从AI大模子架构映射到产业链，本文是时候层的夺目分析，从宏不雅角度，收场较为全面的分析拆解，但未对行业头部公司和居品作念居品分析和竞品分析，后续将单开著述作念居品分析。

一、近况分析1.1 组成部分与市集参与者

在现在快速发展的东说念主工智能领域，AI大模子时候层的市集参与者组成了一个多元化且相互依存的生态系统。这包括了提供底层通用大模子的算法基础供应商，他们开发开源和闭源模子，为AI时候的发展奠定基础。同期，专注于算法和模子讨论的机构束缚激动时候规模，为行业带来改进。创作家生态中的框架供应商、AI开发平台供应商和开源社区则为开发者提供了遒劲的用具和资源，促进了AI时候的平庸应用和快速迭代。

综上，市集参与者包括算法基础标的，即底层通用大模子、计算算法/模子讨论机构，以及创作家生态，即框架供应商、AI开发平台供应商、开源社区。

1.1.1 组成部分与市集参与者：

1）底层通用大模子：开源模子+闭源模子

AIGC底层通用大模子可分为开源和闭源，闭源模子一般通付费的API或者有限的试用接口来访谒。闭源模子的上风在于前期插足本钱低、运行褂讪。外洋闭源模子包括OPENAI的GPT模子、谷歌的PALM-E模子等。国内闭源模子厂商起步较晚。

开源模子接纳公开模子的源码与数据集，任何东说念主齐不错查抄或者修改源代码。开源模子基于特有化部署领有较高的数据秘密安全保险，况且迭代更新速率快。面前国内互联网大厂戮力于开发跨模态大模子，如腾讯的混元AI和百度的文心大模子，齐可进行跨模态生成，但举座尚未普遍变成开源生态，外洋的开源模子开源大模子厂商中，Meta AI（Llama）、欧洲Mistral AI（Mistral）、 Google（Gemma）等厂商的大模子性能保捏前线。

2）计算算法/模子讨论机构

界说

计算算法 / 模子讨论机构主淌若从事东说念主工智能、机器学习、当然说话处理等计算算法和模子架构讨论的组织。它们由学术界和产业界的群众组成，通过开展基础讨论和应用讨论，探索新的时候和方法，为 AIGC 领域的发展提供表面赞成和改进念念路。

头部著明伊始厂商先容

斯坦福大学东说念主工智能实验室：在东说念主工智能基础讨论方面处于寰球伊始地位。在算法改进、模子架构探索等领域效果丰硕，其讨论效果频繁被应用于当然说话处理、接洽机视觉等 AIGC 计算领域，对群众 AIGC 时候的发展标的有伏击的引颈作用。麻省理工学院接洽机科学与东说念主工智能实验室：集聚了顶尖的科研东说念主才，在机器学习算法优化、复杂模子架构开发等方面有凸起孝敬。与繁多科技企业有紧密合作，激动了学术效果的交易化应用，为 AIGC 时候的工程化提供了要津赞成。清华大学东说念主工智能讨论院：国内顶尖的东说念主工智能讨论机构，在当然说话意会、接洽机视觉等多个 AIGC 细分领域开展深化讨论。与国内企业合作紧密，促进了产学研联结，在激动中国 AIGC 时候的自主研发和应用方面阐扬了伏击作用。

3）框架供应商

界说

机器学习框架是为 AI 开发提供用具和库的软件，它们匡助开发东说念主员更方便地构建、熟习和部署机器学习模子。简化了原始算法的中枢细节，并提供了一种端到端的机器学习开发经由，还包括数据分析、模子评估、性能优化以及对复杂硬件的运行赞成。

头部著明伊始厂商先容

PyTorch（Meta 开发）：在群众领有较高的使用率，约 34%。其以动态接洽图等特质受到开发者接待，在学术讨论和工业界齐有平庸应用，尤其是在当然说话处理和接洽机视觉领域，许多先进的模子齐是基于 PyTorch 开发的。Tensorflow（谷歌开发）：使用率约 30%，是一个老练的机器学习框架。具有高度的生动性和可扩张性，赞成多种硬件平台，被平庸应用于大鸿沟数据处理和复杂模子熟习，在散播式熟习等场景阐扬出色。百度飞桨：国内使用率为 12%，是百度推出的深度学习平台。为开发者提供了丰富的用具和模子库，在当然说话处理和图像识别等领域有邃密的性能阐扬，同期积极激动腹地化做事，促进国内 AIGC 产业的发展。华为昇念念：使用率 12%，是华为自主研发的深度学习框架。在模子并行和散播式熟习等方面无意候上风，与华为的硬件生态紧密联结，为企业级用户提供了高效、安全的开发处置决策，尤其在工业物联网等领域有广大的应用远景。

