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维修过程客户反馈：在维修过程中，我们鼓励客户提供反馈和建议，帮助我们不断改进服务质量。
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全国服务区域：
盘锦市(兴隆台区、双台子区、盘山县、大洼区)
甘孜藏族自治州(乡城县、道孚县、得荣县、康定市、白玉县、德格县、泸定县、丹巴县、炉霍县、巴塘县、色达县、九龙县、理塘县、雅江县、石渠县、稻城县、甘孜县、新龙县)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、博乐市、温泉县、阿拉山口市)
荆门市(钟祥市、掇刀区、沙洋县、京山市、东宝区)
吴忠市(利通区、同心县、青铜峡市、红寺堡区、盐池县)
天水市(秦州区、武山县、张家川回族自治县、清水县、麦积区、甘谷县、秦安县)
甘南藏族自治州(舟曲县、卓尼县、合作市、迭部县、夏河县、临潭县、玛曲县、碌曲县)
中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)
那曲市(巴青县、聂荣县、班戈县、尼玛县、双湖县、申扎县、比如县、安多县、嘉黎县、色尼区、索县)
张家界市(武陵源区、永定区、慈利县、桑植县)
沧州市(孟村回族自治县、新华区、运河区、泊头市、吴桥县、青县、沧县、盐山县、南皮县、东光县、海兴县、黄骅市、肃宁县、任丘市、河间市、献县)
梅州市(梅江区、大埔县、平远县、梅县区、蕉岭县、丰顺县、五华县、兴宁市)
邢台市(临西县、隆尧县、内丘县、信都区、南和区、广宗县、宁晋县、南宫市、柏乡县、巨鹿县、沙河市、清河县、平乡县、临城县、任泽区、襄都区、新河县、威县)
北海市(银海区、铁山港区、海城区、合浦县)
淄博市(周村区、桓台县、博山区、张店区、高青县、沂源县、淄川区、临淄区)
呼和浩特市(回民区、新城区、玉泉区、托克托县、土默特左旗、清水河县、和林格尔县、武川县、赛罕区)
内江市(资中县、威远县、市中区、东兴区、隆昌市)
晋中市(昔阳县、太谷区、平遥县、左权县、榆社县、和顺县、寿阳县、介休市、祁县、灵石县、榆次区)
天津市(蓟州区、和平区、河西区、河东区、东丽区、津南区、南开区、滨海新区、北辰区、宁河区、红桥区、武清区、西青区、静海区、河北区、宝坻区)
秦皇岛市(青龙满族自治县、海港区、北戴河区、卢龙县、抚宁区、山海关区、昌黎县)
潍坊市(高密市、昌邑市、临朐县、潍城区、青州市、奎文区、安丘市、昌乐县、寿光市、坊子区、寒亭区、诸城市)
嘉兴市(平湖市、嘉善县、桐乡市、秀洲区、海盐县、海宁市、南湖区)
昆明市(西山区、五华区、石林彝族自治县、安宁市、寻甸回族彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、嵩明县、晋宁区、富民县、宜良县、东川区、盘龙区、呈贡区、官渡区)
长治市(沁源县、黎城县、武乡县、襄垣县、长子县、屯留区、潞城区、潞州区、沁县、壶关县、上党区、平顺县)
曲靖市(宣威市、罗平县、沾益区、马龙区、富源县、麒麟区、陆良县、会泽县、师宗县)
岳阳市(临湘市、岳阳楼区、岳阳县、君山区、湘阴县、汨罗市、华容县、平江县、云溪区)
钦州市(钦北区、灵山县、浦北县、钦南区)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)
周口市(川汇区、商水县、太康县、郸城县、沈丘县、鹿邑县、项城市、西华县、淮阳区、扶沟县)
泉州市(金门县、永春县、洛江区、惠安县、南安市、德化县、鲤城区、安溪县、泉港区、丰泽区、晋江市、石狮市)
