一秒弹开，单手就能快速收纳。这是斯诺格专业抛开三和四设计的速开散热支架，底部有一个触控开关，落地就能自动弹开，三条腿联动的设计方便单手也能快速收纳。顶部是这种通用的四分之一接口，方便顶在抛开四的转接底座上，同时也兼容运动相机、全景相机使用。 整体的做工质感非常好，而且价格也不贵，非常适合抛开三和抛开四的用户。大概率它会变成出门最常戴的小支架。用 vlog 设备拍摄顺手真的很重要。它只是一个单纯的小支架，但底部做了快开结构，稍微用力碰一下，三 个支撑腿就会自动展开，不像传统小支架得一个个掰开，再一个个收回去，有时候不小心碰到还会收起来。它这种联动结构，随便动其中一个撑脚都能一起伸缩或是展开，收起来时也只需要一只手就能合上 分之一的接口。基本大部分 vlog 设备、运动相机、手机小微单都能通用。而且它还很适合做一些桌面的手抽配件，搭配各种设备来使 用。关键它还特别轻，挂在相机下面，几乎没什么携带负担，拿在手里就像是拿着相机本质一样，可以在手持拍摄的过程中迅速进入到架着拍的状态。 虽然不像大支架能应付特别复杂的场景，但用它就是为了做到便携，做到无感拍摄，反而特别适合随手记录的人来说，用起来真的特别舒服。
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01:44查看AI文稿AI文稿大概率它会变成出门最常戴的小支架。用 vlog 设备拍摄，顺手真的很重要。它只是一个单纯的小支架，但底部做了快开结构，稍微用力碰一下，三个支撑腿就会自动展开。不像传统小支架，得一个个掰开，再一个个收回去，有时候不小心碰到还会收起来。它这种联动结构，随便动其中一个撑脚都能一起伸缩或是展开，收起来时也 只需要一只手就能合上四分之一的接口。基本大部分 vlog 设备、运动相机、手机、小微单都能通用。而且它还很适合做一些桌面的手戳配件，搭配各种设备来使用。关键它还特别轻，挂在相机下面几乎没什么携带负担，拿在手里就像是拿着相机本质一样，可以在手持拍摄的过程中，迅速进入到架着拍的状态。 虽然不像大支架能应付特别复杂的场景，但用它就是为了做到便携，做到无感拍摄，反而特别适合爱人。简单的设计，过硬的质量，便宜的价格，对喜欢随手记录的人来说，用起来真的特别舒服， 轻轻一放，一触即开，从此告别又大又重的三角支架。只要是有四分之一螺纹口的设备都可以通用哦，还可以当手柄使用。特别是喜欢做美甲的姐妹，再也不需要用指甲去抠我们的底座，真的超方便哦！姐妹们三联动设计呢，收纳也是非常的方便，就这样子一提一捏就完成收纳的宝子们， 以前脚架又大又重，现在这个呢，非常的轻便小巧，不管是 action 还是 poke 的 事，还是我们的全景相机呢，都可以用啊宝子们！链接放在视频的下方，是 smog 的 快开支架，轻便小巧，方便携带。主要的价格真心不贵， 一秒弹开，单手就能快速收纳。这是 smog 专业抛开三和四设计的速开三脚支架，底部有一个触控开关，落地就能自动弹开， 三条腿联动的设计，方便单手也能快速收纳。顶部是一种通用的四分之一接口，方便顶在抛开四的转接底座上，同时也兼容运动相机。全景相机使用，整体的做工质感非常好，而且价格也不贵，非常适合抛开三和抛开四的用户。
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08:08查看AI文稿AI文稿这是用相机拍 vlog 的 经典配置，十年前 vlog 教会 casey 就是 用这一套装备连续日更五百多天，不但带火了 vlog 这个概念，也让这一套行头呢成为了 vlogger 的 标准配置。 from now until the dawn of time， anyone you see using a rig like this know that i did it first 啊。你们现在看的所有 vlog， 如果它是一个单反，上面放一个麦克风，下面放一个这个八爪鱼的话，那么你一定要知道，第一个完成这一套 setup 的 人就是 k c nesta。 五年前在 k c 禽兽的 vlog 大 师课里， 还是在用这套组合在拍东西，但哪怕是大师用惯了多年的这样一套设置，随着设备的不断更新，也还是有优化的空间。所以今天在大师课的最后一期，我们讨论的就是在二零二六年的今天。对于记录日常来说，既要兼顾画质，同时要足够轻便的话， 应该如何搭配 kc 在 早期日更时期，也就是一七年左右的时候呢？还用过一段时间的松下 panasonic lumix g h g h f f， 那 从二一年的大时刻一直到现在，就是一直在用这台索尼的 a 七 s 三了。