4）AI开发平台供应商

界说

AI 开发平台为五行八作提供一站式的 AI 全经由开发做事，通过集成数据标注、模子匹配搭建、模子熟习评估、在线模子等多个时候才调点，为开发者提供方便、生动、褂讪和高效的开发环境，并镌汰 AI 应用开发的门槛。

头部著明伊始厂商先容

国内大型科技企业开发平台：像百度、阿里等国内大型科技企业推出的 AI 开发平台，凭借其遒劲的时候实力和数据资源，为企业用户提供全面的做事。这些平台在大数据处理、模子熟习遵守等方面有上风，况且不错与企业本人的其他业务系统集成，提供端到端的处置决策。专科 AI 开发平台厂商：有一些专注于 AI 开发平台的厂商，它们通过束缚优化平台功能，如提供更好的自动化机器学习（AutoML）用具、更友好的用户界面等，勾引了繁多开发者。这些厂商在特定领域，如中小企业市集或者特定行业的开发者群体中有较高的著明度。

从开发模式来看，国内大学、科研机构、企业等不同改进主体积极参与大模子研发。我国参数鸿沟在10亿以上的79个大模子中，企业、高校/科研机构、校企联络研发的数目分别为36个、29个、14个，分别占比45.57%、36.71%、17.72%，学术界与产业界之间的联络开发仍有较大发展空间。

5）开源社区

界说

开源社区是一个通达的、由开发者自觉参与的社区，为 AIGC 开发者提供了一个疏通和合作的平台。在这里，开发者不错共享代码、栽植和主张，也不错获取开源的 AIGC 名堂和用具，如开源的大模子、机器学习框架、数据标注用具等。

头部著明伊始厂商先容

GitHub：是群众最大的开源代码托管平台，险些涵盖了统统的 AIGC 计算开源名堂。繁多著明的开源模子和框架齐在 GitHub 上发布和珍视，勾引了群众开发者参与孝敬。通过提供代码管制、互助开发等功能，为 AIGC 开源生态的发展提供了基础瓜代。国内开源社区（如 Gitee 等）：在国内也有一定的影响力，为国内开发者提供了腹地化的开源疏通平台。固然在鸿沟和国际影响力上可能不如 GitHub，但在激动国内 AIGC 开源名堂的发展、促进国内开发者之间的疏通等方面阐扬了伏击作用。

1.2 交易模式

1.2.1 算法基础交易模式

付费API做事：提供闭源模子API，按使用量收费，如OpenAI的GPT模子。试用与升值做事：提供有限免费试用，后续推出付费高档版块，如图像识别模子。开源做事收费：基于开源软件提供专科做事，如TensorFlow的模子优化做事。企业刊行版：基于开源软件提供各异化的企业版，如Red Hat的Linux刊行版。云做事：在云上部署开源软件，用户按使用付费，如阿里云的AI做事。生态流量变现：通过开源系统吸援用户，再通过告白等口头变现，如谷歌的安卓系统。

1.2.2 计算算法 / 模子讨论机构交易模式

名堂合作：与企业合作开发特定算法，收取研发用度。时候转让：将算法常识产权转让给企业，获取一次性用度或分红。究诘做事：为企业提供算法和模子方面的究诘做事。

1.2.3 框架供应商交易模式

授权收费：将框架授权给企业使用，按授权范围收费，如百度飞桨框架。定制开发：凭据客户需求定制框架，收取定制用度。时候赞成与珍视：提供时候赞成和珍视做事，收取做事用度。

