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Web3潮流文化聚集地 Panda联手HKD打造NFT新风口

态度。《宣言》发布后，香港迅速成为全球加密行业关注的焦点。尤其是，对比美国对加密领域不断收紧的监管，crypto行业正在上演“东升西降”格局。全球人才、技术、资本纷纷涌入香港，使香港真正成为Web3潮流文化聚集地。香港数字资产交易所HKD.com作为全球首家全生态合规持牌数字资产交易平台，在世界范围内是区块链领域的顶尖交易平台之一，覆盖全香港的数字资产生态布局，拥有全港最大规模的实体交易中心，加密货币ATM网络及加密货币POS终端机网络。 HKD.com成立于2019年，拥有香港信托或公司服务提供者牌照（TCSP）、美国金融犯罪执法局（FinCEN）颁发的货币服务业务注册许可（MSB）、加拿大金融交易和报告分析中心（FINTRAC）颁发的 MSB 牌照、澳洲Austrac牌照、迪拜加密货币商品交易牌照、新加坡金融监管局（MAS）支付牌照豁免权，积极拥抱香港监管新规向香港证监会申请虚拟资产服务提供商牌照（VASP ）、第1类（证券交易类）第 7 类（提供自动化交易服务）及第 9 类（提供资产管理）牌照； HKD.com是一个基于香港，面向全球的世界级数字资产交易平台。致力于将数字资产实体化和普及化，除了安全严谨的线上数字资产交易平台外，亦于香港核心商业地段设立面积过万尺的数字货币交易实体店，堪称香港最具规模的合规数字资产交易所。据了解，ESG Panda已与HKD.com(香港数字资产交易所)达成深度合作伙伴关系，双方将联名推出限量版ESG Panda NFT，用于将建设一个链接元宇宙虚拟世界与现实世界的桥梁。元宇宙虚拟世界是基于计算机模拟和虚拟技术实现的，与现实世界有一定的虚拟性质；在元宇宙虚拟世界中，人们可以享有更高的自由度，比如可以自由探索、创造、交互等。现实世界则受制于各种自然条件和社会规则。Web3行业的建设者们常常在思考，如何将元宇宙虚拟世界和现实世界链接起来？ESG Panda NFT正是基于这样的思考后而发行的，通过NFT将元宇宙虚拟世界和现实时间链接起来 ESG Panda NFT 总发行量10万张，以孟菲斯动物园的熊猫乐乐为原型，通过大熊猫乐乐离世事件呼吁全球爱护动物、保护环境。作为ESG Panda NFT的持有者可以享受四大权益： ESG Panda NFT锚定真实黄金，每一张NFT都可以随时通过线上或线下的方式提取到对应的黄金；每一张NFT都将获得由比特大陆提供的真实算力包，NFT持有者将从中长期受益；持有NFT还将获得月化2%-7%的BTC收益；持有NFT用户将获得一份由香港数字资产交易所提供的HDAO生态白名单（200u额度），拥有HDAO生态白名单的用户，可以获得HDAO 7折认购权。未来元宇宙的探险中，数字收藏品的价值将贯穿始终。而NFT技术正是这些珍贵数字艺术品、游戏道具和虚拟土地的保证。随着香港Web3政策的不断推进，NFT将成为数字资产投资和交易的重要方式，掌握这一技术将为您在元宇宙中开辟新的财富大门。ESG Panda NFT在香港这块潮流文化聚集地中诞生，也将借着香港和Web3的东风，在香港这快肥沃的土壤上茁壮成长。来源：金色财经

金色财经2023-04-08

Ripple 赢得了针对 SEC 的诉讼真相在这里

采购中实现长期飞跃提供强大的基础。在加密行业你想抓住下一波牛市机会你得有一个优质圈子，大家就能抱团取暖，保持洞察力。如果只是你一个人，四顾茫然，发现一个人都没有，想在这个行业里面坚持下来其实是很难的。想抱团取暖，或者有疑惑的，欢迎加入！感谢阅读，喜欢的朋友可以点个赞关注哦，我们下期再见来源：金色财经

