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BetterOPC 보고서 · 일간

AI와 1인 창업 소식을 날짜별로 모았습니다. 해설과 출처 제목은 원문으로 표시합니다.

2026-09-10 · 수집한 항목: 39

중국어 간체 원문

AI 模型与产品密集发布，行业动态与实操技巧并行

本期覆盖 AI、独立开发、产品与 Agent 多个方向：Anthropic 发布预测至 2030 年的 AI 经济影响模型，AWS 介绍用 Ray Serve DLC 承接 TorchServe 工作负载，OpenAI 则推出面向小企业的 16 款插件合集。

模型发布/更新

  • PyTorch修复Dynamo嵌套编译包装方法源码问题

    该提交修复了PyTorch中Dynamo在处理嵌套编译时的一个问题。当方法被torch.compile装饰后，在类闭包中仍保持为包装函数。修复方案是保持编译后的方法作为WrapperUserMethodVariable实例，并首先延迟func以保持包装器源码对齐。同时，使闭包守卫评估容忍缺失闭包，但这只会掩盖问题。该修复解决了issue #170696。测试计划包括运行test_modules.py中的相关测试和lintrunner检查。该PR由mlazos和anijain2305贡献。

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  • GPT Images 2.5 突发上线，生图模型新高峰

    StudioJump 在科技圈大小事频道发布消息称，生图模型迎来新高峰，并附上链接卡片，指向一篇题为“GPT Images 2.5 突发上线！网友的「灵魂画作」一个比一个离谱”的微信公众号文章。该文章报道了 GPT Images 2.5 的发布，并展示了网友创作的“灵魂画作”。但原文正文仅此一句，未提供更多细节，如模型功能、性能或具体画作内容。信息有限，无法进一步总结。

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  • 蚂蚁百灵发布金融增强模型Ling-3.0-flash-Fin

    蚂蚁集团百灵发布首个金融增强开放模型 Ling-3.0-flash-Fin，旨在将AI引入真实投研工作流。该模型针对金融领域进行增强，但具体技术细节、能力评测或应用案例在原文中未展开。信息有限，仅能确认产品发布这一事实。

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  • OpenAI 发布 GPT Image 2.5，实测指哪改哪

    OpenAI 发布 GPT Image 2.5，作者在 Codex 中进行了六组实测，包括换材质、改中文、连续改家装、草图变研发提案、生成透明角色素材。作者认为该模型最强之处在于终于理解“哪些地方不能动”，即能精准控制修改区域。原图、修改结果和可复制提示词已附于文章中，适合做电商图、海报和产品素材的创作者参考。

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  • OpenAI发布GPT-image-2.5：速度与一致性提升

    OpenAI发布了GPT-image-2.5图像生成模型，官方说明的优化点包括更快的图像生成速度、更高的参考图一致性、多次编辑中的一致性保持，以及基于评论的编辑。该模型已全量在GPT和Codex中推出，但图像元数据中标注的仍是2.0，因此无法通过元数据判断模型版本。API价格与GPT-image-2相比没有差异。实际体验显示，破碎感和涂抹感问题有所改善，但提升不算太大；一致性明显增强，尤其是连续多次编辑的一致性。

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  • 蚂蚁发布原生多模态模型Ling-3.0-flash-VL并开源

    蚂蚁集团于9月9日宣布推出并开源百灵系列首个原生多模态大模型Ling-3.0-flash-VL。该模型基于Ling-3.0-flash的MoE架构，总参数量124B，单次推理激活5.5B参数，支持图像、文本和视频输入，上下文窗口256K Token。模型引入视觉反馈闭环机制，通过“观察→行动→验证→修正”的循环，在医疗报告解读、前端代码生成及GUI自动化等场景中持续修正执行结果。训练上，视觉信息引入对文本能力有正向提升，在Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1评估中较纯文本版本提升4分。在Image-to-WebDev Arena官方评测中，模型代号linthium得分高于GPT-5.4。目前已在Ling Studio上线免费体验，BF16和FP8版本已在Hugging Face及ModelScope开源，FP4和INT4版本计划近期发布。

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  • 面壁智能开源 MiniCPM5-2B，AA 榜单 4B 以下第一