1.2.4 AI 开发平台供应商交易模式

平台订阅：提供平台订阅做事，用户按订阅时长付费。资源付费：用户按使用的接洽和存储资源付费，如Azure Machine Learning平台。

1.2.5 开源社区交易模式

升值做事：提供高档时候赞成、培训等付费做事。告白：通过名堂受众向告白商倾销，获取告白收入。

1.3. 主流算法

1.3.1 东说念主工智能&机器学习&深度学习&强化学习：包含干系

1）东说念主工智能&机器学习&深度学习&强化学习的特征与干系

 东说念主工智能（Artificial Intelligence，AI）：东说念主工智能是一门讨论、开发用于模拟、延长和扩张东说念主的智能的表面、方法、时候及应用系统的轮廓性学科。它旨在让接洽机系统粗略像东说念主类相似进行感知、意会、学习、推理和决策等智能行为。

 机器学习（Machine Learning，ML）：机器学习是东说念主工智能的一个伏击分支，它是一门让接洽机系统通过数据和栽植自动学习和校阅性能的学科。机器学习方法包括但不限于线性回想、逻辑回想、决策树、赞成向量机、贝叶斯模子等，其中枢是通过优化算法从数据中挖掘端正，以收场对未知数据的预计和决策。

 深度学习（Deep Learning，DL）：深度学习是机器学习的一个子集，它主要愚弄深度神经集会（如深度神经集会 DNN、卷积神经集会 CNN、递归神经集会 RNN、诋毁期系念集会 LSTM、生成抗击集会 GAN、迁徙学习、把稳力模子等）四肢参数结构进行优化的一类机器学习算法。深度学习在图像处理、当然说话处理、语音识别等领域取得了迢遥的告捷。深度学习闲居需要大批有标签的数据进行熟习，以学习数据中的特征和模式，从而收场对新数据的准确预计和分类。

 强化学习（Reinforcement Learning，RL）：强化学习亦然机器学习的一个伏击分支，它是一种通过智能体与环境不阻隔互，以赢得最大积攒奖励为办法的学习方法。与深度学习不同，强化学习闲居不需要大批有标签的数据，而是通过智能体在环境中的探索和践诺来学习最优战术。强化学习在动态环境中的决策问题上具有迥殊的上风，举例机器东说念主适度、游戏智能体、自动驾驶等领域。强化学习的过程是智能体凭据现时环境情状选拔动作，环境反映奖励信号，智能体凭据奖励信号转化战术，束缚轮回以提高性能。

 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）：深度强化学习是将深度学习和强化学习相联结的一种机器学习方法。它利用深度神经集会遒劲的函数贴近才调来处理强化学习中的复杂问题，举例高维情状空间和动作空间的示意和学习。深度强化学习在一些具有挑战性的任务中取得了显赫的效果，如复杂游戏的通关、机器东说念主的自主学习和适度等。

2）机器学习的分类

机器学习按照任务办法、熟习方法、学习算法维度，不错分为如下几类。

1.3.1.2.1 任务办法维度

1.3.1.2.2 熟习方法维度

1.3.1.2.3 学习算法维度

3）深度学习计算算法

4）强化学习计算算法

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）：

将深度学习与强化学习相联结。

通过智能体与环境的交互，学习最优的决策战术。

在大模子中，不错用于游戏、机器东说念主适度等领域。举例在围棋游戏中，通过自我对弈和束缚学习，粗略达到超东说念主类的水平。

战术梯度算法（Policy Gradient）：

一种常用的深度强化学习算法。

通过优化战术集会，使智能体粗略赢得更高的累计奖励。

在大模子中，可用于优化复杂系统的适度战术。举例在自动驾驶中，通过学习最优的驾驶战术，提高行驶的安全性和遵守。

1.3.2 监督学习VS无监督学习：互斥干系

监督学习特征：监督学习的特质是熟习数据需要进行标注，特征识别东说念主工辅助识别。就像学生在学校里上课，敦厚会明确给出每个问题的正确谜底。在监督学习中，熟习数据带有标注，相当于敦厚给出的谜底，特征识别东说念主工辅助识别就如同敦厚教导学生坚韧不同问题的要津特征。

比如，你想熟习一个能分辨苹果和橘子的模子。那你就得先准备好多张苹果和橘子的像片，然后把苹果的像片齐放在一个标着 “苹果” 的盒子里，橘子的像片放在标着 “橘子” 的盒子里。这里，“苹果” 和 “橘子” 这两个盒子的名字就相当于数据的标注或者标签，而里面的像片等于熟习数据。这个过程就像敦厚告诉你哪些题的谜底是对的，哪些是错的。然后模子就会凭据这些标签去仔细不雅察像片里生果的特征，比如苹果是红红的、圆圆的，橘子是橙色的、有点扁圆形的。逐步地，模子就学会了怎么分辨苹果和橘子啦。

