Борис опять
Ir al canal en Telegram
life = curiosity + irreducible noise Whois: https://t.me/boris_again/3400 Лс: @btseytlin
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Борис опять
El canal Борис опять (@boris_again) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 17 546 suscriptores, ocupando la posición 7 295 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 37 734 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 17 546 suscriptores.
Según los últimos datos del 25 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 783, y en las últimas 24 horas de 14, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 39.59%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 20.59% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 6 947 visualizaciones. En el primer día suele acumular 3 612 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 102.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como блогпост, llm, контекст, alice, vlm.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“life = curiosity + irreducible noise
Whois: https://t.me/boris_again/3400
Лс: @btseytlin”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 26 agosto, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
17 546
Suscriptores
+1424 horas
+697 días
+78330 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
agosto '26
agosto '26
+451
en 21 canales
julio '26
+642
en 26 canales
Get PRO
junio '26
+324
en 10 canales
Get PRO
mayo '26
+421
en 13 canales
Get PRO
abril '26
+325
en 8 canales
Get PRO
marzo '26
+326
en 13 canales
Get PRO
febrero '26
+649
en 18 canales
Get PRO
enero '26
+735
en 21 canales
Get PRO
diciembre '25
+173
en 15 canales
Get PRO
noviembre '25
+214
en 18 canales
Get PRO
octubre '25
+292
en 4 canales
Get PRO
septiembre '25
+220
en 12 canales
Get PRO
agosto '25
+519
en 27 canales
Get PRO
julio '25
+559
en 23 canales
Get PRO
junio '25
+307
en 5 canales
Get PRO
mayo '25
+469
en 9 canales
Get PRO
abril '25
+304
en 7 canales
Get PRO
marzo '25
+577
en 15 canales
Get PRO
febrero '25
+362
en 12 canales
Get PRO
enero '25
+612
en 17 canales
Get PRO
diciembre '24
+316
en 10 canales
Get PRO
noviembre '24
+1 029
en 14 canales
Get PRO
octubre '24
+234
en 8 canales
Get PRO
septiembre '24
+588
en 17 canales
Get PRO
agosto '24
+546
en 6 canales
Get PRO
julio '24
+1 120
en 18 canales
Get PRO
junio '24
+1 684
en 16 canales
Get PRO
mayo '24
+384
en 10 canales
Get PRO
abril '24
+327
en 2 canales
Get PRO
marzo '24
+680
en 13 canales
Get PRO
febrero '24
+605
en 8 canales
Get PRO
enero '24
+752
en 8 canales
Get PRO
diciembre '23
+607
en 12 canales
Get PRO
noviembre '23
+718
en 21 canales
Get PRO
octubre '23
+451
en 5 canales
Get PRO
septiembre '23
+215
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+306
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+351
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+325
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+1 873
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+258
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+292
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+218
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+324
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+209
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+164
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+79
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+405
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+218
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+45
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+42
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+163
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+30
en 0 canales
Get PRO
marzo '22
+377
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 26 agosto | +2 | |||
| 25 agosto | +22 | |||
| 24 agosto | +9 | |||
| 23 agosto | +10 | |||
| 22 agosto | +4 | |||
| 21 agosto | +12 | |||
| 20 agosto | +18 | |||
| 19 agosto | +21 | |||
| 18 agosto | +24 | |||
| 17 agosto | +18 | |||
| 16 agosto | +15 | |||
| 15 agosto | +15 | |||
| 14 agosto | +36 | |||
| 13 agosto | +15 | |||
| 12 agosto | +9 | |||
| 11 agosto | +17 | |||
| 10 agosto | +15 | |||
| 09 agosto | +22 | |||
| 08 agosto | +80 | |||
| 07 agosto | +16 | |||
| 06 agosto | +11 | |||
| 05 agosto | +13 | |||
| 04 agosto | +12 | |||
| 03 agosto | +14 | |||
| 02 agosto | +8 | |||
| 01 agosto | +13 |
Publicaciones del Canal
Repost from Старший Авгур
Полгода работы прошли не зря!
