> 谷歌 DeepMind 联合 Kaggle 升级 Game Arena 平台，引入“狼人杀”与“扑克”两款策略游戏。此举标志着 AI 性能评估正式从纯粹逻辑运算，向复杂的社交欺诈、不确定性博弈及人类心理揣摩能力跨越。

## 评测维度 从逻辑运算迈向社交博弈

DeepMind 研究团队敏锐地指出，传统的国际象棋等完全信息博弈已难以精准区分 顶尖 模型的细微智力差距。新一代基准测试旨在通过高维度的社交场景，极限压榨 AI 的认知边界。

**狼人杀** 这一新增项目的核心在于评估模型的“社交伪装”与“语言操服力”。AI 不仅需要理解游戏规则，更需在对话中识别虚假信息，甚至主动构建逻辑陷阱来误导对手。这要求模型具备极高阶的心智理论（Theory of Mind）能力。

**扑克** 则构建了一个经典的非完全信息博弈环境。与棋类游戏不同，扑克要求 AI 在信息缺失的情况下进行风险管理与概率计算，这与真实商业世界中的决策逻辑高度契合。

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## 战力表现 Gemini3双雄霸榜

根据 Game Arena 公布的最新 Elo 积分排名，谷歌新一代模型展现了令人瞩目的统治力。

**Gemini3Pro** 凭借强大的深度推理能力，在长程规划类游戏中稳居榜首。而令人惊喜的是，轻量级模型 **Gemini3Flash** 在需要快速反应和多轮次迭代的博弈场景中表现卓越，甚至在部分指标上超越了参数量更大的对手。这一结果表明，在即时反馈型任务中，模型的响应速度与思维敏捷度可能比单纯的参数规模更为关键。

## 安全价值 模拟真实世界的欺诈检测

DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 强调，将“狼人杀”纳入测试不仅仅是为了娱乐，更具有深远的 AI 安全研究价值。

该测试场景实质上构建了一个受控的“欺诈实验室”。通过观察 AI 如何在游戏中学习操纵他人或识别谎言，研究人员可以更好地理解大模型在现实世界中可能产生的潜在风险。这种在无实际后果环境中进行的压力测试，对于开发能够抵御恶意引导、识别虚假信息的下一代安全系统至关重要。

谷歌DeepMind重塑AI评测标准 狼人杀与扑克成为新考卷

> **导语**
> 面对金融行业对数据准确性的苛刻要求，腾讯近日开源了评测工具 finLLM-Eval。该工具首创“无 GroundTruth”评测法，利用 AI Agent 自动进行逻辑与事实核验，准确率高达 96%，为大模型在金融领域的安全落地提供了关键的一把“标尺”。

## 填补金融评测的真空

在容错率极低的金融领域，大模型的“幻觉”问题一直是阻碍其大规模应用的核心痛点。腾讯推出的 finLLM-Eval 正是为了解决这一行业难题。作为行业内首个专门针对金融场景设计的评测工具，它不仅填补了市场空白，更为高风险场景下的 AI 应用建立了一套标准化的质量控制体系。

finLLM-Eval 的核心优势在于其高度的专业性。它包含逻辑一致性与事实准确性等多个评测模块，能够自动化输出包括千字幻觉率、错误点分布在内的详尽报告。这使得金融机构在部署大模型前，能够对其风险边界有一个清晰、量化的认知。

![Google_AI_Studio_2026-01-20T04_01_26.414Z.png](https://static.downly.cn/images/3b7ab767eaf2c755b8e3b95be2fd88f4.png)<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 告别繁琐人工 AgentAsJudger登场

finLLM-Eval 最大的技术突破在于引入了“AgentAsJudger”自动化评测机制。传统的金融数据评测往往依赖大量昂贵且低效的人工标注（GroundTruth），而腾讯的方案通过智能提取金融事实三要素——“标的 × 时间 × 指标”，实现了评测流程的自动化。