如果你看过足够多的 vlog 博主，就会发现他们大多也在用索尼的相机。至于相机具体选什么样的型号呢？首先可以肯定的 是，不是越新的越好，像 a 七 c 二或者 zve 这种轻便小巧的机型就很不错。 z v e 一， 因为首先你要愿意把它拿出门，才可能代替手机记录你的生活。除了对焦的优势以外，我认为它相比其他的品牌更大的优势是它的收音系统，因为这种枪式指向型麦克风可以收到更干净的人声。 drake's playing behind there， there's noise outside and if i'm standing all the way over here you can still pick up what i'm saying fairly clearly now watch what happens when i use the internal microphone it's really not the same does that make sense， but it has a。 一个最大的缺点就是如果你没插好这根线的话，就可能录不到声音。别说新手容易犯错误，就是 casey 在 早期拍 vlog 的 时候就曾多次遇到过这个问题。 i never actually plugged in the good microphone， been having so many issues with audio lately do i sound okay now。 甚至在 vlog 大师课教学拍摄的时候也犯过这个错误。 i don't have the audio of me leaving the store explaining what's going on why isn't there a microphone that's 100 percent reliable all the time。 十年前 k c 发出的灵魂拷问今天已经有了解决方案就是这种不需要插线的数字音频麦克风，不用担心插口出问题，也不用想着给它蓄电池。总之，有了它， 你在拍东西的时候基本上就不用再考虑收音的问题，可以专心的拍摄。而且索尼的品牌呢，还有四个型号可以推荐，个人推荐这个型号便宜又实用，正是因为它拍 vlog 如此方便，尼康和松下两个品牌分别在去年和今年也都跟着推出了自己的数字麦克风。 所以你看，在现在设备性能过剩的时代，拍 vlog 收声设备的选择反而成了决定选择品牌的一个关键。然后就是镜头，那镜头的话参考 casey 更是没有什么意义了，因为这些呢，仅仅是它用坏的镜头数量。 these are all my old cameras or non working cameras these all broke。 但无论是之前的佳能时期还是现在，都有一个基本的原则，就是变焦镜头。例如 casey 在 大石刻里用的一个是幺二杠二四，还有一个就是二四七零。 this twenty four to seventy should accomplish that。 所以 对于我们记录日常来说，推荐首选是变焦 范围呢，越大越好，广角控制在十六到二十之间起步，这样就可以拍到你一边拿着相机一边对着镜头说话的 a 肉。今天误入戴山的红色之旅暂告一段落，接下来去 赶海去长胶端呢，肯定是越长越好，所以在世马推出了这个二十杠两百之后，我就果断放弃了之前用了三年的二零七零。相比拍照看中的压缩感，在拍视频的时候，长胶端的主要作用是可以让你随手拍到更多的内容，这就是两百。 只要你看过这个镜头的相关内容，就肯定知道他最被吐槽的一个点就是他的光圈。但实际对于我们记录日常来说，真的不需要很大的光圈，甚至在白天光线充足的时候，你还需要我下面说的第三个一定要有的一个设备， 就是 n d 滤镜。顺便分享一下我拍摄日常的一个相机设置。首先我拍的是 log 模式，这样的话 iso 会固定在八百，那虽然我不追求大光圈，通常也会把光圈固定在四到六之间。如果你看过别的视频，可能知道一百八十度法则这个事儿，但是这个对于记录日常来说不是最重要的， 相比每一个镜头都能拍到完美的画面，能够及时的捕捉记录才是最重要的。所以我一直都用 a 档来拍摄快门，如果是一两百的话，其实我都能接受，但是你看现在就已经五百了。等来到海面上的话，阳光还没有那么多的时候，这个快门就已经到了一千多，即使拍直出 iso 调到最少的一百， 那快门还是要八百。所以白天出门就是少带一块电池，也不能不带滤镜。