> 当云端算力陷入能耗瓶颈，苹果通过统一内存架构的代际跃升，在硅芯片层面夯实了端侧大模型的执行底座，重新定义了个人计算设备。

在AI算力普遍向云端巨型集群集中的2026年，苹果用M6与M5 Ultra芯片交出了一份特立独行的硬核答卷。这两款芯片的发布，远不止是常规的IPC（每时钟周期指令数）提升或跑分数据的刷新，而是苹果为了在端侧原生运行千亿参数级大模型，所进行的一次底层架构大换血。通过极致的封装工艺与惊人的内存带宽，苹果硬生生地在功耗受限的MacBook和Mac Studio内部，重现了云端GPU的工作环境，彻底打破了移动设备与AI重载推理之间的物理隔离。

## 统一内存体系的带宽奇迹

**封装堆叠工艺**　M5 Ultra之所以能够实现令业界震动的AI算力跃升，其核心机密在于革命性的晶圆级先进封装技术。通过新一代的UltraFusion总线，苹果将多块裸片完美缝合，并在极度贴近计算核心的位置堆叠了超大容量的LPDDR6统一内存。这种物理距离的缩短，使得M5 Ultra的内存带宽飙升至史无前例的水平。在Transformer模型的推理过程中，显存带宽往往比浮点算力更容易成为瓶颈，而苹果用暴力且优雅的封装工艺，彻底扫清了数据吞吐的障碍。

**神经引擎算力重配**　在核心微架构层面，M6系列对NPU（神经网络引擎）进行了激进的面积倾斜。与过去将NPU仅仅作为图像处理和简单矩阵运算辅助模块不同，新一代架构赋予了NPU直接访问统一内存的最高优先级，并大幅增加了专门针对大模型低比特量化（如INT4/FP8）优化的硬件解码器。这意味着以往必须依赖耗电的GPU集群才能完成的LLM推理任务，现在可以被极致省电的NPU以极高的能效比接管。

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## 端云算力分布的范式转移

**隐私计算硬化**　强悍的端侧算力直接催生了极客与商业客户最看重的特性——绝对的隐私安全。有了M6和M5 Ultra的加持，包括本地代码库审查、敏感财务数据分析在内的复杂AI任务，首次实现了100%的“断网运行”。无需将数据打包上传至公有云，所有的Prompt和模型权重都在用户本地的硅片上流转。这不仅从物理层面隔绝了数据泄露风险，更是用硬件重塑了AI时代的安全信任链条。

**开发者阵营分化**　苹果在端侧算力上的降维打击，正在悄然改变AI开发者的工作习惯。当一台搭载M5 Ultra的工作站拥有高达数千GB每秒的带宽和海量统一内存时，它实际上已经成为了一台极其廉价且无需排队的“单机版智算中心”。越来越多的开发者开始脱离英伟达的云端GPU租赁体系，转而在macOS上进行本地模型的微调与智能体部署。这种自下而上的生态剥离，正在动摇云端算力寡头长期把持的底座霸权。
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苹果的野心昭然若揭：不去做云端的超级大脑，而是要让每一台个人设备，都成为AI时代无法被剥夺的算力主权节点。

苹果M6与M5 Ultra架构拆解 端侧大模型算力的降维打击

> 当硅谷顶级硬件人才向AI原生企业回流　一场围绕空间计算与端侧AI的入口争夺战彻底打响　而苹果则试图用M5芯片加持的触控MacBook稳住其传统硬件生态的护城河。

## 顶级硬件大脑流失 OpenAI的端侧硬件阳谋

在硅谷的权力棋盘上，高管的流动轨迹往往是资本与技术战略转移的最精确风向标。此次苹果Vision项目的核心高管突然倒戈，正式加盟OpenAI，绝非简单的人事震荡，而是Sam Altman彻底撕下“纯软件公司”伪装的关键一步。

长期以来，OpenAI在AI大模型领域掌握着绝对的话语权，但其最大的商业隐患在于“缺乏物理入口”。无论ChatGPT的月活数据多么华丽，它依然寄生于苹果的iOS或谷歌的Android生态系统之中，随时可能面临底层协议被卡脖子的风险。挖角苹果空间计算团队的核心大脑，暴露出OpenAI正在秘密打造其专属的AI原生硬件终端。这不仅是对苹果硬件人才库的一次精准狙击，更是向整个科技界宣告　未来的AI交互载体，绝不仅限于现有的智能手机屏幕，它可能是结合了视觉理解与空间感知的全新穿戴形态。OpenAI试图跨过传统硬件巨头，直接定义下一代计算平台的规则。

