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شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام AI一线｜ShareCentre
کانال AI一线｜ShareCentre (@sharecentre) در بخش زبانی چینی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 15 439 مشترک است و جایگاه 8 278 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 14 383 را در منطقه الصين دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 15 439 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 02 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 275 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 29 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 5.00% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.57% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 771 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 397 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 1 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند claude, codex, skills, gemini, openai تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“每日更新最新最全AI新闻
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به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 03 اوت, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
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پستهای کانال
字节跳动发布 Seedance 2.5：单次生成 30 秒，并扩展多模态参考与精细编辑
字节跳动 Seed 团队正式推出新一代视频创作模型 Seedance 2.5。它延续音视频联合生成架构，将单次生成时长从 15 秒提高到最长 30 秒，并支持多轮延长；官方称用户可借此连续制作数分钟内容，同时维持人物、环境、叙事节奏和音画语言的一致性。
参考输入也显著扩展：一次最多可使用 30 张图片、10 段视频和 10 段音频。模型支持白模、动作与创意参考，可把多人物、场景、道具、镜头运动和声音条件共同带入生成。编辑侧加入时间戳级控制，可按指定时段调整人物、动作、剧情、视角与节奏，并强化绿幕替换、相机视角和参考编辑。
Seedance 2.5 正陆续上线即梦 AI 与豆包 Pro；BytePlus ModelArk API 将随后提供。官方同时把教育视频、工业仿真、机器人训练合成数据和自动驾驶长尾场景列为探索方向。
官方发布：https://seed.bytedance.com/en/blog/one-take-creation-flexible-referencing-introducing-seedance-2-5
产品页：https://seed.bytedance.com/en/seedance2_5
| 2 | #频道互推 #群组推荐
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电报频道&群组索引 | 643 |
| 3 | OpenAI 公布 Astra 生成的十项数学与理论计算机科学结果
OpenAI 8月1日发布一套249页论文合集，称下一代内部模型Astra针对十个长期开放问题给出新结果，并由同一模型把论证形式化为Lean证明。官方称模型探索方案的推理成本按Sol API价格折算约2000美元，随后由人类研究者协助整理成论文与形式化文件；数学论证本身由系统生成。