我现在用的这个是 hy 的 可变 n d 和 c p l 的 三合一滤镜，主打一个方便，当你给镜头戴上了墨镜之后，就可以在白天保持你常用的参数， 不用缩小光圈，也不会让快门小到完全失去动态模糊。他有一点五到十的档位，你可以根据光线的变化随时调整他。还有第二个档位是偏振镜，像你在拍这样的水面的时候呢，就可以帮你过滤掉反光。最后就是如果你不止一只镜头的话，他还可以适配不同的口径。 所谓三合一呢，就是这么来的。解决了拍摄的部分，那剩下的就是 k c 带火的这个八爪鱼支架了，它因为有灵活的可调关节，可以凹出很多造型，帮你创造出各种机位。 check this out， see there's the camera and it's in a tree。 由于 k c nest top 做 vlog 慢慢慢慢的火了起来，所以所有人都开始使用这套 set up， 以至于这个八爪鱼现在这么火， 但同时也是因为这个设计可能会用一阵就出问题。 this thing does everything these do just not very well okay， watch my camera falls over people in the comments give me a really hard time for it like i'm doing it on purpose， which is an outrageous thing to suggest that's how that's how my camera falls over i think i'm setting this thing up securely it feels secure is it secure yes， it's secure and then i walk away from the camera to turn around to talk to camera or whatever by the time i turn around the camera has fallen over。 最大的缺点就是 这个三千克五千克在用久了以后啊，链接处会开裂，开裂以后你的相机就放不稳，就很容易打滑。然后你打滑的缺点就是你很容易摔相机。但是在一年以后， 所以在设备更新换代之后，现在被取代的已经是这种螳螂三脚架。它虽然没有八爪鱼三脚架灵活，但是要比它安全。 多出的这个螳螂脚呢，也可以帮你解锁很多的机位，让你可以得到更丰富的画面。看我把这个相机挂在这个地方，就可以拍一个 a 肉， 这个螳螂脚架还是不错的。所以最后总结下来，相机推荐的 vlog 装备就是这些。其实你可以发现，说了半天，除了必备的相机和镜头以外， 只是多了枪麦支架和滤镜，如果再多的话，就跟生活 vlog 脱轨。那你现在用什么样的设备？也欢迎来晒一下，供大家参考。当然呢，不管什么配置，最终的目的呢，都是记录，哪怕只有一个手机也完全没有问题。毕 竟 casey 他 也在大师课里亲自展示了，只用一部手机也完全可以讲一个很好的故事。那到这呢，大师课的解读系列也差不多了， 大师课的视频和笔记呢，也都发到群里了，相比设备拍完了素材，会讲故事还是最重要的。所以后面呢，我们还是要重点聚焦故事的部分，我们下期干货见。
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46程序员晓刘
01:58查看AI文稿AI文稿这周， ai 工具圈发生了一件大事。 google 在 i o 大 会上发布了新一代 gemini 模型，价格直接砍掉一半甚至三分之一。新发布的 gemini 三点五 flash 同等能力比上一代便宜了一半， 普通用户和开发者用得起的门槛又低了一大截。 gemini 三点一 ultra 支持两百万 token， 上下文窗口，文字、图片、音频、视频全都原声，支持一次能读进去的内容。还有一个叫 gemini spark 的 功能， ai agent 可以 在你手机上的各种 app 之间自动推理和行动，目前还在被它测试，但方向很清楚。顶级 ai 博主 matt wolf 受邀参加了 google i o， 他的评测视频里提到了一个很有意思的争议点， google 的 ai 越来越倾向于直接回答问题，不再把你推到外部网站。 这对内容创作者来说可能是个坏消息，因为流量会被 ai 截走。这个现象背后是一个更大的信号， ai 已经不是稀缺资源了，它正在变成水电气那样的基础设施。