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## 违背祖训的触屏MacBook 苹果的防御性妥协

面对OpenAI与微软联盟在软硬件协同上的步步紧逼，苹果的防御动作显得既庞大又略带妥协意味。业内传出的M5芯片加持的触控OLED MacBook计划，实际上打破了乔布斯时代定下的“Mac与iPad不可跨界”的神圣教条。

这一战略调整背后的商业权谋极为深远。苹果深知，在纯粹的云端大模型算力上，短期内无法与那些烧钱如流水的AI巨头抗衡，其真正的底牌在于“端侧算力”与“独占的屏幕交互”。通过将M5芯片的恐怖NPU算力与OLED触控技术结合，苹果意图在桌面端创造一个无法被替代的AI工作站形态。这不仅仅是为了提振逐渐疲软的PC销量，更是为了在硬件底层直接截流AI应用。苹果的潜台词非常明确　不管你的云端大模型有多强，最终的交互落地、隐私计算和多模态触控输入，都必须在我制定的硬件规则内运行。这种对核心硬件形态的自我推翻，是苹果为了守住万亿美元市值护城河不得不打出的王牌。

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## 算力中心与交互入口的终极博弈

这场表面上看似不相关的两起事件，实则在底层逻辑上完成了闭环。OpenAI试图从云端降维打击，通过招募顶尖人才自建硬件入口以摆脱苹果的钳制；而苹果则在拼命将强大的AI端侧算力塞进其固若金汤的硬件矩阵中，试图用极致的产品体验锁死用户。

对未来商业格局的务实预测是，这种双向渗透将引发极度惨烈的洗牌。在未来两到三年内，我们将看到OpenAI联合昔日硬件设计大师推出充满先锋意味的“AI外挂器官”硬件，而苹果则会利用其M5系列触控设备，将Apple Intelligence深度融入每一个操作系统缝隙。这不再是简单的软硬件竞争，而是一场关于“谁有权处理用户第一手多模态数据”的终局之战。那些试图在两者之间两头下注的第三方应用开发者，其生存空间将被这股巨大的生态撕扯力极度压缩。

苹果Vision核心高管跳槽OpenAI与M5芯片触屏MacBook背后的硬件暗战

> 掌握核心算力网络与海量数据资源的电信巨头正式入局，MoMA平台不仅是技术中台的演进，更是国家意志在AI基础设施领域的重要布局。

## 核心事件 国家队下场的战略深意
中国移动近期正式上线了AI模型中转平台MoMA（Model as a Service / Transit Platform），这一举动在平静的AI算力市场投下了一枚重磅炸弹。作为拥有全球最大通信网络和海量用户数据的国家队成员，中国移动此举绝非单纯地跟风炒作AI概念。MoMA平台的定位是一个连接底层异构算力、各种基础大模型与顶层行业应用的“中央枢纽”。它通过统一的API网关和路由调度机制，让企业用户能够像使用水电一样，便捷地调用不同厂商的AI模型。这标志着中国AI产业的竞争焦点，正在从分散的“百模大战”向统一的“算网融合基础设施”建设转移。

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## 商业解析 算网融合与模型路由的护城河
在AI产业的价值链中，模型本身正在不可逆转地走向同质化与开源化，而真正稀缺的资源变成了稳定、低成本的算力以及高效的调度能力。这正是中国移动的绝对主场。

战略优势　依托国家“东数西算”工程的宏大布局，中国移动拥有遍布全国的数据中心与极低延迟的5G/6G传输网络。MoMA平台的核心技术壁垒在于“智能模型路由”。当企业端发起一次AI请求时，MoMA能够根据任务的复杂度、实时性要求以及当前的算力网络拥堵状况，自动将该请求分发给最匹配的模型和最具成本效益的算力节点。这种资源池化的中转调度模式，不仅极大降低了中小企业接入先进AI的技术门槛，更从根本上解决了单一算力节点崩溃带来的业务停摆风险。

## 生态洗牌 云计算寡头面临新维度竞争
中国移动MoMA平台的横空出世，将直接冲击现有的云计算市场格局。长期以来，阿里云、腾讯云等互联网大厂把持着政企上云的话语权。然而，在涉及国计民生的金融、能源、政务等核心关键领域，数据安全与基础设施的自主可控是第一要务。

国家队下场做AI中转平台，精准切中了大型国企与政府机构在拥抱AI时的合规诉求。MoMA平台凭借国资背景的信誉背书，天然更容易获取高质量的政务及行业私有数据，从而打造出更具行业深度的垂直应用闭环。同时，移动通过集采方式引入国内外顶尖的大模型入驻平台，实际上扮演了AI时代的“超级运营商”角色。这种底层通道被垄断的预期，无疑会让单纯依赖卖API接口的独立模型厂商与互联网云巨头感到如芒在背。

