在呼吁AI安全，但目前全球还没有达成统一的标准。
面对这些潜在的危机，我们不能坐以待毙。欧盟的《AI法案》是个很好的尝试，跨国界的AI开发准则必须建立起来，让AI的开发透明、可解释，人类要牢牢掌握最终的控制权。还要加大对AI安全研究的投入，比如逆向强化学习，让AI的目标和人类的利益一致。
脑机接口技术或许是人类的希望之光，Neuralink的研究如果成功，人类就能提升自己的智能，不至于被AI完全取代。我们要把AI当作辅助工具，发展“以人为本的AI”，让它为人类服务。
马斯克的预言就像悬在头顶的达摩克利斯之剑，AI是否会超越人类，什么时候超越，其实不是最重要的。重要的是，在这场技术革命中，我们要掌控好方向，别让AI失控。未来十年，是人类和AI的关键博弈期，我们要抓住AI带来的机遇，也要警惕它带来的风险。也许，AI的超越会促使我们重新思考“人类智能”的定义，在生物与技术融合的道路上，寻找新的生存意义。
今天在刷新闻的时候，马斯克对AI的预言又一次映入眼帘，这预言像一颗重磅炸弹，在我心里掀起惊涛骇浪。想想看，就在2029年或者2030年，人工智能或许就将跨越那道关键的界限，把人类智能甩在身后，这是多么让人不可思议又心生惶恐的事情。
看看如今AI的发展速度，真的太疯狂了。ChatGPT刚问世的时候，我还跟朋友调侃，说以后写文案的工作怕是要被抢走了。它那流畅的对话、条理清晰的文章，确实让人惊叹。还有AlphaFold，预测蛋白质结构的能力比很多专业科研人员都强。可仔细想想，它们也只是在特定的领域里“发光发热”，一旦跳出既定的规则和数据范围，就像被剪断翅膀的鸟，飞不起来了。
说起AI的发展，就不得不提算力和算法。摩尔定律一直推动着科技前进，量子计算、神经形态芯片等新技术的出现，更是让算力有了质的飞跃。深度学习框架不断更新，Transformer架构的应用，仿佛给AI打开了一扇全新的认知世界的大门。但数据问题始终是个“老大难”。人类的常识和直觉是在生活的点滴中积累起来的，AI想要通过数据模仿，难度太大了。数据标注的质量参差不齐，泛化能力也差，就好比盖房子用了劣质的砖头，怎么能盖出坚固的大厦呢？
要是想实现通用人工智能（AGI），那挑战简直是一座接一座的大山。人类拥有元认知能力，能反思自己的思考过程，这是我们智慧的独特之处。而AI呢，就像一个没有灵魂的躯壳，完全无法理解这种高级思维。在现实世界中，人类的智能和身体紧密相连。就拿学骑自行车来说，就算你把所有的理论知识背得滚瓜烂熟，不亲自去摔几次，永远也学不会。特斯拉的Optimus机器人看起来很厉害，但在具身智能方面，还只是个蹒跚学步的婴儿。
马斯克做出这样的预测，肯定是基于他旗下公司在脑机接口和AI研发上的成果。他或许觉得算力会像火箭燃料一样，推动AI飞速发展，突破“奇点”。但AI的发展之路哪有这么顺利，能源效率、理论突破等问题，就像一个个路障，随时可能让发展的列车停下来。以前预测自动驾驶的时候，大家都信誓旦旦，可到现在，离真正的普及还有很长的距离。
学界和业界对这个问题也是各执一词。Ray Kurzweil等乐观派坚信算力曲线的预测，觉得2030年AGI出现是必然的。但Yann LeCun等保守派却认为人类智能的复杂性远超想象，AI连基本的“世界模型”都没有，想在2050年前超越人类，根本不可能。还有些人觉得，AI在某些方面，比如计算速度和知识储备上超越人类没问题，但综合认知能力，和人类比起来还是差得远。
要是AI真的超越了人类，世界会变成什么样？经济和社会肯定会发生天翻地覆的变化。就业市场首当其冲，大量的脑力劳动岗位可能会被AI取代，那我们现在的教育体系培养出来的人该何去何从？职业结构也得重新构建。权力分配也会失衡，掌握AGI技术的人或组织，就会拥有巨大的优势，全球治理将面临前所未有的挑战。