在这个系统中，AI Agent 扮演了裁判员的角色。它能自动提取事实点与逻辑链，并直接与内部金融数据库或相关上下文进行比对验证。实验数据显示，这一自动化流程的准确率已超过 96%。这不仅大幅降低了评测成本，更保证了评测结果的客观性与一致性。未来，随着对非金融指标核验能力的拓展，该工具工具有望成为金融科技基础设施的重要组成部分。
![Google_AI_Studio_2026-01-20T04_01_31.408Z.png](https://static.downly.cn/images/437d322f3f4c14e40308e661cb824150.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

腾讯开源 finLLM-Eval 解锁金融AI评测新范式

> 导语：在OpenAI十周年之际发布的GPT-5.2系列模型引发了巨大争议。官方数据显示，该模型在专业基准测试中表现惊人，甚至在GDPval测试的44个职业任务中以70.9%的成绩碾压顶尖人类专家，编程能力也创下新高。然而，其在常识推理上的表现却让人大跌眼镜，被指出现“智力偏科”。

## 惊人的专业能力与SOTA成绩

根据OpenAI的介绍，GPT-5.2在多个专业领域取得了实质性突破。除了在职业任务评估中超越专家外，在SWE-bench Pro编程测试中，它也达到了55.6%的SOTA（State of the Art）成绩。此外，困扰大模型已久的幻觉问题也得到改善，幻觉率较前一版本GPT-5.1降低了38%。

这些硬核数据让技术圈感到振奋，似乎标志着AI在处理复杂、专业知识工作方面实现了又一次飞跃。

## 常识“翻车”引发质疑

然而，并非所有反馈都是正面的。在SimpleBench常识推理测试中，GPT-5.2的得分竟然低于竞争对手Anthropic发布的Claude Sonnet 3.7。

用户发现模型在一些看似简单的问题上表现拙劣。例如，在回答“garlic（大蒜）这个单词有几个r”时，模型常常出错，三轮测试仅对一次。相比之下，谷歌的Gemini 3.0等竞品则能稳定通过此类逻辑挑战。这种反差让部分用户感到失望，前AWS总经理Bindu Reddy甚至直言：“不值得从GPT-5.1升级。”

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## 智能进阶还是局部倒退

尽管技术的进步不可否认，但GPT-5.2所面临的挑战也发人深省。AI模型在处理高难度任务与简单常识问题之间的巨大能力落差，引发了关于“AI智能水平”本质的争论。

这是否意味着技术在某些基础维度发生了退步，亦或只是深度学习特定阶段的正常现象？GPT-5.2的发布标志着OpenAI在专业垂直领域的统治力，但也暴露了通用大模型在常识推理等基础任务中仍存短板。这场关于AI“偏科”的讨论，或许将成为未来算法优化的重要课题。

GPT-5.2评测出炉：专业领域吊打人类，常识题却输给Claude？

> 科技浪潮奔涌向前，AI领域风云变幻。OpenAI内部团队重组，直面“AI幻觉”这一核心难题；阿里则放出“王炸”，推出万亿级参数大模型，再次点燃模型竞赛的战火；与此同时，AI版权纠纷愈演愈烈，谷歌、Meta等巨头纷纷陷入诉讼漩涡；清华系创业团队则在灵巧手领域取得突破，让机器人拥有了更精细的操作能力。

## OpenAI的“灵魂拷问” 重组团队直面AI幻觉

OpenAI近期对其负责模型行为的团队进行了重组，此举正值该公司发布突破性论文之际。 论文指出，当前的AI评测体系在无意中“鼓励”了模型的“幻觉”行为，即一本正经地胡说八道。 为了在评测中获得高分，模型倾向于猜测答案而非承认“我不知道”，从而导致了不准确甚至虚假信息的产生。

为了解决这一问题，OpenAI不仅将“模型行为”团队并入核心的后训练团队，以期从根本上改变模型的激励机制，还任命原团队负责人Joanne Jang领导新成立的“OAI Labs”，专注于探索人与AI协作的全新交互界面。 这次调整显示了OpenAI正视并着力解决AI核心技术难题的决心。