金色财经2023-04-08

在急于抢夺 BTC 降落伞的情况下比特币可能会暴涨 3,300%

的交易价格为 27,897 美元。在加密行业你想抓住下一波牛市机会你得有一个优质圈子，大家就能抱团取暖，保持洞察力。如果只是你一个人，四顾茫然，发现一个人都没有，想在这个行业里面坚持下来其实是很难的。想抱团取暖，或者有疑惑的，欢迎加入！感谢阅读，喜欢的朋友可以点个赞关注哦，我们下期再见来源：金色财经

金色财经2023-04-08

下周是关键布局时机、四月的山寨月能维持下去吗？

为目前这种情况反而是对市场的利好，加上加密行业自身的一些重大叙事，势必会把市场推向高点；在公布停止加息后，经济衰退就会成为炒作的重点，经济衰退利空风险市场，加上加密行业自身积累到一定程度的一些泡沫，势必又要重新洗一次。来源：金色财经

金色财经2023-04-08

a16z：机器学习和零知识证明的制衡

人兴奋和有点令人生畏的思考。对于任何在加密行业工作的人来说，自然的冲动(在惊叹于机器学习可以做什么之后)是考虑潜在的中心化向量，以及如何将这些向量去中心化到一个人们可以透明地审计和拥有的网络中。目前的模型是通过吸收大量公开可用的文本和数据来构建的，但目前只有少数人控制和拥有这些模型。更具体地说，问题不是“人工智能是否具有巨大的价值”，而是“我们如何构建这些系统，使与之交互的任何人都能获得经济利益，如果他们愿意，还能确保他们的数据以尊重他们隐私权的方式使用。” 最近，有一种声音呼吁暂停或减缓Chat-GPT等大型人工智能项目的进展。停止进展可能不是这里的解决方案：相反，更好的做法是推动开源模型，在模型提供者希望其权重或数据是私有的情况下，用链上和完全可审计的隐私保护的零知识证明来保护它们。如今，后一种围绕私有模型权重和数据的用例在链上尚不可行，但零知识证明系统的进步将使其在未来成为可能。可验证和可拥有的机器学习像我使用Chat-GPT构建的象棋AI在这一点上感觉相对良性：一个具有统一输出的程序，它不会使用侵犯有价值的知识产权或侵犯隐私的数据。但是，当我们想要确保我们被告知的模型在 API 后面运行时确实是运行的模型时会发生什么？或者如果我想将经过验证的数据提取到链上的模型中，并确保数据确实来自合法方？如果我想确保提交数据的“人”确实是人，而不是试图攻击我的网络的机器人，该怎么办？零知识证明，凭借其简洁地表示和验证任意程序的能力，是实现这一目标的一种方式。值得注意的是，今天，在链上机器学习环境中零知识证明的主要用例是验证正确的计算。换句话说，零知识证明，更具体地说，SNARK(简洁的非交互式知识论证)，在ML上下文中因其简洁属性而最有用。这是因为零知识证明保护了证明者(及其处理的数据)的隐私不受窥探验证者的侵害。像全同态加密(FHE)、功能加密或可信执行环境(TEE)这样的隐私增强技术更适用于让不受信任的验证者对私有输入数据运行计算(更深入地探索这些技术不在本文的范围内)。让我们退一步，从更高层次上理解你可以用零知识表示的机器学习应用程序的类型。(要想更深入地了解ZK，请参阅我们关于零知识证明算法和硬件改进的文章，Justin Thaler关于SNARK性能的工作，或者我们的零知识标准。)零知识证明通常将程序表示为算术电路：使用这些电路，证明者从公共和私人输入中生成一个证明，验证者从数学上计算该语句的输出是正确的——而不获得关于私人输入的任何信息。我们仍然处于在链上使用零知识证明进行计算实用验证的非常早期阶段，但算法的改进正在扩大可行的范围。以下是零知识证明在机器学习中的五种应用方式。 1. 模型真实性：你希望确保某些实体声称已经运行的机器学习模型确实是运行过的模型。例如，可以在 API 后面访问模型的情况，并且特定模型的提供者有多个版本——比如，一个更便宜、不太准确的版本和一个更昂贵、性能更高的版本。如果没有证据，你就无法知道模型的提供者是否为你提供了更便宜的模型，而你实际上已经支付了更昂贵的模型(例如，模型的提供者想要节省服务器成本并提高他们的利润率)。要做到这一点，你需要为模型的每个实例化单独的证明。实现这一目标的一种实用方法是通过Dan Boneh、Wilson Nguyen和Alex Ozdemir的功能承诺框架，这是一种基于SNARK的零知识承诺方案，允许模型所有者向模型提交数据，用户可以将数据输入模型并收到已提交模型已运行的验证。