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## 未来展望 普惠AI算力与数据主权的平衡
随着MoMA平台的全面铺开，AI算力的“普惠化”将得到实质性推进。大量原本无力承担高昂GPU采购成本的传统制造业和下沉市场企业，将通过移动网络低成本地实现智能化转型。这也是国家大力发展新质生产力的题中之义。

但在未来的演进中，MoMA平台必须跨越几道关键门槛。首先是如何在庞大的异构算力网络中，实现真正的无缝调度与低损耗传输；其次，在汇聚海量政企调用数据的同时，如何利用隐私计算、联邦学习等技术确保数据主权不被侵犯。如果能完美解决这些挑战，中国移动极有可能在智能时代复刻其在移动互联网时代的流量霸权，成为支撑中国AI全产业链的底层基座。

中国移动上线MoMA模型中转平台 国家队重塑AI基础设施版图

> 今日科技圈波澜壮阔，苹果推出本地化数据分析工具力保隐私，腾讯与Kimi相继开源重磅模型降低应用门槛；然而技术狂奔背后隐忧尚存，Cloudflare因微小失误引发全球断网。


## 苹果重磅开源 浏览器端跑科研级数据分析 隐私零泄露

苹果公司正式发布了一款名为 Embedding Atlas 的开源工具，这款工具的出现打破了传统数据分析对后端服务器的依赖。它通过结合 Rust 语言的高性能与 WebGPU 的图形加速能力，允许用户直接在本地浏览器中进行交互式探索。

这意味着科研人员和开发者可以在不上传任何数据的情况下，处理大规模的嵌入向量及高维数据。这不仅极大地保护了数据隐私，还显著降低了分析过程中的延迟，让复杂的科研级数据可视化变得触手可及。

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## 消费级显卡也能玩 腾讯开源混元视频1.5 直出电影级画质

对于视频生成领域的创作者而言，硬件门槛一直是巨大的痛点。腾讯最新开源的 HunyuanVideo 1.5 模型精准地解决了这一问题。这是一款轻量级模型，专门为消费级显卡设计，让普通用户也能在家部署运行。

该模型原生支持生成 480p 和 720p 分辨率的视频，时长可达 5 到 10 秒。更令人惊喜的是，它内置了先进的超分辨率技术，能够将生成的视频进一步提升至 1080p 的电影级画质，在保证效率的同时并没有牺牲视觉体验。

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## 万亿参数巨兽登场 Kimi K2 模型开源 训练数据高达15.5万亿

Kimi 在大语言模型领域再次扔下一枚重磅炸弹。最新发布的 K2 混合专家型（MoE）大语言模型，展示了惊人的参数规模与训练深度。该模型拥有总计 1.04 万亿个参数，其中激活参数量达到 320 亿。

为了打造这一“巨兽”，Kimi 团队使用了高达 15.5 万亿个 token 进行训练。K2 不仅支持动态资源可用性，还引入了新的优化器技术，标志着开源大模型在处理复杂任务和知识储备上迈上了新的台阶。

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## 一行代码引发的血案 Cloudflare 史诗级宕机带崩全球 AI 服务

作为互联网基础设施的重要一环，Cloudflare 的稳定性至关重要。然而，最近发生的一起被称为“六年最惨”的宕机事件，再次给全球技术圈敲响了警钟。此次故障直接导致全球近一半的网络流量瘫痪，ChatGPT、Claude 等知名 AI 服务也因此集体“失联”。

令人咋舌的是，Cloudflare 在随后的故障报告中披露，这场浩劫的罪魁祸首竟然只是一行具体的 Rust 代码。这一事件生动地诠释了在高度复杂的现代软件工程中，微小的疏忽如何引发蝴蝶效应般的灾难。

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每日AI资讯1123：从苹果隐私计算到万亿模型开源，一行代码竟致全球AI瘫痪

> 导语：今日AI界风起云涌，从微软与OpenAI联手自研芯片，到谷歌推出革命性的隐私计算系统，硬件与安全的革新正重塑行业格局。与此同时，模型能力持续飞跃，OpenAI发布的GPT-5.1不仅更智能，更首次引入“情商”与“人格”，而可灵、百度、微博等也纷纷亮出看家本领，推动AI在视频生成、多模态理解和低成本应用上迈向新高度。

