Zukunft der Künstlichen Intelligenz: NPU im Fokus – Ein Gespräch mit Dr. Heiner Genzken von Intel

Neural Processing Unit (NPU): Dr. Heiner Genzken von Intel ist zu Gast in der Folge 24 des Podcasts "Die Digitalisierung und wir" und diskutiert die Hardwareanforderungen für Künstliche Intelligenz. Das Cover zeigt ein Porträt von Dr. Genzken vor einem verschwommenen Hintergrund sowie ein kleines Bild der Podcast-Moderatoren Alex und Florian. Der Titel der Folge lautet "Welche Hardware braucht die KI?".
Neural Processing Unit (NPU): Dr. Heiner Genzken von Intel spricht über die Hardwareanforderungen für KI im Podcast „Die Digitalisierung und wir“, Folge 24.

Werbung. In dieser Episode von Die Digitalisierung und Wir tauchen wir tief in die Welt der Neural Processing Unit (NPU) ein und begrüßen Heiner Genzken von Intel als unseren Gast. Gemeinsam erkunden wir, wie NPUs die Entwicklung von künstlicher Intelligenz verändern und welche Auswirkungen diese Technologie auf verschiedene Branchen haben kann. Heiner gibt uns einen Einblick in die aktuellen Fortschritte, Herausforderungen und Zukunftsperspektiven der NPU und erklärt, wie sich Intel in diesem Technologiefeld positioniert. Hört rein, um mehr über die nächste Ära der KI zu erfahren und wie die NPU unser Leben und unsere Arbeit verändern werden!

Automatisierte Meeting-Protokolle durch KI

Ein spannendes Thema der Folge ist der Einsatz von KI zur Erstellung von Meeting-Protokollen. Diese Technologie verbessert die Effizienz erheblich, da sie Protokolle automatisch generiert. Moderne Tools ermöglichen eine hohe Genauigkeit, sodass eine manuelle Nachbearbeitung kaum noch nötig ist. Heiner Genzken erläutert, wie diese Automatisierung nicht nur Zeit spart, sondern auch die Qualität der Protokolle steigert, was besonders in großen Unternehmen von Vorteil ist.

Energieverbrauch und gesellschaftlicher Nutzen von KI

Ein weiterer wichtiger Punkt ist der Energieverbrauch von KI-Technologien im Vergleich zu ihrem gesellschaftlichen Nutzen. Trotz des hohen Energieaufwands überwiegen die Vorteile, wie Zeitersparnis und Effizienzsteigerung. Heiner Genzken hebt hervor, dass Anwendungen wie virtuelle Crashtests in der Automobilindustrie nicht nur Energie sparen, sondern auch die Sicherheit erhöhen und Entwicklungszyklen verkürzen.

Einsatz von Small Language Models auf lokaler NPU

Heiner Genzken diskutiert die Entwicklung und Anwendung kleiner Sprachmodelle, die auf der lokalen NPU ausgeführt werden können. Diese Modelle ermöglichen Aufgaben wie das Weichzeichnen von Hintergründen und Virenerkennung, die keine großen Modelle benötigen und lokal verarbeitet werden können. Dies spart nicht nur Energie, sondern verbessert auch die Reaktionszeit und den Datenschutz, da die Daten nicht mehr zur Verarbeitung an zentrale Server gesendet werden müssen.

Mobilitäts-Apps in Großstädten

Ein faszinierendes Beispiel für die Anwendung von KI im Alltag ist die Nutzung von Car-Sharing- und Taxi-Apps in Großstädten wie Berlin. Diese Apps haben die Art und Weise, wie wir uns fortbewegen, revolutioniert und tragen zu einer nachhaltigeren städtischen Mobilität bei. Heiner Genzken erklärt, wie diese Technologien nicht nur den Komfort erhöhen, sondern auch den Verkehrsfluss optimieren und Emissionen reduzieren.

NPU: Zukunft der KI-Notebooks

Zum Abschluss der Episode werfen wir einen Blick auf die Zukunft der KI-Notebooks. Heiner Genzken gibt einen Überblick über die kommenden Entwicklungen, darunter die zweite Generation der Core-Ultra-Prozessoren mit dem Codenamen „Lunar Lake“. Diese Prozessoren versprechen eine dreifache Rechenleistung im Vergleich zur ersten Generation und werden die Leistungsfähigkeit von KI-Notebooks auf ein neues Niveau heben.

Die Rolle der Datenkompetenz in der NPU-Ära

Um die Vorteile von KI und NPU voll ausschöpfen zu können, müssen Unternehmen und Fachkräfte über das notwendige Wissen und die Fähigkeiten verfügen, um mit großen Datenmengen effektiv umzugehen. Datenkompetenz ist ein Schlüssel, um die Potenziale der digitalen Transformation zu nutzen und Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Hört rein und bleibt dran!