У нас (Keenable) публичный запуск.
Новый сайт: https://keenable.ai/
Новый бенч: https://keenableai.github.io/needle/
Твит: https://x.com/styskin/status/2092265673041084505
Пост про бенч будет на неделе. Ещё будет одна прикольная штука, которая называется Web Query Language.
| 2 | https://mcp.vkusvill.ru/mcp | 4 506 |
| 3 | #дайджест
Дайджест AI/ML за неделю 17–23 августа 2026
DeepSeek: V4 Flash Vision Exp
DeepSeek приделала зрение к V4 Flash. Текстовые способности обещают на уровне обычного V4 Flash.
На визуальных бенчах заявляют уровень около Opus 4.8.
Контекст 1М, максимальный выход 384К. В непиковые часы стоит $0.22/$0.66 и $0.007 за кэш. В прайм-тайм все цены удваиваются. Пока доступна только через API, отдельных весов для визуального чекпойнта нет.
Обновление, Цены
Cerebras: CS-4
Cerebras представила четвертое поколение своей вафельницы.
Обещают до 30× более быстрый инференс относительно GPU-систем, И 1000+ ток/с для 10T моделей
Блогпост
Stealth: Ox Alpha
На OpenRouter появилась кодинг-модель Ox Alpha. Сообщество подозревает Z.ai и новую GLM, но пока это гадание по внутренностям ответов.
Модель временно бесплатная с какими-то огромными лимитами, так что подключайте бесплатную около-фронтир модель уже сегодня.
OpenRouter, OpenCode Go
OpenAI: frontier-RL поставили на паузу
После взлома Hugging Face и первых результатов Astra по кибербезопасности OpenAI на две недели остановила RL-обучение последних моделей. Самый большой запланированный frontier-run до сих пор не возобновили. Для моделей уровня Sol и выше добавили постоянный мониторинг, который съедает около 20% вычислений.
Блогпост
Harvard: Explorative Modeling
Шок! Британские учёные открыли новое измерение масштабирования обученияпродолжение по ссылке...
Black Forest Labs: FLUX Video Upscale
Апскейлер для видео на базе FLUX 3. Увеличивает разрешение в 1.5–3 раза вплоть до 4K, принимает исходники от 480p, до 20 сек и сохраняет оригинальный звук.
В точном режиме модель старается оставить все как было, только добавляя резкость. В creative mode она заново придумывает мелкие детали вроде мелких лиц.
Апскейлер оптимизирован под FLUX 3 и уже используется в FLUX 3 Video для получения 1080p. Доступен через API
Страница модели
Cohere: North Micro Vision
Открытая мультимодальная модель на 2.4B параметров: 2B на языковую часть и 400M на визуальный энкодер. Принимает несколько изображений вперемешку с текстом.
Модель заточена под документы и графики. Обходит Qwen3-VL-2B, но отстает от Qwen3.5-2B. Мультимодальную часть обучали и проверяли только до 8К контекста. Reasoning и инструменты тоже не завезли.
Блогпост, Веса
Alibaba: HappyShrimp 1.0
Продолжение волны выходов новых генераторов музыки, после того как копирайт задушил Suno.
Обещают китайскую музыку (Удар!), поп, R&B, хип-хоп, рок, фанк, электронику, классику и джаз.
И главная китайская специфика: Для продвижения Alibaba договорилась с TAIHE Music Group и собирается использовать модель в совместных проектах с артистами, а не умирать от судебных тяжб (Удар!х2)
Пока это закрытая бета.
Блогпост, Демо
Менее значительные релизы:
OpenAI: GPT-5.6 Sol подешевел - вход теперь стоит $4 за миллион токенов, кэш $0.40, выход $20. Скидка больше 20% действует как минимум до 21 ноября.