监督学习熟习经由：

 伊始，网罗大批带有标注的熟习数据。这些数据不错来自各式着手，如东说念主工标注的数据集、历史记载等。

 然后，选拔符合的监督学习算法，如决策树、赞成向量机、神经集会等。

 将标注好的熟习数据输入到算法中，算法通过学习数据的特征和对应的标签之间的干系，转化模子的参数，以最小化预计迂回。

 在熟习过程中，闲居会将数据集分为熟习集和考据集。熟习集用于熟习模子，考据集用于评估模子在未见过的数据上的性能，以便转化超参数和防患过拟合。

 经过屡次迭代熟习，当模子在考据集上的性能达到舒心进度时，熟习过程收尾。

无监督特征：无监督学习的特质是不需要给数据进行标注，特征识别机器自主识别。好比一个东说念主在藏书楼目田探索册本，莫得特定的任务或谜底。无监督学习不需要数据标注，特征由机器自主识别就像这个东说念主我方在册本中发现不同的主题和模式。

比如，无监督学习就像你走进一个远大的藏书楼，里面有各式各样的书，关联词莫得任何分类标签。有东说念主给你一大堆不同主题的书混在全部，莫得告诉你哪些是演义、哪些是列传、哪些是科普册本等。这时代，模子就得像你在藏书楼整理册本相似我方想办法去分类。模子可能会发现存些书翰墨很生动、有好多捏造的情节，于是把它们归为一类，固然一启动不知说念这具体是啥类。接着，模子又可能发现存些书有好多专科术语和图表，就把它们分红另一类。但模子已经不知说念这些类别具体叫啥名字。莫得明确的办法，全靠我方去发现端正和特质进行分类。

无监督学习熟习经由：

 网罗大批无标注的原始数据。这些数据不错是各式类型的，如文本、图像、音频等。

 选拔符合的无监督学习算法，如 K-Means 聚类、主要素分析（PCA）、自编码器等。

 将无标注的数据输入到算法中，算法凭据数据的内在特征进行学习。举例，K-Means 聚类算法会自动将数据分红不同的簇，使得归拢个簇内的数据具有较高的相似性，不同簇之间的数据具有较大的各异。

 在熟习过程中，闲居不需要离别熟习集和考据集，而是通过评估算法在数据上的里面一致性或其他方针来判断模子的性能。

 经过屡次迭代，当算法达到褂讪情状或餍足一定的住手条目时，熟习过程收尾。

1.4. AI大模子的计算算法

在此不是想单列出ai大模子触及哪些算法，而是想从ai大模子的开发经由和应用，识别在开发经由和应用中，ai大模子分别触及什么算法，且明确哪些算法在开发经由和应用中是主流。

1.4.1 开发经由

1. 数据网罗与预处理：数据清洗算法（去除噪声、荒谬值等）、数据采样算法（均衡数据集）。

2. 模子选拔与构建：Transformer 架构计算算法（自把稳力机制、多头把稳力机制等）、卷积神经集会（CNN）用于接洽机视觉任务、轮回神经集会（RNN）偏执变体（LSTM、GRU）用于序列数据处理。

3. 模子熟习与测试：

预熟习阶段：无监督学习算法如掩码说话模子（BERT、RoBERTa 等）微调阶段：监督学习算法，包括最小二乘法、就地梯度下落法等优化算法在预熟习模子基础上针对特定任务进行微调，还可能触及到迁徙学习计算算法，如特征索取后进行特定任务层的熟习。奖励建模阶段：基于端正的奖励分派、基于价值函数的奖励臆测（如深度 Q 集会等强化学习算法可用于臆测价值函数从而辅助奖励建模）、基于机器学习的奖励模子（如使用神经集会构建奖励预计模子）。强化学习微调阶段：战术梯度算法（如 REINFORCE 算法）、近端战术优化算法（PPO）、深度确信性战术梯度算法（DDPG）、软 actor-critic（SAC）算法等。

