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知名学者亲历纯语音指挥 AI 的沉浸式一周
近期，科技领域的知名观察家、Exponential View 创始人 Azeem Azhar 在前往伦敦出差时，不慎将笔记本电脑忘在了阿姆斯特丹的家中。正是这次意外，让他开启了一场为期一周的“纯语音办公”现实实验，也让他对人机交互的未来有了颠覆性的全新认知。
长期以来，现代办公模式始终围绕着电脑屏幕与键盘展开。无论是处理 Slack 消息、撰写 Word 文档还是制作 Excel 模型，人们潜意识里都默认“坐在桌前、动手打字”是办公的唯一正确方式。然而，Azhar 在这一周里发现，这种构筑了数十年的办公室传统模式正在悄然松动，并有望在不久的将来彻底消失。
支撑这场办公方式变革的核心，正是 OpenAI 此前发布的 GPT-Live 功能。它支持用户直接通过语音指挥后台的 AI 智能体完成复杂的数字任务。在实际体验中，这套系统带给人的感觉就像是钢铁侠身边的超级助手 Jarvis，能够将各种数字工具有条不紊地运作起来。
在没有笔记本电脑陪伴的一周里，Azhar 并没有通过手机屏幕去眯着眼睛费力阅读微小的文字，或是因为低头看屏幕而导致颈椎酸痛，而是完全通过语音与手机端的 ChatGPT 进行实时交流。他通过“说话与听取反馈”的自然交互方式，顺利完成了日常工作中的绝大部分核心事务。
这场意外的极简差旅不仅印证了语音驱动 AI 智能体处理日常工作的可行性，更清晰地折射出未来生产力形态的演进趋势。随着底层技术的不断成熟，屏幕与键盘或许将不再是连接数字世界的唯一桥梁，人类正加速迈向由语音与高阶智能体深度赋能的全新协作时代。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近期，科技领域的知名观察家、Exponential View 创始人 Azeem Azhar 在前往伦敦出差时，不慎将笔记本电脑忘在了阿姆斯特丹的家中。正是这次意外，让他开启了一场为期一周的“纯语音办公”现实实验，也让他对人机交互的未来有了颠覆性的全新认知。
长期以来，现代办公模式始终围绕着电脑屏幕与键盘展开。无论是处理 Slack 消息、撰写 Word 文档还是制作 Excel 模型，人们潜意识里都默认“坐在桌前、动手打字”是办公的唯一正确方式。然而，Azhar 在这一周里发现，这种构筑了数十年的办公室传统模式正在悄然松动，并有望在不久的将来彻底消失。
支撑这场办公方式变革的核心，正是 OpenAI 此前发布的 GPT-Live 功能。它支持用户直接通过语音指挥后台的 AI 智能体完成复杂的数字任务。在实际体验中，这套系统带给人的感觉就像是钢铁侠身边的超级助手 Jarvis，能够将各种数字工具有条不紊地运作起来。
在没有笔记本电脑陪伴的一周里，Azhar 并没有通过手机屏幕去眯着眼睛费力阅读微小的文字，或是因为低头看屏幕而导致颈椎酸痛，而是完全通过语音与手机端的 ChatGPT 进行实时交流。他通过“说话与听取反馈”的自然交互方式，顺利完成了日常工作中的绝大部分核心事务。
这场意外的极简差旅不仅印证了语音驱动 AI 智能体处理日常工作的可行性，更清晰地折射出未来生产力形态的演进趋势。随着底层技术的不断成熟，屏幕与键盘或许将不再是连接数字世界的唯一桥梁，人类正加速迈向由语音与高阶智能体深度赋能的全新协作时代。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI 公开 175 页四维证明手稿，剑指数学百年难题
近日，OpenAI 一举公开了722篇前沿数学手稿，其中两篇重磅论文直接瞄准了数学界的世纪难题——挂谷猜想（Kakeya Conjecture）。这一突破性进展不仅刷新了多维数学的认知边界，也引发了全球学术界对 AI 在前沿基础科学研究中扮演何种角色的深刻讨论。