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Mein Buch „KI für Content Creation“ ist ein KI Bestseller auf Amazon!

Ein Screenshot der Amazon-App, der die Bestsellerliste in der Kategorie "Künstliche Intelligenz" zeigt. Das Buch "KI für Content Creation: Texte, Bilder, Audio und Video erstellen mit ChatGPT & Co." von Alexander Loth ist auf Platz 1 mit einem Preis von 24,99 €. Es hat 15 Bewertungen mit durchschnittlich 5 Sternen. Auf Platz 2 befindet sich "The Singularity Is Nearer: When We Merge with AI" von Ray Kurzweil, das 25 Bewertungen mit durchschnittlich 4,5 Sternen hat und 14,89 € kostet.
KI Bestseller: Screenshot der Amazon-App zeigt KI für Content Creation als Nr. 1 Bestseller in der Kategorie Künstliche Intelligenz.

Mein Buch KI für Content Creation hat es auf Platz 1 in der Kategorie Künstliche Intelligenz bei Amazon geschafft! Ein riesiges Dankeschön an alle, die es gelesen und unterstützt haben – und natürlich Danke für die Vorstellung des Buchs im c’t KI-Special! Eure Rückmeldungen sind sehr wertvoll für mich.

Warum „KI für Content Creation“ so lesenswert ist

In den letzten Jahren hat Künstliche Intelligenz (KI) enorm an Bedeutung gewonnen, insbesondere durch das Aufkommen von Generative AI. Mein KI-Buch zielt darauf ab, dieses komplexe Thema auf verständliche Weise zu erklären und praktische Anwendungen für alle zu bieten, die Social-Media-Inhalte, Emails, Präsentationen, Datenanalysen oder sonstige Dokumente erstellen.

Generative AI: Der Schlüssel zur modernen Arbeitswelt

Generative AI ist eines der spannendsten und am schnellsten wachsenden Felder in der Technologie. Sie ermöglicht es, Inhalte auf eine Weise zu erstellen, die früher undenkbar war. Mein KI-Buch gibt Ihnen einen tiefen Einblick in diese spannende Technologie und zeigt, wie Sie sie effektiv für Ihre Arbeit und im Alltag nutzen können.

KI Bestseller: Was Sie im Buch erwartet

  1. Einführung in die Grundlagen der KI: Verstehen Sie die technischen Hintergründe und die wichtigsten Begriffe.
  2. Textgenerierung: Generative AI kann hochwertige Texte in Sekundenschnelle erstellen. Dies reicht von Blog-Posts über Social Media Beiträge bis hin zu kompletten Artikeln. Die Algorithmen lernen aus großen Datenmengen und verbessern sich kontinuierlich.
  3. Bild- und Videoerstellung: Neben Text kann Generative AI auch beeindruckende Bilder und Videos erzeugen. Diese Technologie wird bereits von vielen Unternehmen genutzt, um visuelle Inhalte schneller und kostengünstiger zu produzieren.
  4. Personalisierung: Generative AI kann Inhalte individuell an die Bedürfnisse und Vorlieben der Nutzer anpassen. Dies führt zu einer höheren Engagement-Rate und einer besseren Nutzererfahrung.
  5. Ethik und Verantwortung: Ein Kapitel meines Buches widmet sich den ethischen Fragen rund um Generative AI. Es ist wichtig, die Verantwortung im Umgang mit dieser Technologie zu verstehen und sicherzustellen, dass sie fair und transparent eingesetzt wird.
  6. Zukunft der Künstlichen Intelligenz: Ein Blick in die Zukunft und die nächsten großen Trends.

Euer Feedback zum KI-Bestseller ist gefragt

Für alle, die neugierig geworden sind und das Buch gerne lesen möchten: KI für Content Creation ist bereits im Handel erhältlich. Ihr könnt es in gut sortierten Buchhandlungen oder online z.B. bei Amazon bestellen. Ich bin gespannt darauf zu hören, was ihr von meinem KI-Buch haltet und welche Kapitel euch besonders gefallen haben.

Lasst mich auf Instagram wissen, welches Kapitel euer Favorit ist und wie ihr Generative AI in eurer Arbeit nutzt! 📖👇

Mein Buch „KI für Content Creation“ im c’t KI-Special vorgestellt

c't KI-Special: Buch ‚KI für Content Creation‘ von Alexander Loth neben der neuesten Ausgabe des c't Magazins.
c’t KI-Special: Buch KI für Content Creation neben der neuesten Ausgabe des c’t Magazins.