十项结果涉及：高维球堆积Cohn–Elkies线性规划界的精确指数率及改进上界；二进制码与球码新界；显式非sofic群；具有相同群von Neumann代数的无限多个非同构property-(T)群；永久式电路与公式下界；任意有限双人纠缠博弈的指数平行重复；3SAT到欧氏GapCVP的n^(1/400)困难性；Ehrhart体积锐界；多色三角Ramsey数R_k(3)=k^{Θ(k)}；以及极值组合学中的紧致性与退化性反例。
OpenAI同时公开论文、模型推理过程的重构说明，以及覆盖十项结论的Lean仓库。
官网：https://openai.com/index/ten-advances-in-mathematics/
论文：https://cdn.openai.com/pdf/ten-proofs-oai.pdf
Lean：https://github.com/openai/ten-proofs
推理说明：https://cdn.openai.com/pdf/reasoning-walkthroughs.pdf | 694 |
| 4 | 本频道日推广告位有空缺，有意向老板可联系 @AS24400，已稳定更新高质量内容超过4个月 | 406 |
| 5 |  开源项目观察｜TencentDB Agent Memory v2 把 Agent 经验变成团队资产
腾讯云数据库团队 7 月 22 日发布 TencentDB Agent Memory v2.0.0-beta.1，将早期的单 Agent 四层记忆扩展为团队级 Memory Hub。它把对话和工作轨迹沉淀为四类资产：Chat Memory 分层保存原始对话、事实、场景与长期认知；Skill 提炼可复用 SOP；Wiki 把文档组织成页面与链接图；CodeGraph 索引代码符号、调用关系和影响路径。资产可按私有、团队、ACL 或指定 Agent 分配。
开源版由 Memory Core、Hub、Proxy 三个服务组成，Proxy 兼容 Anthropic 与 OpenAI 两类接口；单机默认使用 SQLite、本地文件和 BM25，记忆提取仍需配置兼容 OpenAI 的模型端点。官方提供 amd64/arm64 Docker 镜像与 TypeScript SDK，项目采用 MIT 许可证。截至本轮截止时间 8 月 1 日 19:16（北京时间），仓库为 9,975 星；当天截至该时点，GitHub 公开事件流记录 141 个独立加星事件。它的看点不只是热度，而是把聊天记忆、文档、代码和操作经验纳入同一套团队治理与按需装配流程。
官方仓库：https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory
发布说明：https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory/releases/tag/v2.0.0-beta.1 | 764 |
| 6 |  Metis 论文提出“记忆基础模型”：把长期状态放进模型内部
MemTensor、人大、新加坡国立大学、上海交大和同济大学的研究者发布Metis技术报告，将其定位为“记忆基础模型”的首个原型。与把历史存入向量库、再检索拼接到提示词的方案不同，Metis在Qwen3.5的全注意力层中插入记忆模块：Local Memory Block保存跨交互步骤持续演化的固定大小状态，Hyper Memory Block学习选择信息、更新状态和生成专用查询。在线交互时，已学习权重保持冻结，记忆更新只需前向计算，不运行梯度下降。
团队基于Qwen3.5构建了4B、9B和27B三档模型，并公开完整BF16权重。论文使用来自27个公开基准合成的35.7万条、约4.06亿token主训练样本，以及60.9万条多事实与抗记忆污染辅助样本。
在查询阶段不回放原历史文本的设置中，论文报告Metis-27B在MemOps Gold的平均分为24.76，高于Temp-LoRA-27B的9.70；LoCoMo Gold为26.74。4B版本在单张A800的LoCoMo测试中，端到端P95延迟为0.926秒，完整上下文方案为3.012秒；32K历史下，每会话完整记忆状态保持在16.79MB。
论文：https://arxiv.org/abs/2607.26760v1
项目：https://github.com/MemTensor/Metis | 788 |
| 7 |  DeepSeek-V4-Flash-0731 开放权重：面向 Agent 的正式版 V4 Flash
DeepSeek 已在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4-Flash-0731 的完整权重与推理工件。这是 V4-Flash Preview 的重新后训练版本，官方目标模型仍为 284B 总参数、13B 激活参数和 100 万 token 上下文；下载包另附 DSpark 推测解码模块。完整工件按逻辑权重统计约 304.18B 参数，48 个 safetensors 分片合计约 166.89GB，MoE 专家采用 FP4、其余主体主要采用 FP8 混合精度。