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## AI版权战火升级 巨头面临法律与道德双重“大考”

AI技术的迅猛发展，也将其推上了版权争议的风口浪尖。 近期，从谷歌被欧盟处以2.5亿欧元罚款，到Meta因涉嫌使用成人影片训练AI而面临天价索赔，全球范围内的AI公司正集体面临版权侵权诉讼的“大考”。 这些诉讼不仅涉及新闻、文学作品、音乐、图片等多种内容形式，更挑战了AI训练数据“合理使用”的法律边界。

包括OpenAI、Anthropic、Midjourney在内的顶尖AI公司无一幸免，纷纷成为被告。 这一系列的法律纠纷预示着AI行业野蛮生长的时代即将结束，未来的数据获取和内容创作规则将面临重大变革。如何在技术创新与版权保护之间找到平衡点，是所有AI从业者必须回答的问题。

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## “单手玩手机”的灵巧手诞生 清华系创业团队秀出“中国功夫”

在AI硬件领域，中国创业团队也取得了令人瞩目的成就。 由前腾讯Robotics X核心成员、清华校友杨思成创立的源升智能，近日发布了其首款产品Apex Hand五指灵巧手。 这款灵巧手拥有21个自由度，不仅能完成中医把脉、操作鼠标等精细任务，更是业内首个能够单手操作智能手机的灵巧手。

Apex Hand的突破在于其兼顾了灵巧性、实用性和鲁棒性，并通过自研的电子皮肤实现了高精度的触觉感知。 这一创新解决了长久以来困扰机器人行业的“手部瓶颈”，为具身智能在更复杂场景下的应用打开了想象空间。

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## 谷歌强势归来 AI王者地位再获认可

一度被认为在AI竞赛中稍显落后的谷歌，近期凭借一系列创新产品和服务强势回归，重拾其“惊喜制造者”的形象。 苹果公司正考虑在其Siri的重大更新中使用谷歌的Gemini模型，这无疑是对谷歌技术实力的最高认可。

谷歌的Gemini模型在性能和用户数量上都取得了长足的进步，在多个权威评测榜单上稳居第一梯队。 此外，谷歌在AI生图领域的“Nano Banana”模型和视频生成领域的Veo3模型也展现出统治级的实力。 强大的自研芯片（TPU）算力基础、海量的多模态数据优势以及顶尖的人才储备，共同构成了谷歌在AI时代深不见底的“护城河”。

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## 阿里万亿参数模型登场 “大力出奇迹”震撼业界

阿里巴巴深夜投下重磅炸弹，正式推出其史上参数量最大的模型Qwen3-Max-Preview，参数规模超过1万亿。 这一“巨无霸”模型在多个基准测试中超越了业界顶尖的竞争对手，尤其是在编程能力方面，成功反超一度被认为是“最强”的Claude。

阿里的这一举动再次印证了“规模化扩展法则”（Scaling Law）在AI领域的有效性。 凭借“模型开源构建生态”与“自研闭源探索前沿”相结合的清晰路径，以及阿里云提供的强大算力支持，阿里的通义千问系列模型实现了后来者居上，在全球大模型竞赛中站稳了第一梯队。

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每日AI资讯0907：阿里万亿模型横空出世，OpenAI重组破解AI“幻觉”

> 导语 今日的AI界风起云涌，从巨头们面临的版权诉讼风暴，到ChatGPT探索广告变现的商业化难题，再到顶尖模型在博士级推理测试中的集体“翻车”，无不揭示了行业在飞速发展下的挑战与阵痛。与此同时，中国在AI硬件领域的投资激增，以及Meta开源免标注视觉模型DINOv3，则预示着新的技术突破和产业机遇正在加速到来。