Ich freue mich riesig, dass mein Buch KI für Content Creation: Texte, Bilder, Audio und Video erstellen mit ChatGPT & Co. im c’t KI-Special vorgestellt wurde! Diese Anerkennung bedeutet mir sehr viel, da die c’t für ihre fundierten und umfassenden Berichte im Bereich der Technologie bekannt ist. Seit meiner Kindheit, als ich mit meinem 386er-Computer erste BASIC-Gehversuche unternommen habe, bin ich ein großer Fan des c’t Magazins.

Ein Blick ins c’t KI-Special

c't KI-Special: Buch ‚KI für Content Creation‘ von Alexander Loth wird in der neuesten Ausgabe des c't Magazins vorgestellt.
c’t KI-Special: Buch KI für Content Creation wird in der neuesten Ausgabe des c’t Magazins vorgestellt.

Die c’t, eine der renommiertesten Technologiezeitschriften in Deutschland, hat mein Buch im aktuellen c’t KI-Special ausführlich besprochen. Diese Ausgabe beleuchtet die neuesten Entwicklungen und Trends im Bereich der Künstlichen Intelligenz und bietet den Lesern einen tiefen Einblick in verschiedene Anwendungen und Technologien. Dass mein Buch hier Erwähnung findet, ist eine besondere Ehre und zeigt, wie relevant und aktuell die Themen in KI für Content Creation sind.

Was macht „KI für Content Creation“ so besonders?

In KI für Content Creation geht es darum, wie Künstliche Intelligenz genutzt werden kann, um Inhalte effizient und kreativ zu erstellen. Das Buch bietet praktische Anleitungen und Beispiele, wie man mit Tools wie ChatGPT Texte, Bilder, Audio und Videos erstellen kann. Es richtet sich an alle, die ihre Content-Erstellung mit KI effizienter und umfassender gestalten möchten – sei es im beruflichen Kontext oder für persönliche Projekte.

Wo kann man das Buch kaufen?

Für alle, die neugierig geworden sind und das Buch gerne lesen möchten: KI für Content Creation ist bereits im Handel erhältlich. Ihr könnt es in gut sortierten Buchhandlungen oder online z.B. bei Amazon bestellen. Schaut einfach in eurem Lieblingsbuchladen vorbei oder besucht die gängigen Online-Buchhändler. Ich hoffe, dass das Buch den Lesern genauso viel Freude bereitet wie mir das Schreiben.

Bleibt auf dem Laufenden

Danke für eure Unterstützung und viel Spaß beim Lesen des KI-Buchs und des c’t KI-Specials! Ich freue mich auf eure Kommentare und den Austausch zum neuen Buch KI für Content Creation auf Instagram, auf LinkedIn und auf X (Twitter):

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Artificial General Intelligence (AGI): Wie KI unser Verständnis von Intelligenz herausfordert – Neue Folge von „Die Digitalisierung und Wir“

KI so intelligent wie der Mensch? Der Weg Richtung AGI.
KI so intelligent wie der Mensch? Der Weg Richtung AGI.

In der neuesten Folge unseres Podcasts Die Digitalisierung und Wir sprechen wir über das Thema Artificial General Intelligence (AGI) ein. Wie nahe sind wir wirklich an der Schaffung einer KI, die menschliche Intelligenz nicht nur imitiert, sondern erreicht?

1. Programmiersprachen und KI: warum funktioniert das so gut?

Programmiersprachen funktionieren ähnlich wie unsere natürlichen Sprachen. Genau hier setzen Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer) an, um Programmierern das Leben zu erleichtern. Viele Programmieraufgaben, wie das Schreiben von Code oder das Debuggen, erfordern ein tiefes Verständnis von Mustern und Logik, ähnlich dem Erlernen einer Sprache. LLMs wie GPT können Kontext verstehen und darauf basierend Code generieren oder Vorschläge machen. Diese Fähigkeit macht LLMs zu wertvollen Werkzeugen für Entwickler, indem sie die Effizienz steigern und den Zugang zum Programmieren vereinfachen. Die Nutzung von LLMs kann auch Nicht-Programmierern helfen, einfache Programmieraufgaben durchzuführen oder automatisierte Lösungen zu erstellen.

2. Unerwartete Lösungen dank GPT-Modelle

GPT-Modelle brechen die Grenzen herkömmlicher Problemlösungsstrategien auf. GPT-Modelle sind darauf trainiert, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und zu imitieren. Dies ermöglicht ihnen, in kreativen und unvorhersehbaren Wegen zu antworten, was zu innovativen Lösungen führen kann, die menschliche Denkprozesse nachahmen. Solche Modelle können Branchen transformieren, indem sie neue Perspektiven auf Probleme bieten und Lösungswege vorschlagen, die über traditionelle menschliche Ansätze hinausgehen.