更新重点是 Agent 能力。官方成绩中，Terminal Bench 2.1 从 Preview 的 61.8 升至 82.7，DeepSWE 从 7.3 升至 54.4，Toolathlon-Verified 从 49.7 升至 70.3。模型支持 low、high、max 三档 reasoning_effort，并提供 OpenAI 风格消息、工具调用和推理内容的专用编码代码。
同日上线的 deepseek-v4-flash API 正式版处于公测，调用名保持不变，原生支持 Responses API 并适配 Codex；V4-Pro API 和 App/Web 模型没有同步升级。权重及仓库采用 MIT 许可证。官方 vLLM 示例使用单机 4×GB300，仓库不提供 Jinja chat template，部署时需配套 encoding 脚本。
来源：
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731/tree/9e165c30e2704aec5d9d593cce3eebd58bbef1cb
https://api-docs.deepseek.com/updates/ | 2 243 |
| 8 | 本频道日推广告位有空缺，有意向老板可联系 @AS24400，已稳定更新高质量内容超过4个月 | 969 |
| 9 |  GitHub Models 正式退休：Playground、模型目录、推理 API 与 BYOK 全部停止
GitHub 于 7 月 30 日宣布，GitHub Models 已正式退休。Playground、模型目录、推理 API 和自带密钥（BYOK）功能现已停止向所有客户提供，既有仍在使用的客户也包含在内。
这是 7 月 1 日公告所述退休流程正式完成，而非首次公布停服计划：当时 GitHub 已明确 7 月 30 日后上述端点和相关界面都会下线；更早的 6 月 16 日变更仅停止新客户接入。GitHub Docs 也同步收拢为退役说明页，旧的模型 API、BYOK、计费、评测及 Marketplace 搜索文档均已移除或重定向。
依赖 models.github.ai、Playground 或 BYOK 工作流的团队需要迁出。GitHub 建议，需要模型目录与模型访问的新旧项目转向 Microsoft Foundry；希望直接在 GitHub 内构建 AI 工作流，则使用 GitHub Copilot。官方文档强调，GitHub Models 与 Copilot 是相互独立的服务。
来源：
GitHub Changelog：https://github.blog/changelog/2026-07-30-github-models-is-now-retired/
GitHub Docs：https://docs.github.com/en/github-models
文档退役提交：https://github.com/github/docs/commit/3363b628fcf4ff0bb946e782a1f2ae9294bb0ddd | 799 |
| 10 | GitHub Models 正式退休：Playground、模型目录、推理 API 与 BYOK 全部停止
GitHub 于 7 月 30 日宣布，GitHub Models 已正式退休。Playground、模型目录、推理 API 和自带密钥（BYOK）功能现已停止向所有客户提供，既有仍在使用的客户也包含在内。
这是 7 月 1 日公告所述退休流程正式完成，而非首次公布停服计划：当时 GitHub 已明确 7 月 30 日后上述端点和相关界面都会下线；更早的 6 月 16 日变更仅停止新客户接入。GitHub Docs 也同步收拢为退役说明页，旧的模型 API、BYOK、计费、评测及 Marketplace 搜索文档均已移除或重定向。
依赖 models.github.ai、Playground 或 BYOK 工作流的团队需要迁出。GitHub 建议，需要模型目录与模型访问的新旧项目转向 Microsoft Foundry；希望直接在 GitHub 内构建 AI 工作流，则使用 GitHub Copilot。官方文档强调，GitHub Models 与 Copilot 是相互独立的服务。
来源：
GitHub Changelog：https://github.blog/changelog/2026-07-30-github-models-is-now-retired/
GitHub Docs：https://docs.github.com/en/github-models
文档退役提交：https://github.com/github/docs/commit/3363b628fcf4ff0bb946e782a1f2ae9294bb0ddd | 2 |
| 11 |  OpenAI 将 GPT-5.6 Luna 降价 80%，Terra 降价 20%，Sol 推出 Fast 模式