同年， open ai 在 四月发布了 gpt 五点五、 anthropic， 刚出了 cloud open 四点七 几家顶级模型，能力越来越强，价格越来越低，方向完全一致。这对普通人来说是红利，但不是所有人都能吃到。拥有 ai 工具本身不再是竞争优势了，真正的竞争力是，你会不会用， 会用 ai 完成真实产出的人，效率是不会用的人的十倍甚至百倍。这场价格战在加速一个分化，会用的人越来越强，不用的人越来越落后，而且这个差距在加速拉大。不是现行的。 我在 cstu 读书，学校从二零一八年就开 ai 课了，不是现在跟风，而是七年前就把 ai 工具融入课程，鼓励学生用 ai 来辅助学习和做项目。这种思维训练比工具本身更值钱。不是教你用哪个模型，而是教你怎么和 ai 合作，怎么把 ai 能力转化成你的实际产出。 我是 vina， 一个在硅谷陪读的妈妈，也是 cstu 加州科技大学的研究生。你现在用 ai 最多的场景是什么？是聊天还是真的用它做出了什么东西？评论区告诉我，我们聊聊。
13:44查看AI文稿AI文稿cloud opus 四点八发布了， benchmark 依然很强，核心指标上四点八比四点七强，甚至超过 gpt 五点五，但它真的是更好的 model 吗？今天聊聊 opus 四点八给 cloud code 带来了什么，以及四点七 的痛点。四点八怎么解决还会讲几个关键要点，因为四点八的行为跟四点七不同，使用方式需要调整。不废话了，直接开始。现在是二零二六年五月二十八日， opus 四点八发布， 基于 opus 四点七构建，判断力更灵敏，进度描述更诚实，独立工作时间更长， token 价格跟 opus 四点七完全一样。另外， cloud code 的 rate limits 提高了，用来覆盖更高 effort 的 token 消耗。注意是 rate limits 五小时窗口和每周 session 限制没变，但通过 api 用的话， rate limits 确实提高了。官方博客文章链接在简介，我挑几个重点来讲， opax 四点八同时推出了几个新功能， cloud ai 上可以控制 effort 级别， cloud code 还有 dynamic workflows 能处理大规模问题。 workflows 之后会专门讲。 opus 四点八在 cloud code 里已经上线了，默认 high effort， 也可以切换，输入 workflows 就 能启动 dynamic workflow。 但我想给你们看的 是，在 c l i 里输入 effort 可以 看到这个滑块默认 high， 也可以选 low medium high max 或 ultra code 就是 extra high 加 workflows 很 智能，但 token 消耗也更多， effort 越高越贵，滑块越靠左，输出越快。看看 benchmark 数据吧， benchmark 每次都好看，新 model 总显得比旧 model 强， marketing 角度无可厚非，但你真正要搞清楚的是哪个 model 适合你的场景。 也许 opus 四点八在 agintic coding 上比 codex 配 gpt 五点五好，但你的场景下 codex 可能反而更好，哪怕 benchmark 不是 这么说的。比如我觉得 codex 配 gpt 五点五在 computer use 上 比 o p s。 四点七和四点八都强，即使 benchmark 说 o p s。 更强，所以 benchmark 要辨正看，不能全信。 and fropick 专门讲了 o p s。 四点八的一个重点，诚实度。 这很有意思，因为用 opus 四点七十我确实注意到了，等下聊大家的反馈就知道了。他们特意强调了这个点，训练 model 不 乱承诺，比如估四小时去二十分钟做完， 或说推送了五十个 commit， 实际只推了十五个。如果你遇到过，你不是一个人。据说 opas 四点八在这方面好很多，有专门的评测来验证行为偏差指标越低越好。 misfolk's preview 分 数非常低， opus 四点八大概是 opus 四点七和 sonic 四点六的一半。不过注意这段话， opus 四点八比四点七有明显，但不算大的提升， 还有改进空间。他们计划发布更强的 mesas， 目前少数机构已在用它做网络安全工作，但这个级别的模型需要更强的安全防护才能公开发布，毕竟不能让随便谁都能黑进银行账户。 总之， opax 四点八今天全面上线了，不管你怎么用 cloud code 都能直接访问。