    面壁智能联合 OpenBMB 开源新一代端侧模型 MiniCPM5-2B，参数规模 2B，支持工具调用、深度搜索、代码生成，官方称初步实现端侧通用 Agent 雏形。在 AA 榜单评测中，综合能力得分 23 分，居全球 4B 以下开源基座模型第一；Agentic Index 指标总分 20 分，远超同级模型（如 LFM2.5-2.6B 等仅 2 分）。在 34 项基准评测中平均 53.9 分，领先同级第二名 33.2 分，并超过 Qwen3.5-4B。以 1000 分为人类基线，真实任务评测获 891 分，居 4B 以下榜首。同时开源强化学习框架 Meshy 与策略 JustRL II。

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产品发布/更新

  • 用Ray Serve DLC简化TorchServe工作负载

    TorchServe已不再维护，团队需自行管理整个GPU推理栈。AWS Ray Serve深度学习容器（DLC）是一个受支持且预测试的容器，已集成框架、GPU驱动和服务层。本文介绍了如何在Amazon EKS上使用Ray Serve DLC在单GPU节点上部署视觉语言模型。

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  • 自动化 Amazon Quick 用户级自定义权限

    Amazon Quick 的自定义权限功能允许通过按用户切换功能来实施最小权限访问。本文介绍了四种在用户生命周期内自动化自定义权限的模式：RegisterUser API 参数、账户和角色默认设置、基于 Amazon EventBridge 和 AWS Lambda 的事件驱动自动化，以及追溯性批量更新脚本。这些模式旨在帮助管理员高效管理权限，确保用户仅获得所需访问级别。

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  • OpenAI推出16款小企业插件合集

    OpenAI在X平台发布消息，称小企业主应获得一切优势，并推出包含16款插件的“小企业合集”，旨在帮助减轻工作负担，让用户专注于经营业务。该合集通过链接提供探索。帖子获得71次转发、1231个赞和115433次浏览。

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  • 用AI逐帧重现70年爱情故事

    Google DeepMind与电影制作人合作，利用AI技术逐帧重现一对夫妇未被记录的过去，创作出短片《Love, Rendered》。该片展示了AI在电影制作中的应用，通过生成式AI将历史照片和记忆转化为动态影像，帮助讲述真实情感故事。影片探索了AI如何填补记忆空白，为个人历史提供视觉化呈现。

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  • Claude Marketplace新增五款企业级产品

    Claude Marketplace 新增了 CrowdStrike、Cursor、FactoryAI、GammaApp 和 Vercel 五款产品。企业现在可以使用其 Anthropic 支出承诺来购买更多由 Claude 驱动的产品和代理。该消息在 X 平台获得 69 次转发、957 次点赞和 155,295 次浏览。

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  • OpenAI Python SDK v3.11.0 发布

    OpenAI Python SDK 发布 v3.11.0 版本（2026-09-09）。本次更新新增一项功能：为服务账户密钥添加过期控制（API 层面支持），相关代码提交编号为 #3825。该功能允许开发者对服务账户密钥设置有效期，以增强安全性和密钥管理灵活性。除此之外，本次发布未包含其他显著变更或修复。

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  • AI助手Instinct推出专属邮箱功能

    Instinct推出新邮箱功能，使其AI代理能够代表用户创建和管理账户、联系商家、处理支持请求等。该功能旨在扩展AI助手的自主操作能力，让用户通过邮件即可委托AI完成更多日常事务。目前公开信息有限，未提及具体技术细节、支持范围或上线时间。

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行业动态

  • Anthropic发布AI经济影响模型预测至2030

    Anthropic的经济学团队分享了一个新模型，预测AI到2030年可能对经济增长、就业、工资等方面的影响。他们邀请公众探索这些情景，并分享自己的看法，同时与超过1万名美国人的回答进行比较。该推文获得142次转发、1162次点赞和81582次浏览。

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  • OpenAI最新争议揭示数学未来

    OpenAI最新的数学里程碑迅速陷入争议。今日，该公司宣布其智能体解决了千禧年大奖难题之一，这是数学中最重要的未解问题之一。通常情况下，这一解决方案将是OpenAI的巨大成就。但该公告因一些指控而黯然失色。原文未详细说明指控内容，信息有限。

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  • 特斯拉Cybercab落地与OpenAI GPT-6 Astra同日发布