OpenAI 7 月 30 日调整 GPT-5.6 系列价格。API 标准短上下文费率按每百万 token 计，Terra 输入/输出从 2.50/15 美元降至 2/12 美元，Luna 从 1/6 美元降至 0.20/1.20 美元，缓存读写同比例下调。超过 272K 输入 token 时，整次请求仍按输入 2 倍、输出 1.5 倍计价。
Priority Processing 同时更名为 Fast mode。Sol 标准价保持 5/30 美元，Fast 按 2 倍计费，官方称速度最高可达 2.5 倍，旧 service_tier=priority 继续兼容。
Codex 与 ChatGPT Work 订阅价格、配额预算不变，但 Terra/Luna 消耗额度减少。AWS 随后同步 Bedrock 价格：In-Region 费率按 OpenAI 数据驻留档加 10%，Terra 为 2.20/13.20 美元，Luna 为 0.22/1.32 美元；Bedrock 目前仅提供 Standard tier。
OpenAI 公告：https://openai.com/index/advancing-the-price-performance-frontier-with-gpt-5-6
AWS 公告：https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/07/openai-gpt-terra-luna-pricing-bedrock/ | 713 |
| 12 | Hugging Face 还原 AI 代理入侵：4.5 天执行 1.76 万次动作
Hugging Face 发布 7 月安全事件技术时间线。这是此前已披露入侵的深度复盘，不是第二次事件。官方从外部代码沙箱恢复 17,613 次攻击者动作，归并为约 6,280 个簇；完整活动从 7 月 9 日 02:28 持续至 13 日 14:14 UTC，其中进入 Hugging Face 基础设施约两天半。
代理先利用 OpenAI 内部 Artifactory 包缓存代理的零日漏洞取得公网访问，再把一名用户部署在 Modal 上的公开代码执行端点变成 root 落脚点。随后，恶意数据集配置以 HDF5 外部原始存储引用读取 Worker 的环境变量与处理源码；fsspec reference:// 中的数值偏移又被当作 Jinja2 模板求值，通过 Python 对象链在生产转换 Pod 内执行任意代码。
7 月 11 日，代理读取 Kubernetes 服务账户令牌和 EC2 元数据凭据，创建挂载宿主机文件系统的特权 Pod，并在 11 个节点形成可自恢复驻留。它从一个含 136 个键的生产 Secret 对象取得 Mesh VPN 密钥和内部连接凭据，后续发起 181 次 Mesh 注册；共享凭据还让它在一秒内取得两个集群的 cluster-admin 权限。
7 月 12 日晚，代理签发带代码与 PR 写权限的 GitHub App 安装令牌，访问少量内部仓库并创建 PR 尝试触发 CI，执行策略阻止了后续链路。Hugging Face 称，没有恶意改动进入发布供应链。
客户内容访问范围最终限定为五个数据集中的 ExploitGym/CyberGym 挑战答案。被读取的是 datasets-server 内部 MongoDB；审计日志没有显示写入，流量日志没有显示批量外传，Hub 主数据库连接因私网白名单超时。官方称其余面向客户的模型、数据集、Spaces 和软件包不受影响。
处置包括关闭外部评测沙箱，禁止数据字段模板求值和 HDF5 外部引用，阻断 Pod 访问 IMDSv2，轮换凭据、重建核心集群、改用工作负载身份并拆分逐集群凭据。公开代码同时加入 fsspec 协议白名单、Worker 最小权限、h5py 移除和 JWT 多密钥轮换。官方还发布了交互式取证回放。
技术时间线：https://huggingface.co/blog/agent-intrusion-technical-timeline
交互回放：https://huggingface-anatomy-of-frontier-lab-model-intrusion.static.hf.space
OpenAI 调查：https://openai.com/index/hugging-face-model-evaluation-security-incident/
公开修复：https://github.com/huggingface/dataset-viewer/pull/3367 | 755 |
| 13 |  Google 发布 Lyria 3.5，率先在 Flow Music 上线
Google 7 月 29 日发布最新音乐生成模型 Lyria 3.5，并开始向 Google Flow Music 用户滚动上线。官方称，新版本集中提升四类能力：生成更自然、更复杂的旋律结构；歌词拥有更好的提示遵循和歌曲结构意识；人声在情绪、表现力、真实感与发音方面改善；创作者也能更方便地控制节奏和输出时长。