一些构建在Risc Zero(一种基于 STARK 的通用虚拟机)上的应用程序也支持这一点。Daniel Kang、Tatsunori Hashimoto、Ion Stoica和Yi Sun进行的其他研究已经证明，可以验证ImageNet数据集上的有效推断，准确率为92%(与性能最高的非ZK验证ImageNet模型相当)。但是仅仅收到提交的模型已经运行的证据是不够的。模型可能不能准确地表示给定的程序，因此希望提交的模型由第三方进行审计。功能承诺允许证明者确定它使用了一个已提交的模型，但它们不能保证关于已提交模型的任何内容。如果我们能够使零知识证明具有足够的可执行性来证明训练(参见下面的示例#4)，那么有一天我们也可以开始得到这些保证。 2. 模型完整性：你希望确保相同的机器学习算法以相同的方式在不同用户的数据上运行。这在你不希望应用任意偏见的领域非常有用，例如信用评分决策和贷款申请。你也可以使用功能承诺。为此，你将提交一个模型及其参数，并允许人们提交数据。输出将验证模型是否使用每个用户数据的提交参数运行。或者，模型及其参数可以公开，用户自己可以证明他们将适当的模型和参数应用于他们自己的（经过身份验证的）数据。这在医疗领域可能特别有用，因为法律规定患者的某些信息必须保密。在未来，这可能会使医疗诊断系统能够从完全私密的实时用户数据中学习和改进。 3.证明：你希望将来自外部经过验证的各方(例如，任何可以产生数字签名的数字平台或硬件)的证明集成到一个模型或任何其他类型的链上运行的智能合约中。为此，你将使用零知识证明来验证签名，并将该证明用作程序的输入。Anna Rose和Tarun Chitra最近与Daniel Kang和Yi Sun一起主持了一集零知识播客，探讨了这一领域的最新进展。具体来说，Daniel和Yi最近发布了一项工作，研究如何验证由经过验证的传感器拍摄的图像是否经过裁剪、调整大小或有限的编辑等转换——这在你想证明图像不是深度伪造而是经过某种合法形式的编辑的情况下很有用。Dan Boneh和Trisha Datta也做了类似的工作，使用零知识证明来验证图像的来源。但是，更广泛地说，任何经过数字认证的信息都可以进行这种形式的验证：正在研究EZKL库的Jason Morton(下一节将详细介绍)将其称为“给区块链眼睛”。任何签名的端点：(例如，Cloudflare的SXG服务，第三方公证员)都会生成可验证的数字签名，这对于证明来自受信任方的出处和真实性非常有用。 4. 去中心化推理或训练：你希望以去中心化的方式进行机器学习推理或训练，并允许人们向公共模型提交数据。要做到这一点，你可以在链上部署一个已经存在的模型，或者构建一个全新的网络，并使用零知识证明来压缩模型。Jason Morton的EZKL库正在创建一种方法，用于提取ONXX和JSON文件，并将它们转换为ZK-SNARK电路。最近在ETH Denver的演示表明，这可以用于创建基于图像识别的链上寻宝游戏等应用程序，其中游戏的创造者可以上传照片，生成图像的证明，玩家可以上传图像；验证者检查用户上传的图像是否与创建者生成的证明充分匹配。EZKL现在可以验证多达1亿个参数的模型，这意味着它可以用于在链上验证ImageNet大小的模型(有6000万个参数)。其他团队，如Modulus Labs正在对不同的证明系统进行链上推理的基准测试。Modulus的基准运行高达1800万个参数。在训练方面，Gensyn正在构建一个去中心化的计算系统，用户可以输入公共数据，并通过一个去中心化的节点网络来训练他们的模型，并验证训练的正确性。 5. 身份证明：你想要在不损害他们隐私的情况下验证某人是独一无二的人。为此，你需要创建一种验证方法——例如，生物识别扫描，或以加密方式提交政府ID的方法。然后，你将使用零知识证明来检查某人是否已被验证，而不透露有关该人身份的任何信息，无论该身份是完全可识别的，还是像公钥那样的假名。 Worldcoin通过他们的身份证明协议来做到这一点，这是一种通过为用户生成唯一的虹膜代码来确保抗女巫攻击的方法。至关重要的是，为WorldID创建的私钥(以及为Worldcoin用户创建的加密钱包的其他私钥)与项目的眼睛扫描球在本地生成的虹膜代码完全分离。这种分离完全将生物识别标识与任何形式的用户密钥分离开来，这些密钥可能来自于一个人。