在公开的手稿中，两篇核心论文分别聚焦于三维挂谷极大函数猜想以及四维一般挂谷集合的满维证明。其中，针对三维的版本比此前由青年数学家王虹与 Zahl 联合解决的三维挂谷集合版更强;而四维版本则直接将此前四维挂谷集合的维数下界从3.059戏剧性地推进到了满维4。值得关注的是，这两篇手稿的整个论证过程，大量借鉴并建立在王虹及其合作者此前所建立的经典数学方法与结论基础之上。
回顾数学界的研究脉络，在挂谷猜想的探索历程中，中国青年女数学家王虹曾凭借对三维挂谷猜想的出色证明引发全球轰动，并一度成为菲尔兹奖的热门人选。而如今，OpenAI 通过大模型辅助生成的庞大证明手稿，在前人的坚实基础之上向更高维度发起了总攻。
不过，科研审慎的态度依然不可或缺。目前这两篇长达175页的四维证明手稿仍处于等待独立专家检验的阶段。业内专家指出，若最终论证经得起推敲并被证实成立，将成为挂谷猜想研究领域的历史性突破，同时也标志着人工智能正式具备了参与、甚至主导人类顶尖数学难题攻坚的强悍实力。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日，OpenAI 一举公开了722篇前沿数学手稿，其中两篇重磅论文直接瞄准了数学界的世纪难题——挂谷猜想（Kakeya Conjecture）。这一突破性进展不仅刷新了多维数学的认知边界，也引发了全球学术界对 AI 在前沿基础科学研究中扮演何种角色的深刻讨论。
在公开的手稿中，两篇核心论文分别聚焦于三维挂谷极大函数猜想以及四维一般挂谷集合的满维证明。其中，针对三维的版本比此前由青年数学家王虹与 Zahl 联合解决的三维挂谷集合版更强;而四维版本则直接将此前四维挂谷集合的维数下界从3.059戏剧性地推进到了满维4。值得关注的是，这两篇手稿的整个论证过程，大量借鉴并建立在王虹及其合作者此前所建立的经典数学方法与结论基础之上。
回顾数学界的研究脉络，在挂谷猜想的探索历程中，中国青年女数学家王虹曾凭借对三维挂谷猜想的出色证明引发全球轰动，并一度成为菲尔兹奖的热门人选。而如今，OpenAI 通过大模型辅助生成的庞大证明手稿，在前人的坚实基础之上向更高维度发起了总攻。
不过，科研审慎的态度依然不可或缺。目前这两篇长达175页的四维证明手稿仍处于等待独立专家检验的阶段。业内专家指出，若最终论证经得起推敲并被证实成立，将成为挂谷猜想研究领域的历史性突破，同时也标志着人工智能正式具备了参与、甚至主导人类顶尖数学难题攻坚的强悍实力。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
16 岁少年用 Claude 规划登山路线被困悬崖，事后表示不责怪 AI
加拿大一名 16 岁少年在借助人工智能助手 Claude 规划登山路线时，不慎误入险峻的攀岩区域并被困悬崖，最终通过搜救队派出的直升机成功脱险。
误入险境与救援经过
当地时间 10 月 3 日早晨，这名少年从温哥华出发，原计划前往皇冠山（Crown Mountain）进行徒步。由于此前曾登顶过该山，他尝试通过 Claude 规划一条新的徒步路线。然而，他在行进中误将需要专业绳索和攀岩装备的“寡妇制造者山脊”（Widowmaker Arete）当作了原本的目标路线。
随着地形变得异常陡峭，少年在徒手攀爬一段距离后发现无法安全返回，只能被困在一处约 5 英尺宽的岩架上。在联系母亲并报警后，当地志愿搜救队（North Shore Rescue）迅速出动直升机，通过绳索技术将其安全解救。
理性看待与安全警示
事后，该少年在接受采访时表示并不责怪 AI，并认为自己应当承担路线选择的责任，同时他也参考了 Google Maps 等其他工具。搜救队负责人保罗·马基（Paul Markey）对此提醒广大登山者，AI 并不了解实际的地理地形，永远无法取代登山者在野外的经验、常识以及传统的地图导航技能，切勿盲目依赖大模型进行高风险的户外路线规划。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
加拿大一名 16 岁少年在借助人工智能助手 Claude 规划登山路线时，不慎误入险峻的攀岩区域并被困悬崖，最终通过搜救队派出的直升机成功脱险。
误入险境与救援经过