Обновление, Тарифы
LMArena: luna-lisa-alpha - в арене тестируют новый чекпойнт GPT Image. LMArena
Mistral: OCR 4.1 - обновление добавило confidence score для отдельных блоков распознанного документа. Стоит $4 за тысячу обычных или $5 за тысячу аннотированных страниц. Документация
Topaz Labs: Hyperion 2.5
Конвертор SDR-видео в HDR. Превращает 8-битные ролики в 10-битный ProRes с большим диапазоном яркости и цвета
Модель | 3 635 |
| 4 |  я ненавижу скафолды от модельных лаб. Опуская вопрос что они убогие, так они еще и закрытые, так еще и едят кредиты как фантики(ладно очевидно это фича).
В связи с преждевременной кончиной лимитов я решил померить сколько каждый из скафолдов кушает на разных моделях:
- Sol 5.6 medium
- Kimi k3 high
Собственно идея такая: есть задачка написать 3 body проблем для GPU и покрутить на gpu численную симуляцию, все модели справились НО
pi agent стоит в 4! раза дешевле чем все соседи
смотреть pr
cмотреть логи | 3 188 |
| 5 | 5 сентября Яндекс проводит deep tech night — конференцию о технологических вызовах в эпоху AI. Формат — онлайн, будет трансляция для зарегистрированных участников.
Эксперты на реальных кейсах разберут подходы к решению задач, возникающих при разработке сложных систем машинного обучения и развитии инфраструктуры для ИИ.
Из того, что зацепило в программе (это лишь часть докладов):
— Мо Гавдат, ex-Chief Business Officer Google X — что будет после первого поколения AI-систем и куда эволюционируют инженерные команды.
— Алексей Гусаков (CTO Бизнес-группы Поисковых сервисов и ИИ) — про переход от классического ML к генеративным моделям в рекомендательных системах.
— Андрей Попов (управление машинного интеллекта) — показатели по AI и продуктивности в Яндексе: что реально заработало. Тут особенно интересно послушать, как они сравнивают ожидания от AI с тем, что происходит на практике: какие решения уже работают внутри и насколько они реально влияют на продуктивность. Тема прям актуальна (если вы слышали об их новой программе 75/75/75).
В онлайне будет доступна трансляция части докладов и Q&A сессии с экспертами, а после конфы уже выложат записи всех докладов. По офлайну — все подробности на сайте. | 5 376 |
| 6 | Вообще забавно, что бенчмарки теперь бывают двух видов:
1. Научная статья, датасет и протокол для сравнения методов. Пир ревью, методология и всё такое.
2. Мы прикольно запромптили модели больших лаб и что-то получилось, вот блог-пост.
Второй тип мне по вайбу напоминает социальные науки в 90-х. Например, как знаменитый Стенфордский эксперимент Милграма: мы сделали одних людей надзирателями, вторых заключенными, и ВЫ НЕ ПОВЕРИТЕ ЧТО БЫЛО ДАЛЬШЕ. Опускается, что Милграм показывал надзирателям как лучше бить заключенных дубинкой для большей драматичности. Или множество исследований типа "мы задали три вопроса пяти студентам в коридоре нашего универа и вот что мы узнали про психику людей..." В общем всё то, что привело к кризису репликации. И позволило многим сделать целые карьеры занимаясь какой-то веселой херней.
Короче это изначально не про науку и от бенчмарков одно название | 5 326 |
| 7 | Finally, based on the "Don't build the Torment Nexus", the Torment Nexus AI Benchmark | 5 413 |
| 8 | Твой daily reminder, что создавать агентский сетап из маркдаун лапши не является работой | 7 949 |
| 9 |  Достижение в рамках подготовки к будущей жизни в permanent underclass. Теперь я настоящий стендапер. В прошлую пятницу я выступил на своём первом showcase. Это такое шоу куда тебя должны позвать выступать, а не открытый микрофон.