Worldcoin还允许应用程序嵌入一个SDK，允许用户使用WorldID登录，并利用零知识证明保护隐私，允许应用程序检查该人是否拥有WorldID，但不支持个人用户跟踪(更多细节，请参阅这篇文章)。这个例子是用零知识证明的隐私保护特性来对抗更弱、更恶意的人工智能形式的一种形式，所以它与上面列出的其他例子有很大的不同(例如，证明你是一个真正的人，而不是一个机器人，而不透露任何关于你自己的信息)。模型架构和挑战实现SNARK(简洁的非交互式知识论证)的证明系统的突破是将许多机器学习模型放在链上的关键驱动因素。一些团队正在现有的架构(包括Plonk、Plonky2、Air等)中制作定制电路。在自定义电路方面，Halo 2已经成为Daniel Kang和Jason Morton的EZKL项目等在工作中使用的流行后端，。Halo 2的证明时间是准线性的，证明大小通常只有几千字节，验证时间是常数。也许更重要的是，Halo 2拥有强大的开发人员工具，使其成为开发人员使用的流行SNARK后端。其他的团队，比如Risc Zero，则致力于一个通用的VM策略。其他人正在使用Justin Thaler基于求和校验协议的超高效证明系统创建自定义框架。证明生成和验证时间绝对取决于生成和检查证明的硬件，以及生成证明的电路的大小。但这里需要注意的关键是，无论所表示的程序是什么，证明的大小总是相对较小，因此验证者检查证明的负担是有限的。然而，这里有一些微妙之处：对于像Plonky2这样使用基于FRI的承诺方案的证明系统，证明大小可能会增加。(除非它被包装在一个基于配对的SNARK中，如Plonk或Groth16，它们的大小不会随着语句的复杂性而增长。) 这里机器学习模型的含义是，一旦你设计了一个证明系统，准确地表示一个模型，实际验证输出的成本将非常便宜。开发人员必须考虑最多的事情是证明时间和内存：以一种可以相对快速地证明模型的方式表示模型，并且理想的证明大小在几千字节左右。为了证明机器学习模型在零知识下的正确执行，你需要对模型架构(层、节点和激活函数)、参数、约束和矩阵乘法操作进行编码，并将它们表示为电路。这涉及到将这些属性分解为可以在有限域上执行的算术运算。该领域仍处于起步阶段。在将模型转换为电路的过程中，准确性和保真度可能会受到影响。当一个模型被表示为一个算术电路时，那些前面提到的模型参数、约束和矩阵乘法操作可能需要近似和简化。当算术运算被编码为证明的有限域中的元素时，一些精度可能会丢失(或者在没有这些优化的情况下，使用当前的零知识框架生成证明的成本将高得离谱)。此外，为了精确起见，机器学习模型的参数和激活通常被编码为32位，但今天的零知识证明不无法在没有大量开销的情况下以必要的算术电路格式表示32位浮点运算。因此，开发人员可以选择使用量化的机器学习模型，其32位整数已经转换为8位精度。这些类型的模型有利于表示为零知识证明，但被验证的模型可能是高质量初始模型的粗略近似。在这个阶段，无可否认，这是一场追赶游戏。随着零知识证明变得更加优化，机器学习模型的复杂性也在增长。已经有许多有前景的优化领域：证明递归可以通过允许证明用作下一个证明的输入来减少整体证明的大小，解锁证明压缩。也有一些新兴的框架，比如Linear A的Apache张量虚拟机(TVM)的分支，它改进了一个转译器，用于将浮点数转换为零知识友好的整数表示。最后，我们a16z crypto乐观地认为，未来的工作将使在SNARK中表示32位整数变得更加合理。 “规模”的两种定义零知识证明可通过压缩进行扩展：SNARK允许你使用一个极其复杂的系统(虚拟机、机器学习模型)，并以数学方式表示它，以便验证它的成本小于运行它的成本。另一方面，机器学习通过扩展来扩展：今天的模型随着更多的数据、参数和GPU/TPU参与训练和推理过程而变得更好。中心化的公司可以以几乎不受限制的规模运行服务器：按月收取API调用费用，并支付运营成本。区块链网络的经济现实几乎以相反的方式运行：鼓励开发人员优化他们的代码，使其在计算上可行(并且便宜)。这种不对称有一个巨大的好处：它创造了一个证明系统需要变得更有效的环境。我们应该推动在机器学习中要求区块链提供同样的好处——即可验证的所有权和共享的真理概念。虽然区块链激励了zk-SNARK的优化，但计算的每个领域都将受益。来源：金色财经

