开yunapp体育官网入口下载手机版 9.8.6

系统位数：64软件大小：556.54MB更新时间：2025-01-23

支持系统：WinAll软件语言：简体中文软件授权：免费软件

软件厂商：字节跳动

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软件介绍

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【《终末阵线》x《Code Geass 叛逆的鲁路修》梦幻联动今日上线！与鲁路修一起守护机甲梦想！******

机甲少女整装待发，硬核出击贯穿阻碍！国产美少女机甲手游《终末阵线：伊诺贝塔》全渠道公测火热进行中，数十位个性迥异的美少女战姬，穿梭于震撼的3D战场，与枪林弹雨擦肩而过，用华丽大招对抗强敌，守候人类未来！现在前往下载，新指挥官登录游戏即可获得50抽等丰厚专属壕礼！

《终末阵线》x《Code Geass 叛逆的鲁路修》梦幻联动今日上线！与鲁路修一起守护机甲梦想！

备受指挥官期待的全新联动版本——《终末阵线》X《Code Geass 叛逆的鲁路修》联动版本，今日正式来袭，鲁路修、C.C.、朱雀、卡莲等一众大家耳熟能详的人气角色将齐聚终末世界！“双厨狂喜”的成就即将于今日正式达成，助指挥官们在这款国产美少女机甲手游，尽享“1+1＞2”的游戏乐趣！

视频封面截图

【动漫人气主角穿越终末世界，伴随指挥官驰骋战场！】

“以zero之名，驾驭蜃气楼，所向披靡！”在本次的《终末阵线》X《Code Geass 叛逆的鲁路修》联动版本中，鲁路修、C.C.、朱雀、卡莲等人将现身终末世界，鲁路修、枢木朱雀、红月卡莲三人，则将化身成为联动专属的量子骑士，与万千指挥官们并肩作战，共同为了拯救终末的世界而奋勇战斗！

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“国王若不身先士卒，部下怎能紧随其后？”在本次《终末阵线》X《Code Geass 叛逆的鲁路修》中，率先登场的则是人气极高的“ZERO”鲁路修了！在他与C.C.的协力操纵下，王者归来的他将会协助指挥官们驰骋沙场所向披靡！同时，“白色死神”枢木朱雀与“红月卡莲”，也将化身强大的量子骑士，驾驭着专属于他们的机甲，在终末的世界里为了贯彻自己的正义与信仰而奋勇拼搏！今日起，这三位全新的量子骑士将有机会正式与各位指挥官们签订战斗契约，让指挥官们能够成为战场上最强大的存在，享受弹幕射击的极致游戏快感！

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【《Code Geass 叛逆的鲁路修》国内首次正版联动，原著cv联袂祝贺！】

为了庆祝《Code Geass 叛逆的鲁路修》在国内首次的正版联动这项机甲盛事，福山润、小清水亚美等原作动漫的原角色CV不仅会在游戏中倾情出演本次联动限定角色，这些曾荣膺各项大奖的知名声优，还将为本次《终末阵线》x《Code Geass 叛逆的鲁路修》梦幻联动发来贺电，共同祝贺于今日上线的联动版本！

视频封面截图

曾荣获“日本动画大赏男性声优奖”知名声优福山润，同样是《Code Geass 叛逆的鲁路修》中男主角鲁路cv，想必各位指挥官们都不会感到陌生。在他极富个性声音的演绎下，《中二病也要谈恋爱！》中的富樫勇太、《暗杀教室》中的杀老师、《阿松》的主人公松野一松。《女神异闻录5》的主角雨宫莲等一众角色活灵活现的呈现在了大家的面前，不得不让人感慨这是一位怎样的“宝藏男孩”！

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除了福山润外，在动漫中为红月卡莲献声、第1届声优奖助演女声优奖获得者小清水亚美，也为各位指挥官们送出了属于自己的祝福！在她的倾情演绎下，《狼与香辛料》赫萝、《天才麻将少女》原村和、《女神异闻录4》天城雪子、《超时空要塞Δ》美云·金努梅尔、《名侦探柯南》上原由衣、《弹丸论破》澪田唯吹等角色同样给人留下了极其深刻的印象。那么，在《终末阵线》x《Code Geass 叛逆的鲁路修》中，她又将为大家奉上怎样的惊喜？一切答案将在游戏中一一揭晓！

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【海量福利助力，轻松开启机甲弹幕之旅】

全新SSR角色“鲁路修”可免费获取、更有大量珍稀福利送不停！《终末阵线》制作团队诚意回馈，助力指挥官在全新的《终末阵线》与《Code Geass 叛逆的鲁路修》联动篇章中，以geass的能力驰骋战场所向披靡！在今日开启的联动版本中，不仅原作动漫中拥有超高人的男主角鲁路修可以通过参与活动的形式免费领取，更有各项游戏内外的超值福利，等待着指挥官们领取！鲁路修正版手办、“贝阿特丽”兔兔包、游戏主题鼠标垫及角色徽章等丰厚福利正向指挥官们招手，王之专属福利绝对不容错过！