4. 上线与部署：模子压缩算法（剪枝、量化等）、模子优化算法（针对特定硬件平台进行优化）。

1.4.2 应用

1. 接洽机视觉：CNN、生成抗击集会（GAN）用于图像生成、办法检测算法等。

2. 语音识别：RNN 偏执变体（LSTM、GRU）、卷积神经集会与轮回神经集会联结的架构。

3. 语音合成：算法：WaveNet、Tacotron 等。主流算法：Tacotron 偏执校阅版块在语音合成中较为常用。

4. 认证才调:常识图谱构建算法（如基于端正的抽取、基于机器学习的抽取等）、当然说话推理算法（如 Transformer 架构在文本推理中的应用等）等。

5. 创造才调：生成抗击集会（GAN）、变分自编码器（VAE）等生成模子。

二、趋势分析（时候趋势、交易趋势）2.1 时候趋势

2.1.1 算法方面

1. 把稳力机制：

o 自把稳力机制告捷应用于 Transformer 架构，改日会有更复杂高效的变体，探索多模态跨模态把稳力以和会不同信息。多头把稳力机制将延续发展，出现更多组合口头和更精致子空间离别，增强模子抒发才调和妥当性。

2. 预熟习与微调：

o 预熟习方法束缚校阅，利用大鸿沟未标注数据，出现新自监督学习任务和预熟习办法。微调更智能化高效化，自动选拔战术和优化超参数，提高特定任务性能和泛化才调。

3. 集会结构：

o 残差运动在深层集会中捏续阐扬作用，可能出现新运动口头和架构策动，处置深层集会熟习问题，提高学习遵守。归一化时候束缚发展，出现新方法妥当不同数据和任务，褂讪熟习过程，改善模子性能。

4. 位置编码：

o 对说话模子意会序诸君置信息至关伏击，改日会有更生动有用的口头，妥当不同长度和类型序列数据，并可能与其他时候联结，提高模子对位置信息的利用才调。

5. 优化算法：

o 自妥当学习率算法如 Adam、RMSprop 等延续优化，妥当不同模子和任务，可能出现新优化算法，提高拘谨速率和熟习遵守。还可能与其他时候联结，提高模子性能和褂讪性。

6. 正则化时候：

o Dropout 和权重衰减等正则化时候延续防患过拟合，可能出现新方法妥当大鸿沟模子熟习，与其他时候联结提高模子泛化才调和遵守。

7. 无监督学习：

o 降噪自编码器和生成抗击集会等无监督学习时候在大模子熟习中更平庸应用，利用未标注数据学习有用特征和示意，与监督学习联结变成半监督学习方法，提高有限标注数据下性能。

8. 动态掩码：

o 说话模子熟习中提高潦倒文信息学习才调，改日会有更智能高效的动态掩码战术，妥当不同任务和数据。

2.1.2 开发框架方面

1. 易用集成：

o 看重提供高度集成用具和接口，如预熟习模子库、自动化微调用具、可视化调试界面等，简化设置和调参过程，通过自动化用具和智能推选系统提高开发遵守。

2. 散播式赞成：

o 赞成散播式熟习，提供高效并行接洽才调和通讯机制，包括散播式数据加载、模子并行和数据并行等时候，餍足大模子熟习需求。在部署方面赞成不同平台和环境，提供优化决策和用具。

3. 多说话跨平台：

o 赞成更多编程说话，在不同操作系统和硬件平台上运行，提供跨平台兼容性和可移植性，方便开发者在不同环境中开发和部署，提高开发遵守和模子可用性。

4. 可讲明性用具：

o 跟着大模子在要津领域应用增多，提供更多用具和时候匡助意会模子决策过程和里面使命机制，如可视化用具展示把稳力散播和中间层特征示意，提高模子着实度和可靠性。

2.2 交易化趋势

2.2.1 算法基础交易化模式

趋势证据：

专科化和细分化：跟着各行业对东说念主工智能应用的需求束缚深化，创业者专注于特定领域开发应用软件，能更好地餍足行业特定需求，提高市集竞争力。多时候和会：联结多种时候不错为用户提供更全面、高效的处置决策，拓展应用场景和普及用户体验。捏续改进：东说念主工智能时候发展马上，束缚推出新功能和做事能保捏居品的竞争力，吸援用户并餍足束缚变化的市集需求。