    美东时间2026年9月3日，特斯拉在奥斯汀推出无方向盘、无踏板的量产Robotaxi Cybercab，并开启付费运营，覆盖奥斯汀、达拉斯、休斯敦等城市，迈阿密固定费用4.2美元。车辆采用纯视觉端到端方案，制造成本2.3万-2.5万美元，目标运营成本每英里0.2美元。同日，NHTSA宣布对Cybercab启动调查，因其不符合现行FMVSS标准。同一天，OpenAI发布GPT-6 Astra，称其为最智能模型，训练动用超10万块GPU，上下文窗口105万词元，API定价输入10美元/百万token。基准测试中FrontierMath得分97.6%，ARC-AGI-3达99.9%。但Fortune报道其多次修改基准数据，且内部对AGI态度分裂。

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  • 曹操出行与豆包联合推出AI打车服务

    IT之家9月9日消息，曹操出行宣布与豆包联合打造AI打车服务，首批在北京、杭州、苏州三城上线。该服务将出行服务能力与AI Agent深度融合，用户在豆包产品端咨询本地生活信息时，系统可主动生成出行方案。基于曹操出行的场景服务体系，系统能根据用户需求（如大空间、提前通风）智能匹配车型。此外，在苏州、杭州部分地区试行无障碍服务，可识别轮椅等需求并推荐无障碍专车。用户还可在豆包对话界面预设行车路线、空调温度等偏好。

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  • thsottiaux：很高兴提示注入正被行业解决，Astra最强大且最对齐

    thsottiaux在X上发文，表示很高兴看到提示注入问题正在整个行业得到解决，并称Astra不仅是他们最强大的模型，也是迄今为止最对齐的模型。该推文获得31次转发、1287个点赞和146996次浏览。

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  • GitHub Copilot暂停付费注册，GLM编程计划成替代方案

    GitHub官方文档显示，自2026年4月20日起，Copilot Pro、Pro+和Max的新付费注册已暂停，现有订阅者不受影响。GLM编程计划（基于GLM-5.3）目前开放注册，最低Lite版约18美元/月，采用时间窗口配额，无额外费用，支持通过Anthropic兼容端点接入Claude Code、Cursor等工具。Copilot则采用AI积分制，超额后按0.01美元/积分收费。文章建议用户根据自身工作流和预算选择，并指出GLM-5.3在日常编码任务中性价比高，但未声称全面超越专有模型。

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  • 三星电子与Mistral AI合作开发半导体专用AI模型

    三星电子与法国AI初创公司Mistral AI于9月8日签署战略合作协议，三星电子也是Mistral AI 30亿欧元D轮融资的领投方之一。双方将结合三星电子设备解决方案部的半导体技术和制造数据，以及Mistral AI的高效AI模型技术，共同开发用于半导体业务设计和制造的专有AI模型。三星计划本地部署该模型，逐步应用于数据分析、缺陷预测和工艺优化，以缩短开发时间并提高制造效率和质量。此外，三星还计划构建基于AI的半导体生态系统，寻找行业优化的AI应用案例，以连接客户和合作伙伴。

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  • Anthropic研究员辞职警告自我改进AI风险

    Anthropic研究员Jacob Coxon因对AI灭绝风险的担忧而辞职，并呼吁各实验室之间达成节奏协议。他形容当前局面为“拿我们的生命赌博”。正文信息有限，仅提及辞职原因和呼吁，未提供更多细节或背景。

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  • 顶级公司人均AI支出8月下滑

    TechCrunch报道，8月份顶级公司的人均AI支出出现下滑。文章指出，token成本下降、模型价格更便宜以及每名员工支出减少，使得AI采用情况并未按照超大规模云厂商所希望的方向发展。报道将这一现象描述为“夏季低迷”或“警示信号”，但未给出明确结论。信息有限，仅基于原文摘要，未提供具体公司名称、下滑幅度或时间趋势等细节。

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  • Cognition融资20亿美元，估值480亿

    Cognition（Devin）宣布完成新一轮融资，融资金额20亿美元，估值达480亿美元。官方公告显示，其年度经常性收入（ARR）从5月的4.92亿美元增长至9亿美元。

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论文研究

  • KVMem：提升推理效率的新论文

    这篇论文提出KVMem方法，旨在提升推理效率。长时运行的Agent工作区在任务完成前就可能超出上下文窗口。常用方法如压缩会丢失细粒度执行证据，文本检索则需重新预填充已处理内容。KVMem将溢出部分以分页KV状态保存，分布在GPU内存、主机内存和NVMe上，利用轻量级注意力空间索引选择相关历史块，生成适配原生上下文窗口的查询相关视图。在DeepSWE长上下文测试中，使用Qwen3.8-27B，任务成功率从压缩方法的43.8%提升至48.4%。本地部署表现突出，在配备24GB RTX 5090的笔记本上运行Qwen3.6/3.8-27B NVFP4和MTP，可虚拟化高达1M token的Agent工作区，是模型原生256K窗口的四倍，速度约每秒50 token。