## 微软联手OpenAI，自研AI芯片剑指英伟达

微软正通过深度整合OpenAI的AI芯片研发技术，为其自研AI芯片项目注入强大动力。微软CEO萨提亚·纳德拉透露，此项合作旨在打破对英伟达等外部供应商的依赖，构建从硬件到软件的完整AI基础设施。微软奉行“先落地再超越”的务实创新策略，希望通过这次“弯道超车”，在未来的AI竞赛中占据更有利的位置。

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## 谷歌发布“私有AI计算”，数据隐私迎革命性突破

谷歌推出了一项名为“私有AI计算”的云端系统，旨在解决AI时代用户最关心的数据隐私问题。该系统利用先进的TPU技术，在完全隔离的环境中执行AI任务，确保用户数据处于绝对安全的状态。其核心亮点在于，即便是谷歌自己的员工也无法访问这些数据，实现了真正的“零访问”，为AI数据处理的隐私保护树立了新的标杆。

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## 可灵模型再升级，首尾帧功能让视频创作更自由

快手旗下的可灵AI视频模型迎来了2.5 Turbo版本的重大更新，其中最引人瞩目的便是新增的“首尾帧”功能。用户可以通过设定视频的起始和结束画面，让AI自动生成连贯、稳定的中间过程。这一功能极大地增强了视频生成的可控性和一致性，同时新版本在动态效果、风格保持和美学表现上也有显著提升，为专业内容创作者提供了更强大的工具。

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## GPT-5.1横空出世，AI首次拥有“情商”与“人格”

OpenAI正式发布了GPT-5.1，标志着AI进入了“情商融合”的新纪元。新模型不仅在速度和准确性上大幅提升，更核心的突破在于其具备了更强的“人情味”。GPT-5.1引入了六种不同的人格风格和自适应对话能力，能够进行更温暖、更具共情能力的互动，甚至首次将情感依赖纳入安全评估范畴。通过创新的Instant和Thinking双模型架构，它既能快速响应，又能进行深度思考，致力于成为更懂你的个性化AI助理。

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## 百度ERNIE-4.5精准识图，细节洞察力超群

百度发布了其最新的多模态AI模型 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking。该模型在图像细节的精确定位和复杂问题解决能力上表现卓越，通过深度融合图像与推理能力，在多项权威测试中超越了谷歌的Gemini 2.5 Pro等竞争对手。值得一提的是，该模型虽然总参数量高达280亿，但借助高效的路由架构，在实际推理时仅需激活30亿参数，实现了性能与效率的完美平衡。

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## 微博开源VibeThinker，小模型撬动大未来

微博AI部门推出了一款名为VibeThinker-1.5B的轻量级开源大模型，向业界展示了低成本AI模型的巨大潜力。该模型基于阿里巴巴的Qwen2.5-Math-1.5B进行优化，仅用15亿参数就在数学和代码等专业领域取得了突出表现。目前，VibeThinker-1.5B已在Hugging Face等主流平台免费开源，并开放商业使用授权，旨在推动AI技术在更广泛场景中的应用与创新。

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每日AI资讯1113：巨头逐鹿AI“芯”赛道，模型更具“人情味”

> 导语：今日AI界风起云涌，谷歌DeepMind连发两款AI机器人系统，让机器人拥有了“思考”和处理复杂家务的能力。同时，GitHub Copilot CLI的公测预示着AI将深度融入开发者工作流，而OpenAI的GPT-5基准测试则揭示了其正逼近人类专家的水平。从数据隐私到内容授权，AI技术的应用边界与商业模式正在被重新定义。

## 谷歌AI化身家务好帮手 DeepMind新模型让机器人学会洗衣服

谷歌DeepMind发布了一款创新的机器人AI模型，它通过先进的深度学习和视觉识别技术，能够高效地识别衣物的颜色、材质及款式。这一突破显著提升了机器人的通用推理和家务处理能力，尤其在衣物分类方面表现出色，旨在将人们从耗时的家庭洗衣分类工作中解放出来，加速智能机器人融入日常生活的步伐。

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## 告别编辑器切换 GitHub Copilot CLI让AI进驻终端

GitHub Copilot CLI已正式进入公测阶段，这款工具将强大的AI编程助手直接引入到开发者的命令行界面中。它能够优化整个终端操作体验，全面支持代码编写、调试、重构与版本发布等流程。作为一个全能的AI代理，它能深刻理解代码上下文和GitHub生态系统，实现与本地开发的无缝同步，从而极大地提升了开发者在终端的工作效率。