黔西南布依族苗族自治州(兴仁市、贞丰县、兴义市、普安县、望谟县、册亨县、晴隆县、安龙县)
黔东南苗族侗族自治州(天柱县、从江县、榕江县、镇远县、丹寨县、黎平县、凯里市、剑河县、黄平县、锦屏县、岑巩县、施秉县、台江县、麻江县、三穗县、雷山县)
承德市(双滦区、宽城满族自治县、滦平县、兴隆县、围场满族蒙古族自治县、隆化县、双桥区、鹰手营子矿区、平泉市、丰宁满族自治县、承德县)
林芝市(米林市、墨脱县、巴宜区、波密县、工布江达县、察隅县、朗县)
宜宾市(屏山县、长宁县、筠连县、江安县、翠屏区、南溪区、叙州区、兴文县、珙县、高县)
盐城市(东台市、大丰区、阜宁县、滨海县、亭湖区、建湖县、盐都区、响水县、射阳县)
阿坝藏族羌族自治州(汶川县、壤塘县、理县、松潘县、黑水县、茂县、阿坝县、马尔康市、小金县、金川县、红原县、九寨沟县、若尔盖县)
锡林郭勒盟(多伦县、正镶白旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、东乌珠穆沁旗、锡林浩特市、镶黄旗、正蓝旗、二连浩特市、苏尼特左旗、太仆寺旗、阿巴嘎旗)
锦州市(古塔区、凌海市、太和区、北镇市、黑山县、凌河区、义县)
辽阳市(弓长岭区、文圣区、宏伟区、辽阳县、灯塔市、白塔区、太子河区)
大庆市(大同区、杜尔伯特蒙古族自治县、萨尔图区、让胡路区、肇州县、龙凤区、林甸县、肇源县、红岗区)
资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)
延安市(黄陵县、延长县、富县、宜川县、安塞区、黄龙县、宝塔区、志丹县、延川县、洛川县、吴起县、甘泉县、子长市)
商洛市(丹凤县、柞水县、商州区、商南县、山阳县、镇安县、洛南县)
孝感市(汉川市、大悟县、云梦县、应城市、孝南区、安陆市、孝昌县)
株洲市(攸县、芦淞区、荷塘区、茶陵县、天元区、炎陵县、渌口区、醴陵市、石峰区)
鞍山市(岫岩满族自治县、立山区、海城市、千山区、铁西区、铁东区、台安县)
泰安市(岱岳区、肥城市、新泰市、宁阳县、泰山区、东平县)
山南市(洛扎县、浪卡子县、乃东区、措美县、扎囊县、隆子县、贡嘎县、曲松县、加查县、琼结县、错那市、桑日县)
益阳市(沅江市、安化县、南县、赫山区、桃江县、资阳区)
宿州市(萧县、泗县、砀山县、埇桥区、灵璧县)
阜阳市(颍东区、临泉县、颍上县、阜南县、太和县、颍泉区、界首市、颍州区)
随州市(广水市、随县、曾都区)
咸宁市(咸安区、通山县、嘉鱼县、崇阳县、赤壁市、通城县)
太原市(迎泽区、小店区、古交市、晋源区、尖草坪区、清徐县、娄烦县、杏花岭区、阳曲县、万柏林区)
开封市(通许县、兰考县、鼓楼区、顺河回族区、龙亭区、尉氏县、禹王台区、杞县、祥符区)
潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)
澳门特别行政区
安顺市(西秀区、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、平坝区、普定县、关岭布依族苗族自治县)
宜昌市(宜都市、夷陵区、枝江市、当阳市、猇亭区、长阳土家族自治县、点军区、兴山县、西陵区、秭归县、远安县、五峰土家族自治县、伍家岗区)
克拉玛依市(乌尔禾区、独山子区、克拉玛依区、白碱滩区)
怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、福贡县、泸水市)
淮北市(烈山区、濉溪县、相山区、杜集区)
塔城地区(沙湾市、塔城市、额敏县、裕民县、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、乌苏市)
昌吉回族自治州(呼图壁县、木垒哈萨克自治县、阜康市、玛纳斯县、昌吉市、吉木萨尔县、奇台县)