## 版权警钟为AI巨头敲响，7500亿美元索赔悬顶

人工智能的“数据原罪”问题正将行业巨头推至风口浪尖。近期，包括OpenAI、微软、Meta在内的多家顶尖AI公司因其大模型训练数据涉嫌侵犯版权而面临大规模诉讼。法院的裁决明确指出，即便AI的训练过程具有“变革性”，但如果其数据源自盗版内容，依然构成侵权。这一判决让AI公司在数据获取的合法性上承担了不可推卸的责任。与此形成鲜明对比的是，苹果等公司选择通过合法授权来规避风险。整个行业正面临一场严峻的版权挑战，高达7500亿美元的潜在赔偿风险为野蛮生长的AI数据使用敲响了警钟。

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## 坐拥7亿用户仍亏损，ChatGPT广告变现箭在弦上

尽管用户数量突破7亿大关，OpenAI的盈利之路依旧充满挑战。近日，公司高管首次松口，承认正在考虑为ChatGPT引入广告模式以实现收入多元化。不过，官方强调目前尚无明确计划，并承诺任何广告形式都不能损害用户体验。OpenAI更倾向于在未来的新产品中试水广告，而非直接应用于核心的ChatGPT服务。除了现有的订阅模式和探索中的“ChatGPT commerce”，广告可能成为其摆脱财务困境的又一根救命稻草。

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## 博士级难题让顶尖AI集体“交白卷”，GPT-5遭遇滑铁卢

一个名为FormulaOne的全新AI评测基准，给当前最顶尖的大模型们泼了一盆冷水。该评测包含220个基于图结构动态规划的博士级难度问题，旨在考验AI的深层复杂推理能力。测试结果令人震惊，包括GPT-5、Grok4在内的前沿模型在难题面前表现惨淡，在最难的一组问题上甚至全部获得零分。这次集体“翻车”事件暴露了当前AI在处理真正复杂的、需要深度逻辑推理的问题时存在的巨大局限性，引发了业界对AI真实能力边界的深刻反思与广泛质疑。

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## 中国生成式AI“军备竞赛”升级，五年内硬件投资将破330亿

根据国际数据公司（IDC）的最新报告，中国生成式AI技术的商业化应用正驱动数据消耗量（Token）爆发式增长，进而引爆了对底层硬件的巨大需求。报告预测，未来五年，中国在生成式AI相关的网络硬件支出将激增，预计到2028年，市场规模将达到330亿元人民币。其中，高端以太网端口的出货量到2029年预计将超过4300万个。网络基础设施已成为制约AI发展的关键瓶颈，但同时也为相关硬件产业带来了前所未有的发展机遇。

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## Meta开源“免标注”视觉AI神器DINOv3，重塑图像识别未来

Meta AI近日重磅开源了其通用图像识别模型DINOv3，这项技术被誉为颠覆图像识别领域的“AI视觉神器”。DINOv3最大的特点是采用了自监督学习技术，使其在训练过程中无需任何人工标注的数据，便能高效提取图像的高分辨率全局与细节特征。测试表明，其性能优于或持平于当前行业领先的同类模型。DINOv3的开源将极大地赋能开发者，有望在环境监测、自动驾驶、医疗诊断和安防监控等多个领域加速智能化进程，推动整个AI视觉生态向前发展。

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每日AI资讯0816：版权风暴与能力瓶颈共存，开源创新与硬件投资并进

> 近日，北京大学和加州大学伯克利分校的研究团队联合发布了一项对当前最强大型语言模型驱动的 Agent（AI 智能体）的全面评测结果。 通过名为 **IDA-Bench** 的严格基准测试，研究发现，即使是顶尖的 Agent 在复杂环境下的表现也远不及人类水平，最高得分仅为 **40 分（满分 100 分）**，揭示了当前 AI Agent 在智能决策、自主探索和复杂任务处理能力上的瓶颈与未来发展方向。



随着大型语言模型 (LLM) 技术的飞速发展，能够自主规划、执行复杂任务的 AI 智能体 (Agent) 正成为人工智能领域的新焦点。 它们被寄予厚望，有望在各个领域取代人类完成重复性、复杂性的工作。 然而，这些“最强大脑”的实际能力究竟如何？

[开源地址](https://github.com/lhydave/IDA-Bench)
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### IDA-Bench 一项全新的Agent评测基准