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技巧与观点

  • 提示注入防护需结合模型与探测

    bcherny 指出，仅靠对齐良好的模型尚不足以独立解决提示注入问题。然而，当将最新模型与提示注入探测（默认对所有流量开启）及自动模式（同样默认开启）结合使用时，已在实践中解决了该问题。他认为，这些额外的脚手架（scaffolding）起到了帮助作用。该推文获得 1 次转发、9 个赞和 6640 次浏览。

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  • 账号矩阵布局建议：从主平台到小号的顺序

    作者是金三啊分享个人账号矩阵布局经验。其账号矩阵包括小红书5个号共9.1万粉（大号4.3万、职场资讯号3.1万、AIGC视觉号1万、AI垂类号4000、虚拟资料店铺号3000），公众号1.2万粉，微博7604，X 3451，视频号2021，总计约11.6万粉。收入80%来自小红书，主账号占小红书收入90%以上。建议顺序：先做单平台，再做主账号，跑通后加第二平台（公众号），再做垂直小号，有明确产品再做店铺号。内容需重复利用，每个账号有明确任务，无收入增长则停更。作者表示精力不够，与妻子及小伙伴协作。

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  • Laravel MCP工具默认返回所有列，三行代码隐藏安全隐患

    文章指出，常见的Laravel MCP工具实现（如TicketTool）存在三个安全隐患：模型序列化会暴露所有列，包括内部备注、信用卡后四位等敏感数据；查询未限定用户范围，任何能访问工具的人都能获取任意记录；使用自增ID的find方法易被遍历，即使添加用户过滤，也会因记录不存在与权限不足的响应差异而泄露ID存在性。作者强调，这些检查应放在应用策略中，而非工具内。文章还提到laravel/mcp包有3480万安装量，但协议包不应决定工具返回内容，这属于应用层关注点。作者提出用模型属性（如#[AgentResource]）来声明允许返回的字段，以解决此问题。

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  • 从审查代码转向审查AI代理

    作者在工作中遇到AI代理做出的更改通过了CI且在PR中看似合理，但问题在于团队从未验证代理的权限范围、可运行的工具及其权限边界。这次事件改变了作者对审查流程的看法。作者指出，许多团队尚未公开承认，代码审查已从阅读代码转向审查代理本身——代理执行的指令、可用的工具、允许接触的内容，以及是否有人员把关。传统基于diff的审查假设写代码比读代码慢，但代理能在不到一小时内生成一天的工作量，导致阅读速度跟不上，审查变成浏览。

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  • 调优前先按角色统计Agent输出量

    一个运行数月的AI Agent流水线突然变慢，中位运行时间从5.7分钟翻倍至12.2分钟，并因流量过大触发限流。作者最初尝试剖析重负载Agent，却浪费了六周。正确做法是：不测耗时，而是按角色统计原始输出量。四天日志、619次Agent调用、450万字符，分组后发现编排器产生了67.8%的输出，而它不获取也不发布任何内容。进一步分类发现，其审查中76%关注内部数据键一致性，仅3%关注数据正确性。审查循环制造了它不断发现的缺陷，导致负载膨胀6-13倍。作者建议先做分组统计，这比火焰图更能揭示问题。

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  • 零成本实验：豆包搜品牌名测GEO

    作者提出一个零成本实验：在豆包里搜索自己的品牌名，观察AI是否引用。被引用的品牌正在享受AI时代的第一波流量红利，未被引用的则面临隐形流失，这正是GEO（生成引擎优化）要解决的问题。作者还提到，在做AI/SaaS赛道研究后，最意外的结论是验证比生成值钱49倍。最后邀请读者在评论区分享搜索结果。