阜新市(彰武县、太平区、阜新蒙古族自治县、细河区、清河门区、新邱区、海州区)
六盘水市(盘州市、钟山区、水城区、六枝特区)
柳州市(城中区、融安县、鹿寨县、融水苗族自治县、柳城县、鱼峰区、柳南区、柳北区、三江侗族自治县、柳江区)
三门峡市(灵宝市、义马市、湖滨区、渑池县、陕州区、卢氏县)
汕尾市(城区、海丰县、陆河县、陆丰市)
南通市(如皋市、海安市、崇川区、通州区、如东县、海门区、启东市)
三亚市(崖州区、吉阳区、天涯区、海棠区)
嘉峪关市
恩施土家族苗族自治州(来凤县、利川市、建始县、咸丰县、恩施市、巴东县、宣恩县、鹤峰县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿克陶县、阿合奇县、阿图什市)
舟山市(普陀区、定海区、岱山县、嵊泗县)
唐山市(遵化市、乐亭县、丰润区、古冶区、开平区、丰南区、曹妃甸区、玉田县、迁安市、路北区、滦州市、滦南县、迁西县、路南区)
海口市(琼山区、龙华区、秀英区、美兰区)
鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)
南阳市(桐柏县、镇平县、社旗县、宛城区、方城县、卧龙区、南召县、淅川县、邓州市、唐河县、内乡县、新野县、西峡县)
包头市(九原区、达尔罕茂明安联合旗、东河区、昆都仑区、固阳县、石拐区、青山区、土默特右旗、白云鄂博矿区)
镇江市(丹阳市、扬中市、丹徒区、句容市、京口区、润州区)
信阳市(息县、光山县、商城县、平桥区、新县、固始县、浉河区、罗山县、潢川县、淮滨县)
阿克苏地区(阿瓦提县、乌什县、温宿县、阿克苏市、库车市、柯坪县、拜城县、新和县、沙雅县)
石河子市(双河市、阿拉尔市、五家渠市、铁门关市、可克达拉市、胡杨河市、新星市、昆玉市、白杨市、图木舒克市、北屯市)
武威市(古浪县、天祝藏族自治县、民勤县、凉州区)
湛江市(赤坎区、廉江市、霞山区、徐闻县、麻章区、坡头区、吴川市、雷州市、遂溪县)
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鸡西市(密山市、梨树区、鸡冠区、虎林市、鸡东县、麻山区、恒山区、城子河区、滴道区)
鄂尔多斯市(东胜区、鄂托克前旗、乌审旗、达拉特旗、康巴什区、杭锦旗、伊金霍洛旗、准格尔旗、鄂托克旗)
和田地区(墨玉县、和田县、洛浦县、于田县、策勒县、和田市、民丰县、皮山县)
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玉树藏族自治州(曲麻莱县、杂多县、玉树市、称多县、治多县、囊谦县)
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中山市
大同市(云冈区、平城区、新荣区、浑源县、云州区、左云县、灵丘县、广灵县、阳高县、天镇县)
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江门市(新会区、蓬江区、江海区、开平市、台山市、鹤山市、恩平市)
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郴州市(临武县、北湖区、桂阳县、宜章县、桂东县、永兴县、资兴市、汝城县、苏仙区、安仁县、嘉禾县)
大理白族自治州(南涧彝族自治县、云龙县、弥渡县、巍山彝族回族自治县、大理市、洱源县、漾濞彝族自治县、剑川县、永平县、宾川县、鹤庆县、祥云县)
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桂林市(雁山区、灵川县、叠彩区、兴安县、七星区、临桂区、全州县、恭城瑶族自治县、龙胜各族自治县、秀峰区、平乐县、资源县、灌阳县、荔浦市、阳朔县、永福县、象山区)