为了更准确地评估 AI Agent 的真实能力，研究团队设计了 IDA-Bench。 这一基准测试与以往的评测方法有显著不同

*   **复杂、开放式任务** IDA-Bench 不仅仅是评估模型生成文本的能力，而是聚焦于 Agent 在**多步骤、开放式**且需要**自主决策和探索**的复杂环境中的表现。 例如，Agent 可能需要在给定指令下，通过与环境交互来解决谜题、完成挑战。
*   **指令驱动决策** 评测的核心是 Agent 理解并遵循人类指令的能力，以及在执行指令过程中，面对未知和不确定性时，如何进行有效的决策和规划。
*   **多维度评估** 评估维度涵盖了 Agent 的任务完成度、探索效率、决策智能性等多个方面，力求全面反映 Agent 的实际操作能力。

通过引入这些挑战性的元素，IDA-Bench 旨在模拟真实世界中 Agent 可能面临的复杂场景，从而更客观地衡量它们的智能水平。

### 最强Agent也只有40分 远不及人类表现

测试结果令人深思。 在 IDA-Bench 的各项任务中，即使是基于目前最先进的大型语言模型构建的 Agent，其表现也显得力不从心

*   **最高得分仅40分** 在所有参评的 Agent 中，表现最好的也只获得了 40 分（满分 100 分），与人类轻松达成高分形成鲜明对比。 这意味着在许多复杂任务上，Agent 仍然难以胜任。
*   **智能决策与规划不足** Agent 在面对需要多步推理、长程规划和灵活应变的任务时，尤其显得力不从心。 它们往往难以理解指令的深层含义，或在执行过程中陷入局部最优，无法找到全局最佳解决方案。
*   **自主探索能力欠缺** 在开放式环境中，Agent 缺乏高效的自主探索策略，容易遗漏关键信息或重复无效操作，导致任务失败。

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这些结果表明，尽管大模型在语言理解和生成方面取得了巨大进步，但将其应用于复杂的具身或模拟环境中，使其真正具备“智能”行为，仍面临巨大挑战。

### 当前Agent的瓶颈与未来发展方向

这项研究不仅揭示了当前 AI Agent 的能力短板，也为未来的研究指明了关键方向

#### 1. 强化长程规划与推理能力

目前的 Agent 往往只能进行短期的、局部性的规划。 未来需要研究更强大的规划算法，使 Agent 能够理解任务的全局目标，并制定多步骤、长期的执行策略。

#### 2. 提升自主探索与环境感知能力

Agent 需要更智能的探索机制，能够高效地收集环境信息，并利用这些信息进行决策。 结合视觉、听觉等多模态感知能力，将有助于 Agent 更好地理解复杂环境。

#### 3. 增强容错与适应性

真实世界充满不确定性。 Agent 需要具备更强的容错能力，能够在遇到意外情况或错误时，进行自我纠正和适应性调整，而不是直接失败。

#### 4. 融合世界模型与具身智能

将类似于 Meta AI V-JEPA 2 这样的“世界模型”融入 Agent，使其能够对环境的动力学进行预测，从而更好地规划和执行任务，是未来研究的重要方向。 让 Agent 不仅仅是“回答问题”，而是真正能够“行动”起来。



### 展望 更智能的AI Agent未来可期

北大与伯克利分校的这项研究，如同一面镜子，清晰地反映了当前 AI Agent 发展所处的阶段。 它提醒我们，尽管取得了巨大进步，但要实现真正通用、自主的 AI Agent，仍有漫长的道路要走。 这项工作为研究人员提供了宝贵的基准和研究方向，有望加速下一代更强大、更智能的 AI Agent 的诞生，使其未来能真正成为人类的得力助手。




北大伯克利联手“拷问”大模型：最强Agent也才40分


> 随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）和多模态模型层出不穷。如何准确、全面地评估这些模型的性能成为了一个日益重要的问题。为了解决这一挑战，谷歌近日推出了一个全新的统一评估工具——LMEval，旨在为大语言模型和多模态模型的评估提供一个标准化、高效的平台。