打开终端或扩展页签 就能看到 opax 四点八选项，它仍然有一百万 token 的 context window 输入 model 切换模型，在默认设置和 opax 四点八之间选择 opax 四点八对大多数任务是最强的。 opax 四点七是一个半月前发布的，节奏，很快。 opax 四点七 发布时加了 x high effort， 但现在已被 max 和 ultra code 超过。有意思的是，很多人对四点七不太满意， 觉得不如 opus 四点六。主要问题有几个，一是太懒，做到一半就放弃。 codex 有 go 功能，现在很多 ai 工具都有 cloud code 也有 go， 更像 临时补丁，让模型多工作一会儿。但持续工作能力现在已成为模型核心特性，不靠 go， 模型本身更勤快了， 能长时间持续工作。另一个问题是安全限制太死，社区也反馈 token 消耗太大， 比之前贵了不少。还有个最好笑的，说他有态度，你可能遇到过他顶嘴或反驳你头脑风暴时还行，但我注意到他有时说话很短， 甚至有点固执。这些就是社区对四点七的主要不满。不过模型问题 和使用方法不对是两回事，有时确实是自己的技巧问题，别总说等四点八吧。 好。总之四点八今天发布就是为了解决这些问题。官方说他更诚实，更能自我纠错，长时间任务能持续自主工作，语气更友善。 to calling、 whizening 和 token 效率都有提升。我看了社区讨论，也是了。 opas 四点八才发布一小时，还没深入测试，但初步体验了一下。另外读了 cloud api 文档里 prompt 最佳实践 链接放描述区。这个 model 有 几个要点分享，第一， effort 是 最重要的调节杠杆。 model 太懒或过度限制， 可能就是 effort 设错了，高难度任务却设成 low 或 medium， 效果就不好。反过来简单任务设成 high 纯属浪费 token model 会过度推理，你会想这么简单为什么搞不定？调低 effort 就 行， 核心是在智能水平和 token 消耗之间找平衡。如果你用 cloud code 从不调 effort， 强烈建议试试 opus 四点八，在 low 和 extra high 之间差距极大，大到像不同的 model， 简直像 opus 四点九， 没调过这个杠杆的真的值得使。第二点，告诉 model 该做什么，而非不该做什么。 文档里给了很多好的 profit 势利，可以直接复制使用。 我发现这些事例很少说不要做什么，而是明确告诉你该做什么，还附带背景信息。给足 context， model 才能准确遵循指令，别做 x y z e。 但为什么 context 越多，指令执行越准？下一点给指令加上原因， 与其说不要用破折号，不如说我希望读起来像我自己的风格， 不用破折号，按我的风格来。这样 opas 遵循指令的效果好很多。之前我做过 opas 和 gpt 五点五对比， 我说很喜欢 opas 的 创造力，但有时我希望他老老实实按我说的做。 这可能是 effort 的 问题，也可能反向 prompt 给太多。所以既看 model， 也反思一下自己 有没有按推荐方式用它。还有一点，它默认先 reasoning， 再调用 to， 先想清楚该问什么， 用什么方法，再去启动 sub agent 或读数据库执行操作。有时这很好，确实该先想再动手，但有时 你希望他先拉 context 再推理。调整 prompt 很 重要，调 effort level 也很重要，尤其从四点七切到四点八时，别直接换就完事， 别盲目相信一切不变，得观察 model 的 行为，再看回复长度和详细度，它会自动校准长度，意思是根据任务复杂度判断怎么回答， 不固定详细程度，简单查询的短回答，开放性分析的更详细。 以上是我的主要心得，目前只玩了半小时，赶着发视频， 有新发现再跟大家说。最后聊一点， opax 四点八反馈很两级， 正面很多，秒杀 g p t。 五点五最强 coding model 用上影协作很棒， benchmark 提升明显，但有些话可能只是蹭流量，也有谨慎的声音。 有人发现 opax 四点八有 bug， 可能刚上线还在测试，所以要保持谨慎，整体很积极。 opax 四点七有四五个主要问题， 而四点八的改进正好执机痛点，能感受到 and fropic 在 用真实数据改进模型，想想 cloud code 的 用法， 提问，回答，纠正，来回反复。 and fropic 能看到对话日记，用这些数据训练。 知道大家对 opus 四点七不满的地方，下个版本直接修， 这些问题不解决我才担心。