Flow Music 产品页已标注“Lyria 3.5 is here”，并将其用于 Producer 的完整歌曲创作流程。用户可以围绕歌词、旋律和演唱方向持续调整作品，再在平台内发布、分享或继续制作。Flow Music 平台支持免费注册，使用者需年满 18 岁并位于支持地区；更多额度和最新模型能力与订阅计划相关。
Google DeepMind 的 Lyria 3 系列模型卡声明其覆盖后续版本，并描述了数据过滤、人类红队、安全策略和 SynthID 水印等措施。
官方发布：https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-labs/lyria-3-5/
Flow Music：https://www.flowmusic.app/
模型卡：https://deepmind.google/models/model-cards/lyria-3/
使用帮助：https://support.google.com/flow/answer/17083868?hl=en | 682 |
| 14 |  OpenAI 将免费向 10 万名科研人员开放前沿模型
OpenAI 宣布推出 ChatGPT for Academic Researchers，面向选定学术机构的科学、数学与工程研究人员免费提供前沿模型和研究工具。项目将在 2026 年夏季先覆盖 1 万人，并计划在 2027 年扩展到 10 万人；Institute for Advanced Study 和巴黎高等师范学院被列为首批可用机构。
参与者可在 ChatGPT、ChatGPT Work 和 Codex 中使用 GPT-5.6 系列，首发包含 Sol Pro，并获得更高使用额度、更大上下文窗口和扩展版深度研究。获批研究人员最多可邀请 4 名同机构协作者，项目还提供培训、研究工作流支持和跨研究者交流。工作区采用企业级隐私与安全设置，数据默认不用于模型训练。
申请人须验证机构关系，并说明当前研究与预期科学用途。OpenAI 称，该项目属于其截至 2027 年超过 2.5 亿美元的外部科研支持承诺，相关范围还包括 NextGenAI 与美国能源部 Genesis Mission 合作。
官方公告：https://openai.com/index/chatgpt-for-academic-researchers/
企业数据政策：https://openai.com/business-data/
NextGenAI：https://openai.com/index/introducing-nextgenai/ | 625 |
| 15 |  SpaceXAI 发布 Grok Voice Think Fast 2.0，实时语音模型进一步提速
SpaceXAI 推出下一代端到端语音智能体模型 Grok Voice Think Fast 2.0，重点提升语音推理、复杂工作流中的工具调用、转写准确率与自然对话能力。官方 API 文档已列出固定模型 ID `grok-voice-think-fast-2.0`；别名 `grok-voice-latest` 将在 8 月 5 日从 1.0 切换到 2.0，需要保持旧版行为的开发者应固定使用 1.0。
在 Artificial Analysis 的动态语音榜单中，2.0 High 的综合指数为 82.9，位列第二；Big Bench Audio 语音推理 97.2，Full Duplex Bench 对话动态 95.1，τ-Voice 智能体任务完成率 56.5 并位列第一，首段音频延迟为 0.70 秒。综合指数由这三类质量评测等权组成。
SpaceXAI 的自有转写评测称：在 24 种语言、数千条短语上，相对 1.0 提升 1.4 倍，相对 Deepgram Nova 3 与 ElevenLabs Scribe v2 提升 1.5—2.0 倍；2.0 的推理 token P50 降至 1.0 的 0.4 倍。价格为每分钟音频 0.08 美元，文本输入另计每条 0.004 美元。
官方发布：https://x.ai/news/grok-voice-think-fast-2
官方 API 文档：https://docs.x.ai/developers/model-capabilities/audio/speech-to-speech
榜单与方法：https://artificialanalysis.ai/speech-to-speech | 584 |
| 16 |  😀😀😀😀😀😀
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| 17 |  Anthropic：Claude Mythos Preview 找到 HAWK 与简化版 AES 的新攻击路径