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## 机器人学会“思考” 谷歌发布双AI机器人系统

谷歌DeepMind推出了Gemini Robotics项目，通过创新的协同模型，首次赋予了机器人在行动前进行“思考”的能力。该系统将生成式AI技术应用于动作指令的输出，彻底打破了传统机器人只能执行固定任务的局限。这项革命性的进展有望为机器人技术的发展开辟全新的道路，让机器人能应对更复杂的现实世界场景。

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## 滴滴AI助手“小滴”开启公测 智能规划出行方案

滴滴出行正式启动了其AI出行助手“小滴”的Beta v0.8版本公测。用户只需升级滴滴App，通过“AI叫车”功能并输入指定口令码即可体验。该助手能够智能理解用户的口语化需求，并结合实时路况与偏好，提供最多三个定制化的用车方案。它支持语音和文字双重交互，操作流程极为便捷。

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## GPT-5能力逼近人类专家 OpenAI最新基准测试揭示潜力

根据OpenAI发布的最新GDPval基准测试结果，GPT-5和Claude Opus 4.1在多个行业领域的专业能力已能媲美人类专家。尽管测试结果令人振奋，但报告同时指出，这些模型目前尚不具备立即完全取代人类工作的能力。企业高管们普遍对AI的巨大潜力表示乐观，但承认其实际落地应用仍需要时间来逐步推进。

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## 蚂蚁数科发布新隐私保护AI算法 推理速度提升超百倍

蚂蚁数科成功开发出名为Gibbon的全新框架，通过创新的安全机制，有效解决了跨机构联合建模中长期存在的“数据隐私保护”与“计算效率”难以兼顾的行业难题。该技术方案已获得ACM CCS和IEEE TDSC等国际顶尖学术会议的收录，标志着其在隐私计算领域的先进性和高度实用性获得了权威认可。

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## DeepSeek V3.1终结版发布 修复漏洞迎接V4新架构

DeepSeek近期发布了V3.1-Terminus版本，此版本的核心目标是大幅提升模型的稳定性。通过优化语言处理机制，新版本成功解决了此前存在的“极你太美”等异常及不当回复的顽固问题。这次更新被视为V3系列产品线的收官之作，预示着公司产品战略的重大转折，技术团队的重心将全面转向即将到来的V4新架构。

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## 谷歌推出数据公用MCP服务器 助力AI代理获取可靠数据

为了让AI代理能够更高效地获取和使用公开数据，谷歌推出了一款专用的MCP服务器。该服务器旨在帮助AI代理高效访问公开数据集，从而显著减少错误回答的概率，并提供可追溯来源的答案。它通过标准化的访问方式简化了数据使用流程，为开发更可靠的数据驱动型应用提供了坚实的基础。

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## Spotify重拳出击AI音乐乱象 推出行业标准标识系统

为应对AI音乐带来的版权和真实性挑战，Spotify更新了其AI音乐政策。新政策强制要求所有AI生成内容必须使用DDEX标准进行标记，并严厉禁止未经授权的语音克隆行为。此外，平台还将推出垃圾内容过滤器，并要求合作伙伴提交标准化的AI信息，以提高内容透明度，净化平台环境。

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## Databricks与OpenAI达成1亿美元合作 推动AI集成新篇章

数据分析巨头Databricks与OpenAI达成了一项价值1亿美元的长期合作协议。根据协议，OpenAI的先进模型将被原生集成到Databricks的数据智能平台中。此次合作预计将惠及超过两万家企业客户，显著提升它们在数据处理、高级分析及AI应用开发方面的能力，为数据分析和机器学习的发展注入新的动力。

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## AI付费元年或将开启 微软PCM定义内容交易新模式

微软最新推出的“新闻内容许可计划”（News Content licensing program）可能将定义下一代AI与内容创作的商业关系。该计划允许其AI产品（如Copilot）在合法使用出版商内容的同时，向内容创作者支付持续的费用补偿。这标志着AI从单纯的数据抓取向付费授权模式转变，可能开启一个全新的“AI付费”时代。

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## XTransfer发布自研外贸金融大模型TradePilot 2.0

时隔一年，XTransfer正式推出了其自研外贸金融大模型TradePilot的2.0版本。新版本在技术架构上进行了全面升级，旨在进一步提升其在跨境贸易金融服务领域的智能化和自动化能力，为用户提供更精准、高效的金融解决方案。

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## Agent加代码 打开AI开发新范式

当前，企业级AI正在经历一场深刻的变革，从过去“外挂式”优化局部业务的单点工具，转向与业务流程更深层次的整合。这种“Agent+Code”的新范式旨在解决目前企业中普遍存在的工作流程割裂、数据协同困难以及智能应用落地难等核心瓶颈，推动AI在企业内部发挥更大的价值。

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