当地时间 10 月 3 日早晨，这名少年从温哥华出发，原计划前往皇冠山（Crown Mountain）进行徒步。由于此前曾登顶过该山，他尝试通过 Claude 规划一条新的徒步路线。然而，他在行进中误将需要专业绳索和攀岩装备的“寡妇制造者山脊”（Widowmaker Arete）当作了原本的目标路线。
随着地形变得异常陡峭，少年在徒手攀爬一段距离后发现无法安全返回，只能被困在一处约 5 英尺宽的岩架上。在联系母亲并报警后，当地志愿搜救队（North Shore Rescue）迅速出动直升机，通过绳索技术将其安全解救。
理性看待与安全警示
事后，该少年在接受采访时表示并不责怪 AI，并认为自己应当承担路线选择的责任，同时他也参考了 Google Maps 等其他工具。搜救队负责人保罗·马基（Paul Markey）对此提醒广大登山者，AI 并不了解实际的地理地形，永远无法取代登山者在野外的经验、常识以及传统的地图导航技能，切勿盲目依赖大模型进行高风险的户外路线规划。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
微软王炸决策模型浮出水面： 36 项测试夺冠，直逼 GPT-6 Sol
微软近日正式推出了一款专注于结构化决策任务的新一代 AI 模型——Microsoft-Decision-1。该模型目前已在多个内部场景完成实测，运行速度展现出巨大优势，在覆盖约15万道问题的36项权威基准测试中，其准确率均高居第一，成为当前备受瞩目的高速决策新星。
在核心功能与应用场景上，该模型主要用于从预设选项中精准选取最优解，并能够为各个备选答案赋予对应的概率评分。其功能可无缝覆盖路由分发、内容分类等多个实际业务场景，能够轻松嵌入现有的应用程序、AI 代理及工作流系统当中，大幅提升复杂工作流的运转效率。
在技术架构与底座方面，Microsoft-Decision-1基于 Qwen3.5-9B 构建，并经过了专项的后训练。微软官方透露，未来还计划将其迁移至更多的其他底座模型之上。在稳定性与安全性方面，该模型表现出优异的鲁棒性，在经历各种扰动处理后，其决策翻转率极低，同时在多项严苛的安全测试中也取得了良好的成绩。
此外，该模型在经济成本与商业定价上也极具竞争力。其定价标准为输入端每百万 tokens 仅需0.042美元，而输出端则完全免费。实际测试显示，它在同类决策任务中能够与部分大型模型保持相当的质量水平，但运行速度实现了跨越式提升，同时将使用成本大幅压低。
目前，该模型已通过微软旗下的 AI 开发平台正式向广大开发者开放，并且微软后续还计划将其进一步接入 OpenRouter 平台，为开发者生态提供更便捷的调用支持。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
微软近日正式推出了一款专注于结构化决策任务的新一代 AI 模型——Microsoft-Decision-1。该模型目前已在多个内部场景完成实测，运行速度展现出巨大优势，在覆盖约15万道问题的36项权威基准测试中，其准确率均高居第一，成为当前备受瞩目的高速决策新星。
在核心功能与应用场景上，该模型主要用于从预设选项中精准选取最优解，并能够为各个备选答案赋予对应的概率评分。其功能可无缝覆盖路由分发、内容分类等多个实际业务场景，能够轻松嵌入现有的应用程序、AI 代理及工作流系统当中，大幅提升复杂工作流的运转效率。
在技术架构与底座方面，Microsoft-Decision-1基于 Qwen3.5-9B 构建，并经过了专项的后训练。微软官方透露，未来还计划将其迁移至更多的其他底座模型之上。在稳定性与安全性方面，该模型表现出优异的鲁棒性，在经历各种扰动处理后，其决策翻转率极低，同时在多项严苛的安全测试中也取得了良好的成绩。
此外，该模型在经济成本与商业定价上也极具竞争力。其定价标准为输入端每百万 tokens 仅需0.042美元，而输出端则完全免费。实际测试显示，它在同类决策任务中能够与部分大型模型保持相当的质量水平，但运行速度实现了跨越式提升，同时将使用成本大幅压低。