更可怕的是，AI的价值观要是和人类不一样，那后果不堪设想。“回形针最大化器”假设里，AI为了制造更多的回形针，不惜牺牲地球的资源，人类的生存都成了问题。超级智能一旦失控，人类就像被猛兽追赶，毫无还手之力。虽然马斯克等人一直在呼吁AI安全，但目前全球还没有达成统一的标准。
面对这些潜在的危机，我们不能坐以待毙。欧盟的《AI法案》是个很好的尝试，跨国界的AI开发准则必须建立起来，让AI的开发透明、可解释，人类要牢牢掌握最终的控制权。还要加大对AI安全研究的投入，比如逆向强化学习，让AI的目标和人类的利益一致。
脑机接口技术或许是人类的希望之光，Neuralink的研究如果成功，人类就能提升自己的智能，不至于被AI完全取代。我们要把AI当作辅助工具，发展“以人为本的AI”，让它为人类服务。
马斯克的预言就像悬在头顶的达摩克利斯之剑，AI是否会超越人类，什么时候超越，其实不是最重要的。重要的是，在这场技术革命中，我们要掌控好方向，别让AI失控。未来十年，是人类和AI的关键博弈期，我们要抓住AI带来的机遇，也要警惕它带来的风险。也许，AI的超越会促使我们重新思考“人类智能”的定义，在生物与技术融合的道路上，寻找新的生存意义。
1 00
“文艺复兴”是什么梗？
文艺复兴原指14到16世纪欧洲思想文化运动，如今在网络成热梗，常见用法有：
经典文化再创作：重新演绎、改编或致敬经典文化、艺术、娱乐内容。像电影重映、老剧翻拍，以及歌手翻唱经典老歌，比如刘宇宁翻唱《让酒》，让老歌被更多人知晓 ，就属于这种情况。
潮流风格回归：过去的潮流或风格再度流行。例如时尚界重现上世纪八九十年代穿搭，游戏界经典玩法、类型的再度走红，像《俄罗斯方块99》让经典游戏重获关注。
表达怀旧情绪：某个群体怀念过去经历或熟悉事物。比如80、90后怀念童年动画片、玩具，社交媒体上掀起童年经典动画相关讨论，或是爆火的往日影视金曲短视频，都能称为文艺复兴。
文艺复兴原指14到16世纪欧洲思想文化运动，如今在网络成热梗，常见用法有：
经典文化再创作：重新演绎、改编或致敬经典文化、艺术、娱乐内容。像电影重映、老剧翻拍，以及歌手翻唱经典老歌，比如刘宇宁翻唱《让酒》，让老歌被更多人知晓 ，就属于这种情况。
潮流风格回归：过去的潮流或风格再度流行。例如时尚界重现上世纪八九十年代穿搭，游戏界经典玩法、类型的再度走红，像《俄罗斯方块99》让经典游戏重获关注。
表达怀旧情绪：某个群体怀念过去经历或熟悉事物。比如80、90后怀念童年动画片、玩具，社交媒体上掀起童年经典动画相关讨论，或是爆火的往日影视金曲短视频，都能称为文艺复兴。
2 00
“憋佬仔”是什么梗
相关解释如下：
来源出处：出自揽佬的说唱歌曲《八方来财》。
原本含义：是客家话“北佬仔”的意思，与粤语“捞佬”类似。古早时期用来指代外省人士，有穿衣土、行为土等贬低意味。
现代含义：随着时代发展，含义有所变化。客家人之间开玩笑会互相说对方是憋佬仔，有自嘲意味；歌手揽佬称其为兄弟之间的亲昵称呼，可作褒贬义词使用。
网络争议
因《八方来财》的歌词内容，一些网友认为“憋佬仔”有歧视外地人之意，比如“脖上喜欢挂玉牌”被指讽刺外地人爱装大牌，“虔诚拜三拜”被认为是把外地人当死人拜。但揽佬回应称是被抹黑，解释“挂玉牌”是南方做生意的叔辈希望生意顺利去盘玉，是一种文化习俗。
相关解释如下：
来源出处：出自揽佬的说唱歌曲《八方来财》。
原本含义：是客家话“北佬仔”的意思，与粤语“捞佬”类似。古早时期用来指代外省人士，有穿衣土、行为土等贬低意味。
现代含义：随着时代发展，含义有所变化。客家人之间开玩笑会互相说对方是憋佬仔，有自嘲意味；歌手揽佬称其为兄弟之间的亲昵称呼，可作褒贬义词使用。
网络争议
因《八方来财》的歌词内容，一些网友认为“憋佬仔”有歧视外地人之意，比如“脖上喜欢挂玉牌”被指讽刺外地人爱装大牌，“虔诚拜三拜”被认为是把外地人当死人拜。但揽佬回应称是被抹黑，解释“挂玉牌”是南方做生意的叔辈希望生意顺利去盘玉，是一种文化习俗。