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顶级机甲相遇，两大IP突破次元壁激烈碰撞，《终末阵线》X《Code Geass 叛逆的鲁路修》联动版本今日启动！黑暗骑士团与塔卫组织将擦出怎样的火花?鲁路修的故事在终末世界将如何演绎？赶快登录游戏，解锁更多精彩！

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【媒体：有了“AI使用率”检测，会增加原创论文么******

技术的升维会打破系统力量的平衡，往往猝不及防，貌似让问题之新锐前所未有，其实有时只是将老问题放在了一个极化环境下。论文尤其文科论文原创性的问题，说是一个痼疾恐怕不会有异议。

ChatGPT迄今已发布两周年，媒体持续关注着学术研究日益上涨的“AI”含量。最新报道显示，国内多所学校开始探索人工智能技术在学生论文中的应用边界，有高校要求学生填写人工智能使用情况说明表、有高校使用现有AIGC检测工具进行检测、有高校则针对本科生毕业论文出台了AI使用的专门规定。

华东师范大学联合北京师范大学新闻传播学院发布《生成式人工智能学生使用指南》。来源：澎湃新闻

目前对论文文本中AI率检测的有效工具是缺乏的，一些自称可以检测AI使用率的工具又可以被反向应用——就像传统“查重”工具同样能教作者“去重”一样，因而高校在这个问题上方法有限，实际上是把能用到的治理杠杆都集束起来而已，比如警示、自查、教师甄别、规则引导。约束手段的乏力，似乎更加重了高校尤其是文科教育者对原创性、批判性的焦虑。

技术的升维会打破系统力量的平衡，往往猝不及防，貌似让问题之新锐前所未有，其实有时只是将老问题放在了一个极化环境下。论文尤其文科论文原创性的问题，说是一个痼疾恐怕不会有异议。今天学者们忧虑的、高度依赖AI生成的论文，在20年前可能是高度依赖“Control C + Control V”的论文，在10年前可能是高度依赖“降重神器”的论文，性质上没有差别。原创意识是一种珍贵的自觉，甚至是一种自信，它需要建立在对专业神圣性的深度信任之上。专业本身、专业的讲述者引发的这种信任越多，有原创意图的学生就会越多。当然，即便如此，也不会人人皆有。

教育者的另一个焦虑是，AI生成论文，严重缺乏人文主义精神和批判性，但它的高速简便却在强烈吸引着学生竞相采用。无疑如此，只是要更进一步想想，这个致命的吸引力从何而来？今天的学术评判标准，整体上都在朝向高效率、高功绩标准，所有行内人都在不断寻找，什么手段能高度压缩时间、什么办法能带来最高性价比的投入产出。否则，拿什么来跑过“非升即走”的倒计时，拿什么来达到论文、项目的订单量，拿什么来紧紧卡住年龄申请各类“基金”“人才”？

是否能找到最高产高效的方法，其结果，与其说是奖励性的，不如说是惩罚性的。也即，找到了只是过关，而找不到却是淘汰。大学生在高校中的学习，实际范围远大于专业知识，其中必定包括对这套“学术算法”的了解与识别。如果这套被习得的“学术算法”，本身就是反人文主义的，那么这个悖论也无法在更年轻一代思维里得到解决。从这个角度看，预防AI生成论文或许只是一个大问题的子命题。

从过往经验看，技术手段与技术治理手段一定会在一定时间内达到均衡，所以更精准化的AI检测工具早晚会出现。需要想一想的事情是，上述那些问题，比如缺乏原创性、批判性与人文主义，会不会随着工具的升级而消失。

来源：微信公号“光明论”

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【协创数据境外收入占比47% 携手张江集团奥飞数据打造AI应用项目******

长江商报消息 ●长江商报记者沈右荣

明星企业协创数据（300857.SZ）大动作。

12月27日晚，协创数据发布公告，公司及控股子公司与上海张江（集团）有限公司（简称“张江集团”）、关联方奥飞数据签订了《战略合作框架协议书》，共同打造人工智能应用示范项目。

此举，协创数据称，对公司在算力业务开展方面有着积极影响。

协创数据表现出较高的成长性。2017年以来，公司实现了营业收入、归属于母公司股东的净利润（以下简称“归母净利润”）持续双增。今年前三季度，公司归母净利润5.57亿元，同比增长1.84倍，延续了2023年全年的倍增，且已经接近2023年全年归母净利润的2倍。

协创数据以智能制造出海，与韩国、美国、日本等国家地区知名科技企业建立了长期稳定合作关系。今年上半年，公司境外市场收入占比达到47%。

二级市场上，今年9月24日以来，机构看好的协创数据，其股价已经翻了一倍多。

联手他方发力算力业务

抱团发展，这是协创数据最新的大动作。

根据公告，近日，协创数据及控股子公司广州奥佳软件技术有限公司（以下简称“奥佳软件”）与张江集团、关联方奥飞数据签订了《战略合作框架协议书》。为充分发挥合作四方在各自服务领域的资源优势，本着“互惠互利，优势互补，共同发展，实现双赢”的原则，经四方友好协商，建立战略合作关系。本次签署的协议为合作意向性协议，后续各方将签署具体合作协议以明确合作事宜并深化各方合作。