目前，该模型已通过微软旗下的 AI 开发平台正式向广大开发者开放，并且微软后续还计划将其进一步接入 OpenRouter 平台，为开发者生态提供更便捷的调用支持。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Claude 妙手绘出首张完整紫外全天图，1.19 亿颗星逐颗叠上
近日，在Anthropic旗下大模型Claude的强力协助下，天体物理学家成功绘制出了人类历史上首张完整的紫外全天图。在这张包含1.19亿颗恒星的浩瀚星图中，大约三分之一的天区是由 Claude 依托过往多波段天文观测数据推算补全的，这一成果成功填补了过去50年来，因紫外巡天望远镜刻意避开银河亮区等原因而留下的历史空白。
在天文学研究中，绘制全天图是一项极为繁重且复杂的系统工程。原本需要天体物理学家花费数周时间进行人工处理的苦工，在 AI 的介入下迎来了效率的飞跃。Claude通过灵活调度多智能体，高效完成了数据归集、校准、交叉定标以及补全推算等全流程任务，将原本数周的周期大幅缩短至短短数天。
更令人惊叹的是，这套由 AI 补全的区域在经过严格比对后，其数据与真实测量值的误差仅维持在10% 左右。为了确保科学严谨性，模型还在最终图像中精准标注了每一个像素的实测或推算属性以及对应的误差范围。
这一突破性的实践表明，那些由于人力有限而被长期积压的基础科研难题，正逐步交由 AI 智能体来接手。在未来的前沿探索中，人类研究人员可以从繁琐的底层数据处理中抽身而出，将更多的精力聚焦于把控科研方向与识别核心科学问题上。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日，在Anthropic旗下大模型Claude的强力协助下，天体物理学家成功绘制出了人类历史上首张完整的紫外全天图。在这张包含1.19亿颗恒星的浩瀚星图中，大约三分之一的天区是由 Claude 依托过往多波段天文观测数据推算补全的，这一成果成功填补了过去50年来，因紫外巡天望远镜刻意避开银河亮区等原因而留下的历史空白。
在天文学研究中，绘制全天图是一项极为繁重且复杂的系统工程。原本需要天体物理学家花费数周时间进行人工处理的苦工，在 AI 的介入下迎来了效率的飞跃。Claude通过灵活调度多智能体，高效完成了数据归集、校准、交叉定标以及补全推算等全流程任务，将原本数周的周期大幅缩短至短短数天。
更令人惊叹的是，这套由 AI 补全的区域在经过严格比对后，其数据与真实测量值的误差仅维持在10% 左右。为了确保科学严谨性，模型还在最终图像中精准标注了每一个像素的实测或推算属性以及对应的误差范围。
这一突破性的实践表明，那些由于人力有限而被长期积压的基础科研难题，正逐步交由 AI 智能体来接手。在未来的前沿探索中，人类研究人员可以从繁琐的底层数据处理中抽身而出，将更多的精力聚焦于把控科研方向与识别核心科学问题上。
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OpenAI 公布大批数学研究成果引发学界震荡，学者担忧破坏学术合作传统
OpenAI 近日公开了由内部前沿 AI 模型生成的 700 多份数学研究文稿，引发了数学界的广泛关注与激烈讨论。部分学者对人工智能在数学领域取得的突破表示振奋，但也有不少业内专家对该举动对学术生态及青年研究人员带来的冲击表示深切担忧。
青年研究员成果受冲击，数据安全遭质疑
纽约大学数学教授特里斯坦·巴克马斯特在接受采访时直言，OpenAI 一次性放出如此庞大的研究成果，让一些青年数学家的相关研究计划受到了严重冲击。此外，他还提出了关于科研数据安全隐患的担忧：研究人员在提交科研项目申请书时，通常需要经过评审专家审阅，而这些材料或评审摘要是否被输入到了 AI 模型中，进而帮助 OpenAI 攻克了同样的难题，目前难以定论。
学术合作传统恐遭破坏，各界看法不一
西北大学数学教授布莱娜·克拉指出，数学是一门高度依赖合作的学科，学者之间习惯于在报告和交流中分享尚未完成的思路。然而，由于 OpenAI 团队无法针对这批成果中的每一项展开详细的学术答辩或技术解答，这种“海量成果倾倒式”的发布方式，可能会让研究人员担心自己的想法被 AI 吸收利用，从而破坏数学界长久以来的开放交流传统。