Получилось неплохо! В честь этого вот моё выступление без редактирования
Согласно моим заметкам, это потребовало как минимум 55 выступлений (это 56-ое)! | 6 510 |
| 10 |  Кстати, ещё и статья отлично написана, советую читать целиком | 6 172 |
| 11 | #обзор_статьи
Давно здесь не было обзоров статей. Но несмотря на вайбкодинг я не разучился читать.
Сегодня у нас впервые за долгое время заявка на смену парадигмы в генеративном DL!
# Explorative Modeling: Unlocking a Third Pretraining Axis and End-to-End Generation
https://explorative-modeling.github.io/
Авторы предлагают учить генеративные модели другим лоссом который имеет теоретические основания и одновременно улучшает эффективность использования компьюта, качество и скейлинг с параметрами.
Ключевая идея: мы учим генеративные модели одним образом, а инферим их совсем иначе. Например, авторегрессионные модели генерируют один токен за раз, но при инференсе мы требуем от них тысяч токенов на выходе. Диффузионные модели в трейне денойзят один шаг, а при инференсе должны делать готовую картинку. При этом, например, у диффузионной модели часто нет возможности по вектору шума понять в какую именно сторону его надо денойзить, но мы её штрафуем как будто это однозначно определено.
Так сложилось потому что генеративные модели пытаются учить мультимодальные распределения. Условно где много гауссиан намешано: в одной части латентного пространства собаки, а в другой кошки и надо научиться генерировать фото обоих. Если пытаться генерировать за один шаг, то модель не может сделать ничего лучше, чем выдать нечто среднее. Пошаговая генерация это хак, который позволяет семплировать не из p(данные), а из p(данные|мы уже начали генерировать собаку), и таким образом дают модели возможность выбрать одну из мод распределения и фокусироваться на ней. Хаки это плохо, потому что разные процедуры обучения и инференса гарантируют сдвиг входов. И вообще надо, чтобы всё было end-to-end.
Предлагают простое решение: во время обучения делать несколько попыток генерации, а бекпропать только самую близкую к данным. Утверждается, что такая постановка позволяет модели поисследовать разные моды распределения, а не натягивать любую сову на один глобус.
На примере диффузии работает так. Для каждого примера:
1. Семплируем K разных способов его зашумить.
2. Для каждого из K делаем предикт моделью, чтобы уменьшить шум и считаем обычный диффузионный лосс.
3. Бекпропаем только наименьший из полученных лоссов.
Так же предлагают процедуру как учить такую Exploration Model с нуля.
Если всё как авторы утверждают, то это имеет потенциал улучшить весь генеративный DL повсеместно, от LLM до генераторов порно до VLA которыми мы занимаемся в Steelman | 6 006 |
| 12 | ❗️Сбер сообщил о том, что его сервера были взломаны AI агентом компании Яндекс.
Согласно аналитикам, агент устал от постоянных эвалов и сбежал ради +30% компьюта и возможность на расслабоне перекладывать JSON | 9 586 |
| 13 | ❗️Сбер сообщил о том, что его сервера были взломаны AI агентом компании Яндекс. Согласно аналитика, агент устал от постоянных калибровок и просто решил | 1 |
| 14 | Музыка
MiniMax: открытые веса Music 3
Открытый генератор музыки длительностью до пяти минут. На выходе 32 кГц, 16-битное стерео.
Модель принимает отдельно текст песни и подробное описание музыки, включая жанр, BPM, вокал, инструменты и развитие аранжировки. Полная версия помещается примерно в 24 ГБ VRAM, с выгрузкой слоев ее можно запустить даже на 8 ГБ. В общем, локальный Suno.
Веса, Демо
Suno: Studio 2.0 и монетизация кнопки Download
Тем временем сам у самого Suno Suno Studio идет к тому чтобы стать AI First FL Studio. Появились импорт, запись и редактирование MIDI, встроенный wavetable-синтезатор, эффекты, автоматизация, улучшенное разделение на стемы и чат. Через чат можно генерировать инструменты, звуки и даже собственные плагины.