奥飞数据为深交所创业板上市公司，其是协创数据的关联方。奥飞数据持有奥佳软件40%股权，协创数据持有其51%股权，为其控股股东。

公告称，张江集团是张江科学城建设主力军、新兴产业推动者、科创生态营造者，具有统筹承担开发建设、项目引进、产业培育、功能服务、创新创业氛围营造等重要功能。奥飞数据是国内领先的互联网云计算与大数据基础服务综合解决方案提供商，致力构建多云多网多端数字产业生态平台，建设适应新一代网络通信技术5G的云计算大数据高速传输处理平台及全球互联互通网络。奥佳软件一直是人工智能和云计算解决方案领域的先行者，致力于成为中国最先进的集群算力和AI服务提供商。

四方合作的主要内容为，共同建立面向新质生产力的AI智能体训推一体创新平台，共同制定训推一体创新平台的建设规划，聚合算力、AI、行业微服务，服务张江的企业。特别是面向AI智能体、自动驾驶、机器人、生物医疗等重点行业提供坚实的训推一体创新平台。共同推动AI智能体训推一体创新平台与当地产业结合，推进行业AI智能体应用创新，打造人工智能应用示范项目。

四方发挥在自身产业链上的服务优势，在AI智能体训推一体创新平台（如大数据、大模型）、算力生态打造等领域积极合作，扩大在供应链体系、客户资源、市场拓展、生态伙伴整合等多方面的深入合作，共同开发、共谋发展。

对于本次合作，协创数据给予了乐观的评价。公司称，协议对公司在算力业务开展方面有着积极的影响，预计将对公司未来的经营业绩产生积极影响。

近年来，协创数据加大了算力业务布局，包括在上海和杭州等地搭建了算力研发体系等。

目前，公司已采购多台ARM算力，X86算力和GPU算力服务器，并根据募投项目安徽协创物联网智能终端及存储设备生产线扩建项目规划予以部署投入使用。

公司还公告称，拟采购金额不超过9亿元的AI GPU服务器，用于建设万卡级大型算力服务集群。

净利连续四个季度倍增

积极布局算力业务的协创数据，是资本严重的优质资产。公司表现出了较好的成长性。

协创数据成立于2005年成立，以存储业务为主，2013年，公司进军物联网终端设备行业，2021年，进军云服务领域，2023年，布局服务器回收业务。根据财报披露，公司经过近20年的潜心经营与不懈探索，公司已经成为全球领先的智能物联终端制造商、综合性云服务提供商、智能存储设备制造商以及服务器再制造行业的先行者和领导者。

协创数据提前进行国际化布局。2019年，协创数据开始在东南亚投资设厂，截至目前，公司在菲律宾、泰国、美国等地区设有工厂，在中国、美国、欧洲、亚太四大服务区域进行了布局，同时，公司还在积极拓展欧洲、中东等市场。

外界对协创数据的第一印象是，经营业绩稳步增长。2016年，公司营业收入8.39亿元、归母净利润0.30亿元，历经7年不间断增长，2023年，公司的营业收入、归母净利润分别达到46.58亿元、2.87亿元，分别较2016年增长4.55倍、8.57倍。其中，2023年，公司归母净利润同比增长幅度达119.46%。

今年以来，协创数据经营业绩继续高速增长。前三季度，公司实现的营业收入、归母净利润分别为53.95亿元、5.57亿元，同比增长47.95%、184.46%，均创了历史新高，且均已超过2023年全年水平。

从单季度看，今年一二三季度，公司实现的归母净利润分别为1.62亿元、1.96亿元、1.99亿元，同比增长253.42%、191.38%、140.63%，均为倍增。加上2023年第四季度，公司归母净利润已经连续四个季度倍增。

协创数据以智能制造出海，硬件制造方面，公司主要以合作研发制造和自主设计制造模式为客户支持和服务，与联想集团、安克创新、小米生态链企业（创米科技）、中国移动集团（下属专业公司）、360 集团、网易有道、Ring（美国）、Noise（印度）、3-Plus（美国）、LG（韩国）、iHome（美国）、Buffalo（日本）等知名科技型企业以及国内知名电商建立了长期稳定的合作关系。

2023年及今年上半年，协创数据境外市场收入占比分别为46.23%、47.11%。

值得一提的是，协创数据实际控制人、董事长耿四化曾任职于工业富联。公司名誉董事长郭台强是中国台湾上市公司正崴精密的董事长、总经理，其还是工业富联创始人郭台铭之弟。郭台强还是协创数据第二大股东的实际控制人。

责编：ZB

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【刷屏的DeepSeek******

每经记者郑雨航每经编辑高涵兰素英

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。

质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。

价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。

上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论：

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。

广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”

“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。

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