金色财经2023-04-08

美联储重磅信号突袭：美元已死落空上演反弹比特币保持高价

备'的宏观情绪所压制，”他警告说。在加密行业你想抓住下一波牛市机会你得有一个优质圈子，大家就能抱团取暖，保持洞察力。如果只是你一个人，四顾茫然，发现一个人都没有，想在这个行业里面坚持下来其实是很难的。想抱团取暖，或者有疑惑的，欢迎加入！感谢阅读，喜欢的朋友可以点个赞关注哦，我们下期再见来源：金色财经

金色财经2023-04-07

比特币 (BTC) 挖K难度的新纪录达到历史新高

继续影响加密生态系统中的重要数据。在加密行业你想抓住下一波牛市机会你得有一个优质圈子，大家就能抱团取暖，保持洞察力。如果只是你一个人，四顾茫然，发现一个人都没有，想在这个行业里面坚持下来其实是很难的。想抱团取暖，或者有疑惑的，欢迎加入！感谢阅读，喜欢的朋友可以点个赞关注哦，我们下期再见来源：金色财经

金色财经2023-04-07

伊隆马斯克和狗狗币鲸鱼是否计划了最近的价格飙升？

然是市场上最受关注的加密货币之一。在加密行业你想抓住下一波牛市机会你得有一个优质圈子，大家就能抱团取暖，保持洞察力。如果只是你一个人，四顾茫然，发现一个人都没有，想在这个行业里面坚持下来其实是很难的。想抱团取暖，或者有疑惑的，欢迎加入我们来源：金色财经

金色财经2023-04-07

以太坊上海升级即将到来加密领域还有哪些值得关注的LSD项目

些协议未来都会有不错的增长和发展。在加密行业你想抓住下一波牛市机会你得有一个优质圈子，大家就能抱团取暖，保持洞察力。如果只是你一个人，四顾茫然，发现一个人都没有，想在这个行业里面坚持下来其实是很难的。想抱团取暖，或者有疑惑的，欢迎加入我们—— 来源：金色财经