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  • 移动端PageSpeed分数为何停滞不前

    文章指出，同一页面在桌面端PageSpeed Insights得分可达95-100，而移动端却停留在45-60，这是常见的性能优化困惑。原因在于移动端测试条件更严苛：Lighthouse在移动测试中默认模拟4倍CPU降速，但自2024年12月起，pagespeed.web.dev已重新校准，因为其测试服务器本身CPU较弱，叠加4倍惩罚会过度限制。此外，PageSpeed Insights包含实验室数据和来自Chrome UX Report的真实用户数据，两者对移动端的评分都更严格，但原因不同。作者强调，仅优化实验室分数可能无法改善真实用户体验，因为Google排名信号基于真实用户数据。

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  • 鲜为人知的Agent循环：思考、行动、观察、重复

    多数Agent失败并非模型问题，而是循环问题。Agent循环（思考、行动、观察、重复）常被当作胶水代码，实则是核心控制系统。文章强调循环应视为状态机，思考应产生受限决策而非长篇独白，行动需有作用域、幂等性和爆炸半径控制，观察需在模型看到前标准化，重复需显式终止策略，错误应转化为结构化观察，记忆应为下一步而非数据库编写，需在步骤粒度上插桩。建议先手写循环，状态转换复杂时再引入框架。核心代码为while policy.should_continue(state): thought=think(state); if thought.stop_reason: break; action=choose_action(thought); observation=execute(action); state=update_state(state, action, observation)。生产级Agent需处理畸形工具输出、部分失败等。

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  • 已批准的操作仍可能是错误写入

    文章讨论在需要人工审批的自动化工作流中，仅凭一个布尔批准标志不足以安全执行操作。即使操作在审批后未变，资源状态也可能已变化，导致执行结果与审批时不一致。作者提出三种策略：仅检查批准标志、绑定操作内容、绑定操作内容与资源版本。通过JavaScript实验对比，结果显示仅检查标志在操作被篡改时会错误执行，而绑定操作内容可防止操作变更，但无法防止资源状态变化；绑定操作与版本则能同时防止两者。文章强调应保存并校验被批准的具体操作及资源版本，而非仅依赖批准标志。

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  • 产品经理离职后，我用Codex和五层法做产品

    作者因公司唯一产品经理离职，开始自己配合Codex做产品方案。他发现直接一句话生成前端demo效果差，而套用《用户体验要素》的五层方法（战略、范围、框架、交互、视觉）让Agent逐项执行，效果最好，完成后再生成前端Demo几乎可直接用于生产。Codex搭配Astra Ultra模型在调研、思辨、判断和竞品分析上表现出色。作者思考，10人以下创业公司且产品经理出身的CEO，未来或许无需再招全职产品经理，自己搭配AI做产品可减少沟通摩擦。

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产品雷达

  • Geiger：监控本机所有AI代理及其访问范围

    Geiger 是一个开源工具，旨在让用户查看机器上运行的每一个 AI 代理，以及它们能够访问或触及的资源。它通过可视化代理的活动范围和潜在影响，帮助用户理解并控制 AI 代理在本地的行为。该项目在 Hacker News 上获得 25 分，由用户 atomburst 发布，讨论链接为 news.ycombinator.com/item?id=49627646。目前信息有限，仅能确认其核心功能是提供代理可见性和访问范围监控，具体实现细节和安装方式未在摘要中详述。

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  • 腾讯开源 teamai-cli 让团队全面 AI 原生

    腾讯开源了 teamai-cli，旨在让每个团队都实现 AI 原生。该项目在 GitHub Trending 日榜排名第 2，当期新增 1083 Stars，累计 2748 Stars，173 Forks，主要使用 TypeScript 开发。该工具面向团队，帮助团队将 AI 能力集成到工作流程中。

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  • PI-Desktop：本地优先 AI 编码代理桌面端

    PI-Desktop 是一个本地优先的 AI 编码代理桌面应用，采用 Electron 与 Rust 构建宿主核心，集成 pi Agent Harness，并支持用户安装插件。它旨在提供本地运行的 AI 编程助手环境。该项目在 GitHub Trending 日榜排名第 12，当期新增 393 Stars，累计获得 1492 Stars 和 146 Forks，主要使用 TypeScript 开发。榜单数据表明其近期受到开发者关注，但具体功能细节和性能表现需进一步查阅仓库文档。

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  • 成片相机App获大单，成最强口播录制神器

    作者“超级峰”在AI探索站发帖称，成片相机App也获得了大单，并感叹国内App生态并非不行，关键在于怎么做。作者认为该App是目前最强的口播视频录制神器，并附上体验产品地址。帖子未提供具体大单金额、合作方或更多细节，信息有限。

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