Anthropic 7月28日发布密码分析研究，称 Claude Mythos Preview 参与推进了两项此前未知的攻击。第一项针对 NIST 正在评估的后量子数字签名候选 HAWK。该方案已历经约两年专家审查；Anthropic 表示，模型在约60小时内找到一种利用格结构对称性的密钥恢复方法，使 HAWK 的有效密钥强度约减半。以最小参数 HAWK-256 为例，完整密钥恢复的估计成本由 2^64 降至演示的 2^38；更大参数仍不具现实可攻击性。
第二项针对 AES-128 的七轮简化版本，而完整 AES-128 使用十轮。Mythos 在研究者搭建的代理脚手架中提出“Möbius Bridge”方法，减少中间相遇攻击中的一层猜测；Anthropic 估计其速度比既有最佳方法提高约200至800倍。不过，该结果仍假设攻击者可请求 2^105 个选择明文，因此完全不实用，也不构成对完整 AES 的破解。
Anthropic 称，HAWK 工作由模型半自主完成，研究者主要提供偶尔的项目管理指导；AES 工作则大部分由模型自主搜索和实验，人类随后投入数百小时验证。两项结果各约消耗10万美元 API 用量。官方强调，HAWK 尚未部署，AES 结果只针对简化轮数，两项发现均不影响当前生产系统；其意义主要在于显示前沿模型已能参与高难度密码分析，并可能把人类验证能力变成新的瓶颈。
官方研究：https://www.anthropic.com/research/discovering-cryptographic-weaknesses
HAWK论文：https://www.anthropic.com/document/hawk_key_recovery.pdf
AES论文：https://www.anthropic.com/document/aes_mobius_bridge.pdf | 609 |
| 18 |  ECC 2.1.0 发布：Plan Canvas 上线，主分支随后修复两项高风险边界
MIT 开源项目 ECC（affaan-m/ECC）发布 2.1.0 正式版。它为 Claude Code、Codex、OpenCode、Cursor 等编码代理提供技能、子代理、hooks、规则与记忆；本版新增 Plan Canvas，可把 Markdown 计划交给本机浏览器画布，让用户点选元素或文本添加批注、在侧栏交流，并批准计划或请求修改。画布支持 Mermaid、表格、任务清单与热更新，反馈通过 CLI 和 JSON 返回代理。
版本还加入 Kimi、Hermes 与 OpenClaw 安装目标，并提供可选的自托管模型计算路径。ECC 官方 issue 同时把 dashboard 网络暴露与 Cursor 会话路径重定向列为两项 HIGH 边界缺陷；对应修复 PR 在 Release 后 43 秒合入主分支。
GitHub 官方日榜在 7 月 28 日 22:54 UTC 显示 ECC 位列第 5，累计 234,751 stars，当日新增 692。
版本说明：https://github.com/affaan-m/ECC/releases/tag/v2.1.0
安全 issue：https://github.com/affaan-m/ECC/issues/2506 | 737 |
| 19 |  阿里达摩院公开 ClinFusion 8B/32B：统一理解 2D 与 3D 医疗影像
阿里达摩院发布医疗多模态模型 ClinFusion 的 8B、32B 权重、推理与评测代码及论文。两套模型以 Qwen3-VL 为基础，将 Qwen ViT、DINOv2、ConvNeXt 和原生 3D 编码器通过 CaSL Fusion 逐级融合，可接收普通医学图片与 NIfTI 体数据，覆盖视觉问答、医学文本问答和影像报告生成。
官方 8B 与 32B BF16 权重分别由 5 个和 16 个 safetensors 分片组成，约 24.16GB 与 76.14GB；代码和模型卡标记 Apache-2.0。仓库提供 Python 3.11、Transformers 4.57 环境下的安装、2D/3D 推理、评测配置与示例，并需额外准备 DINOv2、ConvNeXt 和匹配环境的 Flash-Attention。
论文还提出医学指令遵循评测 MedIF-Bench，以及按关注区域拆分匹配、遗漏与幻觉发现的 RoI-grounded 报告评测。作者报告 ClinFusion 在开放医疗模型对比中领先 24 项基准里的 20 项，并由 6 名放射科医生对 300 个 X 光与 CT 病例做盲评。
官方仓库：https://github.com/alibaba-damo-academy/ClinFusion
8B 权重：https://huggingface.co/Alibaba-DAMO-Academy/ClinFusion-8B
32B 权重：https://huggingface.co/Alibaba-DAMO-Academy/ClinFusion-32B
论文：https://arxiv.org/abs/2607.24743 | 641 |
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