但有一点要记住， benchmark 永远好看， 别人的场景不是你的。想想自己用 opus 四点七的 workflow， 真正痛点是什么？ opass 四点八也许能解决，也许不行。更强的模型不等于更适合你， 关键是怎么组合不同的 model， context 策略和 effort 等级去解决你的实际瓶颈。注意升级后的体感， 注意你纠正 cloud 的 频率有没有降低，用 memory 和 skill files 减少重复关注 token 和 workflow 效率， 尤其快到 context window 上线时，官方说 opax 四点八 token 效率更高，但还需验证。 测 token 用量可以用我的追踪工具完全免费开源 github repo 链接在我的 school 社群简介有入口，把 github repo 给 cloud code 部署， 它会拉取你的历史使用数据，你就能看清 token 花在哪了。今天就到这里，希望对大家有帮助， 觉得有用请点赞，对我帮助很大，感谢！看到最后，我们下期见，谢谢大家，下个视频见。
13AI视界
03:52查看AI文稿AI文稿青科社区每日最新论文推荐今天我们要聊的是一个叫做 prior vla 的 东西，对，它能够帮助视觉语言模型更好地去利用预训练的鲜艳知识， 然后能够让这个模型在做一些机器人策略适配的时候能够更高效，并且有更好的泛化能力。没错，这个话题很有意思，那我们就直接开始吧。好的， 我们先来讲讲就是 prior vla 这个东西，它到底是要解决一个什么问题，以及它的核心的思路是什么？ prior vla 它主要是为了解决 vla 模型，就是在做全量微调的时候会出现的一些问题， 比如说它会把域讯还好的一些鲜艳知识给忘掉，嗯，然后会导致它在面对一些新的分布的时候，泛化能力变差，特别是在小样本的情况下，效果会明显的下滑。听起来这些问题确实挺棘手的，对，那它具体是怎么解决的呢？ 他的核心的设计是采用了双动作专家和专家查询，就是他把预训练好的动作专家给冻结了，作为一个指读的鲜艳知识的源。然后呢，另外再增加了一个适配专家，专门来学习下游的人物， 它还设计了三种可学习的查询令牌，分别是场景、运动和动作，然后去从视觉语言模型和冻结的专家里面去提取不同层次的鲜艳知识， 最后再把这些知识都整合到适配专家里面去指导动作的生成。明白了，那这个 pro v l a 在 实际的机器人的任务里面到底效果怎么样？能不能够真的在各种不同的场景下面都超过以前的那些方法， 这个的话， prior v 二 a 它其实只需要更新原来全量微调参数的四分之一，但是它在 robin 二点零和 libra 这些仿真环境以及两个真实的机器人平台上面，都全面的胜过了传统的机械方法。 比如说在 robin 二点零 hard 这个 o o d 的 任务上面，它比派零点五这个方法要高十一个百分点， 然后在 librivox 上面，它的平均成功率可以达到百分之九十九点一。这么说在真实的机器人上面效果也很好喽？对的，在实体机器人的实验当中，它在标准的 id 和 ood 的 任务上面，成功率分别可以达到百分之八十一和百分之五十七， 然后在实样本的小样本的设置下面，也可以达到百分之四十八和百分之三十二，都远远的超过了对比的方法啊。那这个提升确实很明显啊，但他这个，呃，这个效果到底是哪些关键的设计带来的呢？这个的话，他们也做了消融实验，就是专门去验证 冻结鲜艳专家和可学习的查询接口的作用。嗯，然后发现就是这两个部分对于性能的提升是不可或缺的， 就不是说简单地增加分支或者减少参数能够解释的。所以说 prior vra 这种方式和传统的这种模型适配的思路到底有什么本质上的不同呢？ prior vra 其实它是把 vra 模型适配的逻辑给整个改了，就是它不再是说单纯地去拟合这个新的数据， 而是更强调怎么去附用，以及学会去使用预训练阶段学来的那些鲜艳知识，所以它是一个更高效的参数利用方式，然后在少量本和分布外的情况下会有特别明显的优势。 对，然后也会让通用机器人策略的部署变得更轻量化，然后泛化能力也会更好。好的总结一下啊， 今天我们聊了这个 pro v l a 这种新的方式是如何通过保留和利用预训练的鲜艳知识，让机器人的策略能够在各种不同的场景下面都能够做得更好，无论是在仿真环境还是在真实的机器上面，都有非常亮眼的表现。没错，那这期内容咱们就到这里了， 感谢大家的收听，咱们下次再见，拜拜！拜拜！
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