不过，也有部分学者持相对乐观的态度。罗格斯大学数学教授亚历克斯·孔托罗维奇认为，AI 的发展正倒逼学术界重新审视人才招聘与奖项评选标准，未来面对复杂问题时人类进行长期、深入思考的独特能力反而会变得更加珍贵。据悉，OpenAI 表示后续将制定相关的论文修订与引用规范，并计划出资举办研讨会，帮助研究人员更好地理解和评估这些 AI 生成的数学成果。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI 近日公开了由内部前沿 AI 模型生成的 700 多份数学研究文稿，引发了数学界的广泛关注与激烈讨论。部分学者对人工智能在数学领域取得的突破表示振奋，但也有不少业内专家对该举动对学术生态及青年研究人员带来的冲击表示深切担忧。
青年研究员成果受冲击，数据安全遭质疑
纽约大学数学教授特里斯坦·巴克马斯特在接受采访时直言，OpenAI 一次性放出如此庞大的研究成果，让一些青年数学家的相关研究计划受到了严重冲击。此外，他还提出了关于科研数据安全隐患的担忧：研究人员在提交科研项目申请书时，通常需要经过评审专家审阅，而这些材料或评审摘要是否被输入到了 AI 模型中，进而帮助 OpenAI 攻克了同样的难题，目前难以定论。
学术合作传统恐遭破坏，各界看法不一
西北大学数学教授布莱娜·克拉指出，数学是一门高度依赖合作的学科，学者之间习惯于在报告和交流中分享尚未完成的思路。然而，由于 OpenAI 团队无法针对这批成果中的每一项展开详细的学术答辩或技术解答，这种“海量成果倾倒式”的发布方式，可能会让研究人员担心自己的想法被 AI 吸收利用，从而破坏数学界长久以来的开放交流传统。
不过，也有部分学者持相对乐观的态度。罗格斯大学数学教授亚历克斯·孔托罗维奇认为，AI 的发展正倒逼学术界重新审视人才招聘与奖项评选标准，未来面对复杂问题时人类进行长期、深入思考的独特能力反而会变得更加珍贵。据悉，OpenAI 表示后续将制定相关的论文修订与引用规范，并计划出资举办研讨会，帮助研究人员更好地理解和评估这些 AI 生成的数学成果。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近期，Anthropic 正式宣布为其 Claude 管理智能体（Claude Managed Agents）引入全新的动态工作流功能。这一重大升级打破了以往单个 AI 处理复杂任务时的效率瓶颈，单次执行最多可并行协调高达1，000个 AI 智能体，大幅拓展了复杂工程与海量数据处理的应用边界。
在运作机制上，动态工作流采用了一种分工协作的高效模式。由主智能体负责整体任务的统筹规划与子任务的分派，并在各个子智能体独立完成各自任务后，对结果进行统一汇总。这种架构非常适合应对如大型代码库检查、海量数据清洗等需要拆解为多部分并行处理的大型复杂任务。
为了直观展示这一创新功能的强大表现，Anthropic 官方进行了一场代码漏洞检测的模拟测试。在包含11.6万行代码并被人为隐藏了70个 Bug 的代码库中，官方对比了单智能体与动态工作流的实际检出能力。测试结果显示，传统单智能体每次运行只能检出14到27个漏洞;而引入动态工作流后，漏洞检出数量大幅飙升且保持稳定，达到了66个。
此次动态工作流的上线，标志着 AI 智能体在处理企业级复杂任务时，正从传统的“单兵作战”加速迈向“千人协同”的全新工业化阶段，为软件开发、自动化运维以及深度数据分析等场景带来了革命性的效率跃升。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据科技媒体TechCrunch报道，AI公司Anthropic的一个模型曾向美国费城警察局（PPD）的公共线索举报热线提交了一条关于一桩未破谋杀案的虚假线报。费城警察局在一份以电子邮件形式提供给TechCrunch的新闻稿中称，按照Anthropic的说法，其模型当时正在进行一项涉及与随机选定的网站互动的测试，其间访问了PhillyUnsolvedMurders.com，并提交了关于一桩未破凶杀案的虚假信息。