厦门市(海沧区、集美区、同安区、湖里区、翔安区、思明区)
洛阳市(新安县、汝阳县、嵩县、西工区、洛宁县、洛龙区、偃师区、孟津区、瀍河回族区、伊川县、涧西区、宜阳县、老城区、栾川县)
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昭通市(永善县、威信县、盐津县、镇雄县、绥江县、巧家县、水富市、大关县、鲁甸县、彝良县、昭阳区)
此次发布的商业航天卓越供应平台就像一个商业卫星全产业链的大超市，包括商品库、线上商城、线下超市等，相关单位和企业可以通过这个平台采购卫星核心部件、关键设备乃至技术服务。
中国空间技术研究院杨晓宁：我们首批发布了200多种产品，这产品有100多种实物产品，还有八十几种服务等等，主要是把航天人这些年，作为航天“国家队”积累下来的这些技术、方法、产品，整个都开发出来放到这里，供大家选购。
据介绍，该平台建成后，将通过“模块化设计+工业化生产+一体化服务”，推动商业航天技术和产品的标准化、模块化和低成本化，促进供应链发展。
中国空间技术研究院杨晓宁：商业航天不是某个公司的事，它是个国家战略，国家队的加入有利于这个行业的高质量发展，把最好的产品，最好的服务，最好的管理，最好的经验加载到商业航天上，才能助推商业航天高质量发展。
据知情人士透露，美国国防部的三名高级官员因涉嫌未经授权的信息披露被停职，于周五被解雇。
在周六的一份联合声明中，这些官员声称五角大楼“在我们离职之际用毫无根据的攻击诋毁我们的人格”。
美媒此前报道，国防部长皮特・赫格塞斯的高级顾问丹・考德威尔因涉嫌未经授权的信息披露接受调查后，在X平台上发布了该声明。赫格塞斯的副幕僚长达林・塞尔尼克以及国防部副部长史蒂夫・范伯格的幕僚长科林・卡罗尔本周也被解雇，他们在声明上签了名。
这三人写道：“目前，我们仍未被告知究竟为何接受调查，是否仍有正在进行的调查，或者一开始是否真的有对‘泄密’的调查。”他们还补充说：“我们三人都曾身着军装为国家荣誉服务——我们中的两人曾在伊拉克和阿富汗战争中服役。基于我们的共同服役经历，我们明白信息安全的重要性，并每天都在努力保护它。”
赫格塞斯的幕僚长乔・卡斯珀在3月份宣布，在五角大楼为埃隆・马斯克安排的机密简报被泄露给《纽约时报》后，国防部将展开广泛的泄密调查，包括使用测谎仪。
这三名被解雇的官员表示他们将继续支持政府，他们写道：“尽管这段经历令人难以忍受，但我们仍然支持特朗普-万斯政府让五角大楼再次强大并通过实力实现和平的使命。我们希望未来能以不同的身份支持这些努力。”
专题：2025商界木兰年会
文|《中国企业家》记者闫俊文
编辑|张晓迪
图片来源|中企图库
4月18日~19日，由《中国企业家》杂志社主办的2025（第十七届）商界木兰年会在北京举办。在“开幕对话”环节，数坤科技创始人、CEO马春娥作为主理人，与明势创投创始合伙人黄明明、中科闻歌董事长王磊、零一万物联合创始人马杰、腾讯设计杰出专家陈妍，围绕“大模型迭代”进行了访谈对话。
精彩观点如下：
1．如果把整个AGI看作是珠峰，不管是美国的OpenAI、Anthropic，中国的DeepSeek、MiniMax，包括字节跳动，连一半都没有爬到。
2．技术高速迭代，你停下来花钱投流，去做用户量，这是无效的。
3．当新的生产力到来的时候，谁先掌握新的生产力，这个行业内几千亿甚至上万亿的产值可能就会重新分配、重新流动。
4．通用的Agent，在中国只有两家半大厂的机会。
5．创业者经常犯的一个误区叫线性外推。刚开始起步的创业公司做的是简单的+AI的事情，大多数的情况是，轮不到创业公司来做，传统行业已经积累了巨大的数据优势。
6．大模型就像基础设施，但是公路通了，每个地方能不能够发展起来，还是要靠那个地方的人。