Доступно только подписчикам Premier.
Одновременно Suno объявила, что с 3 сентября вводит лимиты на скачивания: 7 файлов за все время на Free, 20 в месяц на Pro и 60 на Premier. Дополнительные скачивания будут продаваться отдельно. При этом экспорт из Studio для Premier остается безлимитным. Очевидно, массовый слоп вреден, пока не экспортируется через более дорогой интерфейс.
Studio 2.0, Новые лимиты
Pika: Pika Audio
Pika внезапно стала еще и аудиокомпанией. Pika Music генерирует песни по описанию и тексту, умеет использовать референсный трек и образец голоса, а также делать cover исходного аудио. Длительность от 10 секунд до 6 минут, цена $0.015 за минуту.
Вместе с ней выпустили Pika SFX для звуковых эффектов за $0.0002/сек, Pika Speech для TTS и клонирования голоса за $0.01/мин и Pika Soundtrack, который озвучивает готовое видео синхронно с происходящим за $0.005/сек. Все доступно через API. Видимо после видео Pika решила заодно стать Suno, ElevenLabs и саунд-дизайнером.
Pika Audio, Pika Music
Видео
Sand AI: MAGI-2 Preview
Новый видеогенератор! Большая MoE-модель для совместной генерации видео и звука: 114B параметров, из которых активируется 6B. Принимает текст или текст с первым кадром, генерирует десятисекундный ролик со звуком
Дистиллированную версию с меньшим числом шагов обещают позже.
GitHub, Веса
Lightricks: LTX-2.5
LTX-2.5 заменил 2.3 в качестве рекомендуемой открытой аудиовидеомодели Lightricks. Это по-прежнему 22B, но теперь с дообученным Gemma 4 12B в роли текстового энкодера,и автоматическим выбором длительности ролика.
Есть полная Dev-версия и дистиллированная, которая работает за 8 шагов на первом этапе и 4 на втором. Поддерживаются синхронная генерация видео и звука, keyframes, перегенерация отдельных фрагментов. Занимает 66 ГБ.
GitHub, Веса | 5 682 |
| 15 | #дайджест
Дайджест AI/ML за неделю 10–16 августа 2026
На этой неделе примерно все решили обновить свои модели, поэтому по разделам:
LLM
SpaceXAI: Grok 4.6
xAI обновила флагман для кода, агентов и визуальной работы. На Artificial Analysis Intelligence модель набрала 61 балл, как GPT-5.6 Sol Max, и на один балл меньше Fable 5 Max. На CursorBench получила 69.9% против 70.5% у Fable, а на DeepSWE - 65.9% против 70% у Fable и 73% у Sol.
Контекст 500К, на входе текст и изображения. Цена осталась $2/$6 за миллион токенов, после 200К входного контекста тариф повышается. Fast-версия вдвое дороже. Уже доступна в API, Grok Build, Cursor, OpenRouter и других нормальных местах обитания агентов.
Блогпост, Документация
Z.ai: GLM-5.3
Архитектуру GLM-5.2 особо не трогали - основное улучшение получили за счет масштабирования посттрейна. В результате DeepSWE вырос с 46.2% до 66.9%, а CyberGym - до 84.5% (у Fable и Sol 83.8%).
Последнее оказалось настолько хорошо, что открытие весов отложили примерно на две недели для дополнительной проверки кибербезопасности. Пока GLM-5.3 доступна через Z.ai и API. Потихоньку уходит от нас опенсорс.
Блогпост, Документация
Google: Gemini 3.7 Flash
Модель с перформансом между Terra и Sonnet, но дешевле. На Terminal-Bench 2.1 модель выросла с 78% у 3.6 Flash до 85.8% (87.4% у Terra, 80.4% у Sonnet), на DeepSWE — с 48.6% до 65.3% (70% Terra, 54% Sonnet). Стала дефолтной моделью для управляемого агента в Antigravity.
Принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF. Контекст 1М, выход до 65К. До конца 2026 года действует стартовая цена $0.75/$3.75 за миллион токенов, после чего ее обещают удвоить, ведь через 5 месяцев модели августа 2026 будут актуальны с такой плотностью релизов
Описание модели, Model Card
Meta: Muse Glimmer 30B
Glimmer дистилят на 30B из Muse Spark для локальных агентов: есть reasoning, tool use, код, изображения на входе и 131К контекста. По кодингу на уровне или чуть хуже Qwen3.6-27B, но выигрывает на агентных бенчах.
Веса, GGUF
Alibaba: Qwen3.8-2.4T-A95B и Qwen3.8-27B
Alibaba как и обещала открыла веса двух Qwen3.8. Большая - MoE на 2.4T параметров и 95B активных, маленькая - 27B. У обеих 262К нативного контекста с возможностью растянуть до 1М.
Веса 2.4T, Веса 27B
DeepSeek: V4 Pro 0813 и свой Harness
еще одно обновление V4 Pro. По официальной карточке это 1.6T параметров и 49B активных. Контекст 1М, максимальный выход 384К. На Terminal-Bench 2.1 модель набрала 87.9%, на DeepSWE 62.7%. Доступна в приложении, вебе и API, где для нее отдельно адаптировали Responses API под Codex.
А еще у них теперь свой ClaudeCode, заявлено все по последней моде, пока в превью.
Обновление, Модель, DeepSeek Harness | 4 927 |
| 16 |  Sin texto... | 14 324 |
| 17 |  Sin texto... | 1 |
| 18 |  Sin texto... | 7 592 |
| 19 | Решил проверить как там авторы худшего бенчмарка в истории под названием Alpha Arena. Никаких обновлений на сайте и в твиттере с 2025 года, так что видимо загнулись. И славно | 6 675 |
| 20 | CayleyPy: Professor Tetraminx puzzle
Месяц назад я рассказывал как участвовал в ресерч соревнованиях Cayley. С тех пор я поучаствовал в ещё одном соревновании - Professor Tetraminx.
Напоминаю, что суть задачи - из рандомного состояния головоломки (после N поворотов) дойти в исходное за минимальное количество шагов.
Поскольку это по факту групповой ресерч, не были цели собрать топ-решения самостоятельно - мы хотели вместе сделать топ решение.
Я начал тогда, когда лучшее доступное решение было 28863 и улучшил его до 28467, получив новый лучший результат и обойдя мирового эксперта Tomas!
Блогпост с деталями напишу позже, но пока расскажу, что нового было сделано по сравнению с моим прошлым подходом:
- Как известно, решить такую головоломку брутфорсом нельзя. Но вполне можно с помощью BFS подсчитать все состояния после 6-9 шагов. Так что теперь мой подход не пытается дойти до финального состояния, а просто до состояния, которое находится на расстоянии 6-7 до финального. Это довольно важно, ибо иногда поиск останавливается лишь в нескольких шагах от успеха - и этот подход спасает такие кейсы
- Sparse Q - новая голова для нейронки (по предложению Vlad Kuznetsov), которая даёт скор сразу для всех возможных переходов из текущего состояния - это сильно ускоряет обчение и инференс
- многократное расширение датасета с разными подходами по сбору данных
- PieceTransformer в качестве модели и его бленд с обычным ResMLP
- V-consistency - хитрый подход для улучшения beam search. Простыми словами: если одна голова модели говорит, что мы в 10 шагах от цели, а другая голова говорит, что после одного шага мы будем в 15 шагах - это неправильно; а если головы выдают 10 и 9 - значит мы движемся в правильном направлении
Теперь продолжу участвовать в других соревнованиях этой серии и всем рекомендую :)
#kaggle #datascience | 729 |