案例：

以医疗领域的东说念主工智能创业公司为例，据统计，专注于医学影像会诊的东说念主工智能软件市集鸿沟在当年几年中以每年朝上 30% 的速率增长。这些软件通过深度学习算法对医学影像进行分析，为大夫提供辅助会诊，提高会诊准确性和遵守。某智能家居应用软件联结了东说念主工智能、物联网和语音识别时候，用户不错通过语音教导适度家中的各式征战，如灯光、电器等。该软件推出后，受到了挥霍者的平庸接待，市集占有率束缚提高。

2.2.2 计算算法 / 模子讨论机构交易化模式

趋势证据：

深度定制做事：企业闲居有迥殊的业务需乞降数据特质，讨论机构提供定制化的算法和模子处置决策，能更好地餍足企业需求，提高应用效果。时候引颈：捏续进行前沿时候讨论不错为企业提供最新的时候赞成，匡助企业在竞争中占据上风。跨领域合作：不同领域的常识和时候和会不错创造新的应用场景和交易契机。

案例：

一家著明的算法讨论机构为某大型金融企业定制了一套风险评估模子，凭据企业的历史数据和业务特质进行优化，匡助企业镌汰了风险评估的迂回率，提高了决策的准确性。该名堂为讨论机构带来了可不雅的收入。某东说念主工智能讨论机构与汽车制造企业合作，将东说念主工智能算法应用于自动驾驶时候的研发。通过跨领域合作，两边共同攻克了多项时候阻碍，激动了自动驾驶时候的发展。

2.2.3 框架供应商交易化模式

趋势证据：

生态协同发展：勾引更多的开发者、供应商和合作伙伴加入生态系统，不错丰富框架的功能和应用场景，提高框架的竞争力。智能化升级：束缚普及框架的智能化水平，提供更高效、方便的开发用具和做事，不错勾引更多的开发者使用框架，促进框架的发展。行业拓展：将框架应用拓展到更多的行业领域，不错扩大市集份额，提高框架的影响力。

案例：

某东说念主工智能框架供应商开发了通达的生态系统，勾引了数千名开发者和数十家合作伙伴参与。通过生态系统的协同发展，该框架的功能束缚丰富，应用场景束缚拓展，市集占有率束缚提高。一家框架供应商推出了智能化的开发用具，粗略自动优化算法模子的性能，提高开发遵守。该用具受到了开发者的平庸接待，激动了框架的应用和发展。

2.2.4 AI 开发平台供应商交易化模式

趋势证据：

升值做事多元化：提供丰富各样的升值做事不错餍足不同用户的需求，增多收入着手，提高用户粘性。数据驱动决策：利用平台数据为用户提供数据分析和瞻念察做事，不错匡助用户更好地了解市集和用户需求，作念出更理智的决策。合作共赢：与第三方开发者和供应商深度合作，不错共同打造优质的东说念主工智能生态，提高平台的竞争力。

案例：

某 AI 开发平台供应商提供了高档算法库、定制化开发做事和数据分析做事等多种升值做事。这些做事为平台带来了额外的收入，同期提高了用户的舒心度和粘性。一家 AI 开发平台与数据标注公司合作，为用户提供高质地的数据标注做事。通过合作，两边共同拓展了市集，收场了共赢。

2.2.5 开源社区交易化模式

趋势证据：

社区驱动改进：依靠社区力量激动时候改进和软件发展，不错提高软件的质地和竞争力，勾引更多的用户和开发者参与。企业做事优化：束缚完善企业级做事，餍足企业用户的专科需求，不错提高用户舒心度，增多交易收入。合作生态拓展：与各样合作伙伴共同施行开源软件，不错扩大软件的影响力和用户群体，促进软件的发展。

案例：

某开源东说念主工智能软件社区通过社区成员的孝敬，束缚推出新的功能和校阅。该软件在群众范围内领稀有百万用户和开发者，成为了东说念主工智能领域的伏击开源名堂。一家开源社区为企业用户提供专科的时候赞成和培训做事。这些做事受到了企业用户的接待，为社区带来了褂讪的交易收入。同期，社区与硬件厂商、软件开发商等合作伙伴共同施行开源软件，扩大了软件的影响力和用户群体。

作家：Elaine.H ，公众号：H密斯的数字化杂货铺

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