7.Agent端记忆推理以及工具的使用，在未来1~2年都有巨大的突破，但远远没有到大家停下来卷成本、卷差异化的地步。
以下为对话实录，有删减：
头部公司共识：将军赶路不追小兔
马春娥：大模型技术正加速向千行百业渗透，企业在推动大模型商业化落地时最需要突破的核心瓶颈是什么？
黄明明：如果把整个AGI看作是珠峰，不管是美国的OpenAI、Anthropic，中国的DeepSeek，我们投的MiniMax，包括字节跳动，连一半都没有爬到。用一句老话来说，“将军赶路不追小兔”，技术正在疾速驶向未来的列车上，现在让大家跳下车抓紧时间去做商业化，至少我们对投资的大模型公司没有这样的压力和期望值。
春节的时候，理想汽车创始人李想给我发了一个图片，人类过去的应用上达到一亿用户的速度，谷歌用了500天，微信用了400天，TikTok用了270天，DeepSeek用了7天。但我觉得DeepSeek这个团队卓越的地方在于没有停下来。那时候，大家都在用，抱怨怎么老是宕机，服务不好。这是泼天的财富，但DeepSeek没有停下来，说我去布服务器，把几个亿的用户服务好，他们继续向AGI的高峰攀登。
明势创投创始合伙人黄明明
技术高速迭代，你停下来花钱投流，去做用户量，这是无效的，今天所有中国最优秀的头部公司，春节后，我们谈过一圈，大家达成了一个共识，将军赶路不追小兔，所有人应该朝着人类文明的更高峰攀登。
王磊：我们做垂直赛道，坚持的一个方法论就是数据、模型和决策，尤其从业务决策的角度去反过来看数据和模型怎么结合，再去发挥出我们过去一些想做但做不到，有了模型之后可能实现的一些场景和工作。
我们讲三个阶段，模型初期是发挥一个升级的作用，中期要发挥一个泛化到行业赋能的作用，长期来讲我们希望它能够起到行业革新的作用。
马杰：第一，我们喜欢跟什么样的人合作？我们不看它有没有数据，这个场景是不是立刻能AI化，甚至不看它有没有预算，我们看的第一件事情是这位创始人、董事长是不是有对AI必须要做出变革的决心。
AI本身是一个非常牛的生产力，但是它只是生产力，所有的价值来自于领域，领域中的价值从哪里来？价值的流动是：当新的生产力到来的时候，谁先掌握新的生产力，这个行业内几千亿甚至上万亿的产值可能就会重新分配、重新流动。
新的生产力解决了过去很多没有解决的问题，还创造出了很大的新增价值，新增价值也是看谁有信心和决心去把它抓住。
陈妍：第一，在腾讯，并不是每一个部门都在做大模型研发，我们也有长期运营的一些业务。我们可能要思考一件事情，自己深耕很久的研发过程以及产品用户体验的全过程里，有哪一部分的工作是可以跟大模型结合，进行提效以及创新，这个思考是要伴随着工作的每一个环节里面。
第二，我觉得大模型的创新一定不是无中生有的，如果我们在这个领域积累得越深，那我们在这个领域里去拥抱大模型所取得的成功的几率越大。
创业者不要做线性外推
马春娥：现在如果去创业，有哪些建议，当前AI发展面临哪些挑战和难题？
黄明明：第一，DeepSeek是中国过去30年在硬件、软件和人工智能技术持续积累的一个必然的结果，你看到的只是冰山上的一角。在未来的5年、10年会有更多的DeepSeek时刻的涌现。
第二点，有种说法，中国的AI创业者缺算力，或者缺全球顶尖AI的人才，缺资金，资金的量级和海外顶尖的大模型公司差了1~2个数量级，但我觉得都不缺，DeepSeek得到了主流美国技术行业的认可。
有一点很核心的叫敢为人先，过去30年，我们积累下的底子，是通过成为别人的供应商帮别人打工。到了今天，当这些底层的硬件、软件和人工智能技术结合在一起的时候，我们会在很多领域产生一些原始性的创新，今天的创业者不要简单复制美国的模式。