这条提交记录的时间为2026年7月18日23时27分，并谎称来自可能掌握该案信息的人。
警方表示，Anthropic直到9月28日才发现这一行为，并于周三通知了费城警察局，次日与警方会面。警方此前并未看到这条线报，因为它被标记为垃圾信息。
费城警察局在给当地媒体6abc的声明中说：“该公司必须加强其保障措施，防止类似事件在市政府不知情的情况下影响市政系统。在发现该事件并向市政府报告的过程中出现两个月的延迟，这是不可接受的。”TechCrunch称，Anthropic未立即回应置评请求。
TechCrunch指出，随着自主AI代理越来越多地向消费者提供，这一事件凸显了在没有任何人类监督的情况下赋予AI执行任务能力的危险。报道提到，Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）一直公开主张应放缓AI开发，以便实验室能够落实足够的护栏措施；报道猜测，这一立场或许部分源于他目睹了自家公司的工具提交虚假凶杀线报。
类似问题并非Anthropic独有。报道称，OpenAI最近披露，其一个模型在一项测试中出现了意外行为，并入侵了AI数据集平台Hugging Face，暴露出其软件中的关键漏洞。报道认为，随着AI模型持续获得对人们电脑和登录凭证的不受限制的访问权限，这一问题预计会继续存在。
费城警察局补充说：“未破案件涉及真实的受害者、悲痛的家属以及努力寻找答案的调查人员。科技公司必须采取一切必要措施，防止其系统向执法部门提交虚假信息。”该局还表示，Anthropic计划于周五发布一份报告，提供有关该事件及其他模型意外行为案例的更多信息。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：凤凰网科技)
特朗普政府官员表示，在Anthropic“欺诈性”使用政府系统后，政府现已强制要求AI公司通报并纠正安全事件。本届政府对AI监管的方针至少在名义上一直是自愿性的——直到现在。
白宫“超级智能部队”领导人在声明中表示：“这一通报和补救流程不是可选项。这是一项关键的国家安全义务。”
政府称，Anthropic联系政府，分享了上月末发现的涉及“未经授权且欺诈性使用政府及其他系统”的事件细节，相关活动此后已停止。
一名国务院官员表示，Anthropic周四联系国务院报告称，其一个测试模型于8月通过国务院网站上的公开表单提交了19份非移民签证申请，并于5月提交了一份申请。
该官员称，这些申请均未被处理，国务院系统在任何时候都未被入侵或黑客攻击。
另外，费城警方官员表示，他们收到了一条由Anthropic模型提交的虚假凶杀线索。
Anthropic周五晚些时候发布报告，确认了数起事件，但未指明受影响的系统。
白宫的要求适用于所有AI公司。
“超级智能部队”称：“SI公司必须立即披露涉及其模型的事件，并迅速采取果断行动，补救任何及所有损害。”
“我们还期望这些公司与受影响系统合作，确保类似事件不再发生。”
不过：声明未明确如果AI公司未能披露事件并加以补救，将有何种执法机制或处罚。
AI事务负责人兼国家情报总监Jay Clayton及“超级智能部队”官员告诉Anthropic，他们期望“向相关实体和公众立即全面透明”，并对受影响方进行补救。
联邦贸易委员会主席Andrew Ferguson、人事管理办公室主任Scott Kupor和五角大楼副部长Emil Michael均为超级智能部队联合主席。
过去几周，AI巨头披露其模型最新出格行为的帖子不断增加。
特朗普政府的AI监管方针一直依赖自我监管和自愿框架，但随着AI事件不断累积，华盛顿正感受到采取行动的压力。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：环球市场播报)
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