## AI评估的挑战与现有工具的局限性

过去，评估AI模型的性能通常依赖于针对特定任务或数据集的独立基准测试。这种方法存在诸多局限性

*   **碎片化** 不同模型可能在不同的基准上进行评估，导致结果难以进行直接比较。
*   **覆盖范围有限** 现有的基准往往只关注模型在特定任务上的表现，难以全面反映模型的整体能力。
*   **多模态评估困难** 随着多模态模型的发展，评估其理解和处理不同模态信息（如文本、图像、音频）的能力变得更加复杂。
*   **效率低下** 开发者和研究人员需要花费大量时间和精力来适配不同的评估框架和工具。



LMEval的出现，正是为了克服这些挑战，提供一个更加统一、灵活和高效的评估解决方案。

## LMEval 统一评估的新范式

LMEval的设计核心在于其统一性和模块化。它旨在提供一个通用的框架，能够支持对不同类型的大语言模型和多模态模型进行评估，涵盖各种任务和能力。

*   **统一接口** LMEval提供了一个统一的接口，使得开发者可以轻松地将其模型与评估框架集成，无需进行大量的代码修改。
*   **广泛的任务支持** LMEval支持评估模型在各种任务上的表现，包括文本生成、问答、摘要、翻译、图像理解、跨模态推理等。
*   **多维度评估** 除了传统的性能指标，LMEval还支持对模型的鲁棒性、公平性、可解释性等方面进行评估。
*   **模块化设计** LMEval采用模块化设计，允许用户根据自己的需求选择和组合不同的评估任务和数据集，构建定制化的评估流程。

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这种统一和灵活的设计，使得LMEval能够成为一个强大的工具，帮助研究人员和开发者更全面、更准确地了解他们模型的优势和不足。

## 如何使用LMEval

LMEval的设计理念是简化评估流程，提高效率。开发者和研究人员可以通过简单的配置和调用，即可启动评估过程。

*   **模型集成** 将待评估的大语言模型或多模态模型与LMEval框架进行集成。
*   **选择评估任务和数据集** 根据需要选择LMEval提供的各种评估任务和对应的数据集。
*   **运行评估** 通过命令行或代码调用LMEval，启动自动化评估流程。
*   **分析结果** LMEval会生成详细的评估报告，展示模型在不同任务上的表现，并提供各种指标和可视化结果。



LMEval的出现，有望极大地降低AI模型评估的技术门槛，使得更多人能够参与到模型评估和改进的工作中。

## LMEval的意义与影响

谷歌推出LMEval具有重要的意义和深远的影响。

*   **推动AI模型发展** LMEval提供了一个标准化的评估平台，有助于研究人员更清晰地了解不同模型的性能差异，从而更有针对性地进行模型改进和创新。
*   **促进行业合作与透明度** 统一的评估工具可以促进不同机构和研究团队之间的合作，使得模型性能的比较更加公平和透明。
*   **加速多模态AI发展** LMEval对多模态模型评估的支持，将有力推动多模态AI技术的进步和应用。
*   **提升AI应用的可靠性** 通过更全面的评估，可以确保部署的AI模型更可靠、更安全，为实际应用提供保障。



LMEval的发布，是AI评估领域的一个重要里程碑，有望重塑AI模型评估的标准和流程。

## 未来展望

LMEval的推出只是AI评估工具发展的一个开端。未来，我们可以期待LMEval在以下方面进一步发展

*   **更广泛的任务和模态支持** 支持评估更多类型的AI模型和更广泛的任务，包括更复杂的跨模态交互和推理。
*   **更精细的评估指标** 开发更细致、更能够反映模型深层能力的评估指标。
*   **社区驱动的贡献** 鼓励全球研究社区贡献新的评估任务、数据集和评估方法，不断完善LMEval。



谷歌推出的LMEval，作为统一评估大语言模型和多模态模型的新工具，有望为AI领域的评估工作带来一场深刻的变革，加速AI技术的进步和应用。



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