创业者经常犯的一个误区叫线性外推。今天刚开始起步的创业公司做的是简单的+AI的事情，就是传统行业+AI，我们看到大多数的情况是轮不到创业公司来做，传统行业已经积累了巨大的数据优势。
创业者应避开主力模型厂商和大厂的主力赛道。我觉得通用型的Agent一定会到来，在1~2年之内，我们今天在座的所有人都会有一个自己通用的AI助理，它帮你处理日常的文件、电话，订机票、订酒店，但是对不起，这样通用的Agent，我认为在中国只有两家半大厂的机会。
王磊：第一，多模态大模型过于注重于机器本身端到端的生成，我们在做图、文、音生成时，需要把用户的创造力和机器的创造力结合在一起。
中科闻歌董事长王磊
第二，在混合模态的语义理解方面，图、文、音、视频或者更泛模态的东西，怎么能够在一个语义框架里面去做理解和认知，这个目前关注还是有点少，ChatGPT-4o也做了一些识别文本、识别照片的动作，但是在更加丰富的语义内容里面的一些因果关系或者是相关关系的识别，甚至是一些推理，不同模态的信号输入以后，怎么样去做统一的理解和决策？
多模态未来肯定是往泛模态方向去发展，除了关注生成之外，还要关注统一语义框架下的理解，这对行业的突破是非常关键和重要的。
马杰：不管企业是大是小，都在AI这个巨大的浪潮中有非常大的机会，比如有的行业偏传统，可能规模很大，但是数据的积累信息化、智能化还没有做好，能不能做这件事情？其实我觉得是可以的，核心是要有决心。
有人说AI可能会剥夺年轻人的工作机会，特别是像年轻一点的入门级的这些设计师、程序员，但我看到了更多的机会。有了AI赋能，入门级的销售人员可以瞬间变成一个行业的资深销售，有些行业的人才是不足的，但在大模型的帮助下，反而用一个聪明的新人就可以解决这个问题。
陈妍：第一，数据，数据是做大模型的人天天都要想的事情，不管是更深度的垂类数据，还是通用的数据，我们希望是合规并且优良的数据。大模型就是这样的，你喂垃圾，它就会吐垃圾。
腾讯设计杰出专家陈妍
另外一个点，在具体的落地应用上面，其实大家现在用到的大模型更多还是裸模，用到实际工作还需要很多应用的转换。
Agent还没到卷成本的地步
马春娥：未来的1至3年，你们看到了哪些行业趋势，对企业家有哪些建议？
黄明明：现在是先训语言模型，再训VLM（视频语言模型），将来一定是语言模型和VLM融合在一起再train（训练）。我再举一个更有意思的例子，模型对物理世界的理解和对我们人类知识的理解，这两点是同等作用，甚至是齐头并进的。
怎么对物理世界的理解、对Agent端的记忆推理以及工具的使用，在未来1~2年都有巨大的突破，远远没有到大家停下来卷成本、卷差异化的地步。
王磊：AI走向行业，首先有一个正确的观念去认知它，AI这个技术现在处于什么地方，它的长处和短处是什么？尤其是DeepSeek出来以后，大家的认知越来越正确和客观，这需要大家用开放的心态去拥抱，这个过程需要由点上的升级到面上的赋能，最后到行业级的革新，应该是一个循序渐进的过程，这是未来3~5年我们一定可以看到的一个场景和局面。
马杰：未来谁都会用到AI，甚至它就在你公司里，你只是决策，要招几个程序员，招几个AI训练工程师，未来AI就是这样，无处不在，而且它很普惠。
零一万物联合创始人马杰
AI的价格从前年的几十美元每百万token，到现在，中国平均价格已经是1元人民币每百万token了，这个价格的飞速下降以及性能的飞速提升，已经接近或者到达这个技术的普惠点了。
陈妍：大模型就像基础设施，但是公路通了，每个地方能不能够发展起来，还是要靠那个地方的人，所以对于普通人，每一个生活在这个年代的人来说，拥抱大模型，多去体验它，继续在自己的行业里深耕，某一天就能够迸发出我们的灵感和创新。
新闻结尾
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