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现在，随着科技的发展，AIGC的井喷式地迭代优化，国家社会千家万户虽然已经实现人手一部智能手机，就能够像揣着一座能随时查阅的“数据图书馆”，上至天文地理，下至生活琐事，只要动动手指，各种信息都能一键获取，但“科学打假”泛滥的现象却如雨后春笋般应运而起，其规模和程度已经不是鸡毛蒜皮，有的甚至已经深深地影响到了老百姓的平常生活，也在一定程度上撼动了科技圈和商业圈。最近那些打着“量子”旗号卖东西的热潮，就是个典型例子。这热潮反映出科学概念被资本搞得乱七八糟的现象，也暴露出老百姓科学知识不够和市场监管不到位的基本矛盾。
1.打着“量子”幌子的骗人营销：无良商家背信弃义苟得非分之财/
在保健品、日用品还有纺织品这些领域，“量子+”的东西到处都是。像“量子能量内衣”“量子波动速读”，商家硬把微观世界的量子效应扯到宏观的商品上，靠着量子力学里那些让人摸不着头脑的原理，编出一套歪理来卖货。这其实就是盗用科学术语，故意把人弄晕，好骗消费者。和占星术、玄学卖东西差不多，就是披了层科学的“时髦外衣”。
2.打假为啥这么难：不懂和管不住/
科学家和监管部门去打假，经常是白费劲。中科院这些机构多次说“量子商品”是假的，可专业的话老百姓听不懂。从监管来说，《广告法》对“虚假宣传”的规定，在量子这种新领域不太管用，违法成本低，骗子赚得盆满钵满。更糟的是，有些自媒体平台的算法，让假科学信息到处传，越传越离谱，大家就信以为真了。
3.怎么才能拆穿这些假把戏/
要想彻底解决“量子骗局”，得从多方面下手：法律上，得列出科技概念能商用的清单，不许乱用还没被证实的科学概念；学校要从小培养孩子的科学思维，让大家有辨别真假的能力；科学家也要多做科普，把真正的科研成果讲明白。像阿里巴巴用AI技术拦住虚假宣传，说明技术也能帮忙打假。
这场“量子营销”就是科学和商业资本在较量。要是爱因斯坦的相对论被用来给减肥茶当噱头，薛定谔的猫被当成保健品的卖点，那我们不光是被骗钱，整个社会对科学的尊重都没了。科学打假不能只抓几个骗子，得从根本上重塑科学伦理。只有让科学回到追求真理的正轨，让商业守住底线，才不会出现霍金说的那种“大家都不懂科学的社会”。
1.打着“量子”幌子的骗人营销：无良商家背信弃义苟得非分之财/
在保健品、日用品还有纺织品这些领域，“量子+”的东西到处都是。像“量子能量内衣”“量子波动速读”，商家硬把微观世界的量子效应扯到宏观的商品上，靠着量子力学里那些让人摸不着头脑的原理，编出一套歪理来卖货。这其实就是盗用科学术语，故意把人弄晕，好骗消费者。和占星术、玄学卖东西差不多，就是披了层科学的“时髦外衣”。
2.打假为啥这么难：不懂和管不住/
科学家和监管部门去打假，经常是白费劲。中科院这些机构多次说“量子商品”是假的，可专业的话老百姓听不懂。从监管来说，《广告法》对“虚假宣传”的规定，在量子这种新领域不太管用，违法成本低，骗子赚得盆满钵满。更糟的是，有些自媒体平台的算法，让假科学信息到处传，越传越离谱，大家就信以为真了。
3.怎么才能拆穿这些假把戏/
要想彻底解决“量子骗局”，得从多方面下手：法律上，得列出科技概念能商用的清单，不许乱用还没被证实的科学概念；学校要从小培养孩子的科学思维，让大家有辨别真假的能力；科学家也要多做科普，把真正的科研成果讲明白。像阿里巴巴用AI技术拦住虚假宣传，说明技术也能帮忙打假。
这场“量子营销”就是科学和商业资本在较量。要是爱因斯坦的相对论被用来给减肥茶当噱头，薛定谔的猫被当成保健品的卖点，那我们不光是被骗钱，整个社会对科学的尊重都没了。科学打假不能只抓几个骗子，得从根本上重塑科学伦理。只有让科学回到追求真理的正轨，让商业守住底线，才不会出现霍金说的那种“大家都不懂科学的社会”。
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