金色财经2023-04-07

把脉波场千亿稳定币目标：USDT继续领跑香港成新看点

家哪条公链掌控了稳定币，基本就掌握了加密行业的话语权。稳定币作为拉动DeFi增长的三家马车之一，其重要意义不言而喻，而USDT作为稳定币领域中的绝对王者，更是诸多公链基础设施“抢夺”的重中之重。据Tether官网数据显示，波场TRON拥有441亿美元的USDT市值，远大于以太坊拥有352亿美元的市值，成为了USDT的流量王者。不过，如今所有的理所当然，都源于曾经孙宇晨对于加密行业的准确定位。在公链大爆发的前几年，当一众“公链杀手”都将发展重点围绕在各类看不见摸不着的应用场景时，唯独孙宇晨将重点放在了加密货币本身的应用上。既然公链发展初期承载海量应用不现实，那么就承载海量的稳定价值资产。孙宇晨当时预测，加密资产领域一个比较确定的趋势是——稳定币作为支付网络将具有越来越多的应用场景，在国际支付环节大有可为。同时，孙宇晨也强调，稳定币对于一个公链生态来说至关重要，可以说如果没有稳定币，就没有良好的公链生态。孙宇晨认为，稳定币结算可以成为国际间支付的强需求，USDT自然是当时最好的媒介。 USDT并非只有波场一个合作方，促成波场TRON在稳定币领域的全面爆发的核心仍是波场版稳定币自身的优势和布局的完善性。事实上，依托于波场TRON公链更安全、低成本、高效率底层区块链优势，波场TORN一直是行业内最具金融普惠属性的。得益于此，基于TRON TRC20协议流通的USDT天然就有着透明安全、近零转账费、秒级到账的优势，这样的效率的确是传统支付难以望其项背的，在加密领域无出其右者。凭借孙宇晨当时狠辣的眼光与执行力，USDT-TRC 20迅速打开市场空间，2021年初成功突破了100亿美元大关。在后续的发展中，波场TRON不断乘胜追击，成为了稳定币市场当之无愧的重磅玩家。据悉，如今的波场TRON已经建立了一个强大且多样的稳定币生态，由五大支柱-USDT、USDC、USDD、USDJ和TUSD支撑，前有“顶流”USDT和USDC冲锋陷阵，后者则包含超抵押的稳定币、去中心化的算法稳定币和合规的美元锚定稳定币。多样化的稳定币发展运营战略无疑为用户带来了更多的选择。同样，也正如孙宇晨当时预测的那样，凭借多年来稳定币结算的主导地位，波场TRON也迎来了自己的华丽转身。借助稳定币结算积累的优势，近年来波场TRON链上生态也愈发繁荣，在NFT、DeFi、GameFi、稳定币、元宇宙、跨链、DID等行业主要赛道均有良好布局。 “我们非常兴奋能够在培育全球稳定币市场、推动DeFi发展和塑造未来金融方面发挥自己的作用。有了用户的支持，我们将不断努力推动波场TRON成为稳定币增长的首选平台！”孙宇晨强调了自己的目标。孙宇晨将波场TRON定位为“更便宜、更好用的以太坊”，从稳定币这个赛道审视，波场TRON的确实至名归。行稳致远，香港市场有望打开第二增长曲线尽管加密市场尚未恢复，但市场对于稳定币的总体需求仍不断攀升。合作共赢的生态式打法和一贯的好运气为波场TRON在这个动荡的当下得以行稳致远，同时能够化危为机。今年初，美国证券交易委员会（SEC）向BUSD发行商Paxos发布了“韦尔斯通知”（Wells notice），监管风暴令这一曾经市值前三的稳定币巨头就此宣告结束自己的统治，随一纸传闻匆匆退出稳定币的竞争舞台。这显示出，在监管寒冬下，相较于“什么都做”，携手共赢是一种更稳妥的方式。另一个插曲是顶流USDC的信任危机。受硅谷银行（SVB）破产拖累，市场对USDC的信任度下降，引发了大规模的挤兑和抛售。自从硅谷银行破产以来，USDC的净流出已经超过了100亿美元，其市值相比3月初的430亿美元，已经缩水了约23%。反观USDT市值不降反增，自3月10日以来，USDT的市值增长约80亿美元，达到800亿美元，占据60%的稳定币市场份额，创2021年5月以来新高。 BUSD离场导致的市场空缺和USDC信任危机，直接导致USDT-TRC 20流通量在近期出现了爆发增长。市场用脚投票，波场TRON在安稳度过市场波动的同时，也抓住了巨头退出后的市场机遇。以上的插曲可以总结为波场TRON稳定币战略的前瞻性和一些好运气。更确定的增量则来自于香港加密新政下，稳定币赛道的新机遇。在2023年1月31日发布的相关讨论文件中，香港金管局表示，建议将与稳定币相关的若干活动纳入监管，同时阐述了预期的监管范围和主要的监管要求，明确2023/2024年就稳定币新推发牌规定和监管规则。作为全球重要的金融中心之一，香港相关细则不断明确将有助于推进香港加密市场的爆发式增长，在这一过程中，将吸引大量资金进入香港。稳定币这一有着价值尺度、流量入口、风险规避等关键作用的“加密圣杯”，也将迎来明确的增长，这也给了孙宇晨和波场TRON极大的机会。这样也就不难理解孙宇晨的稳定币市值翻倍目标了，在现实需求以及合规政策的带动下，波场TRON将不仅仅局限于加密行业内部的结算，还将迈向更广阔的市场。从这个角度来看，稳定币市值目标冲击千亿美元，或许只是孙宇晨和波场TRON稳定币帝国蓝图的第一步。来源：金色财经

金色财经2023-04-07

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