3. Sind wir bei „Sparks of AGI“?

Können Maschinen kreativ sein? Die Diskussion um Artificial General Intelligence im Kontext GPT bezieht sich auf die Momente, in denen KI-Modelle Verhalten zeigen, das scheinbar echtes Verständnis oder „Intelligenz“ impliziert. Diese Debatte wirft wichtige Fragen auf über das, was Intelligenz ausmacht und ob maschinell erzeugte Outputs, die menschliches Denken spiegeln, als echte Intelligenz betrachtet werden können. Es fordert auch unsere Definition von Kreativität und Bewusstsein heraus.

4. Von ANI zu AGI: Der entscheidende Sprung

Die Unterscheidung zwischen Artificial Narrow Intelligence (ANI) und Artificial General Intelligence (AGI) hilft uns, das Potenzial und die Grenzen aktueller KI-Entwicklungen zu verstehen. Während ANI spezialisierte Aufgaben meistert, strebt AGI danach, das breite Spektrum menschlicher Intelligenz zu erfassen. Diese Kategorisierung hilft, die Potenziale und Grenzen aktueller und zukünftiger KI-Entwicklungen zu verstehen und zu planen, wie Gesellschaft und Technologie gemeinsam evolvieren können.

5. Aktuelle Anwendungen von ANI

Von Sprachassistenten bis zu autonomen Fahrzeugen – ANI findet Anwendung in einer breiten Palette von Feldern, die von der Automatisierung einfacher Aufgaben bis hin zur Lösung komplexer Probleme reichen. Diese Vielfalt an Anwendungen demonstriert das transformative Potenzial von KI, sowohl in der Steigerung der Effizienz bestehender Prozesse als auch in der Schaffung neuer Möglichkeiten und Märkte.

6. „Proto AGI“: Auf dem Weg zu AGI

Die rasanten Fortschritte in der KI-Forschung könnten uns näher an AGI heranführen, als wir es uns vorstellen. Die Vorstufe von AGI, von Alexander Loth Proto AGI genannt, könnten als frühe Stufen der AGI angesehen werden. Fortschritte in der KI-Forschung führen zu schnellen und manchmal unerwarteten Durchbrüchen, die die Grenzen dessen erweitern, was technologisch möglich ist. Während „Proto AGI“-Modelle noch nicht das volle Spektrum menschlicher Intelligenzfähigkeiten erreichen, zeigen sie dennoch den Weg hin zu AGI und stellen wichtige Schritte in unserer Annäherung an Maschinen mit menschenähnlichen Denkfähigkeiten dar.

7. Die Tücken synthetischer Datensätze

Synthetische Datensätze bieten zwar eine Lösung für den Mangel an Trainingsdaten, können aber unbeabsichtigt bestehende Vorurteile verstärken. Synthetische Datensätze werden erzeugt, um Trainingsdaten für KI-Modelle zu diversifizieren, können aber unbeabsichtigt die in den Originaldaten vorhandenen Vorurteile und Verzerrungen replizieren oder sogar verstärken. Die Verwendung synthetischer Daten erfordert sorgfältige Überwachung und Bewertung, um sicherzustellen, dass diese nicht nur die Vielfalt erhöhen, sondern auch fair und unvoreingenommen sind. Die Entwicklung robusterer Algorithmen zur Überprüfung und Korrektur dieser Datensätze ist entscheidend.

8. Gedächtnis und Kontext in KI

Die Begrenzung des Gedächtnisses und des Kontextverständnisses in aktuellen KI-Modellen zeigt, wie viel Arbeit noch vor uns liegt. Eine verbesserte Speicher- und Kontextverarbeitung könnte die Tür zu AGI weiter öffnen. Aktuelle KI-Modelle, insbesondere Sprachmodelle, haben Schwierigkeiten, Informationen über längere Texte hinweg zu behalten oder den Kontext tiefergehend zu verstehen. Verbesserungen in der Speicher- und Kontextverarbeitungsfähigkeit sind essenziell, um KI-Modelle vielseitiger und nützlicher zu machen. Fortschritte in diesen Bereichen könnten zu einem besseren Verständnis komplexer Anfragen und zur Generierung kohärenterer und relevanterer Antworten führen.

9. Skalierungs-Herausforderungen

Die Skalierung von KI-Modellen erfordert erhebliche Rechenleistung und den Zugang zu umfangreichen, qualitativ hochwertigen Datensätzen. Während die Skalierung das Potenzial und die Leistungsfähigkeit von KI-Modellen erheblich steigern kann, birgt sie auch Risiken wie die Selbstreferenzierung, bei der Modelle zunehmend auf von KI generierte Daten trainiert werden, was ihre Innovation und Genauigkeit beeinträchtigen kann.

10. Artificial General Intelligence als gesellschaftliches Werkzeug

Könnte Artificial General Intelligence dabei helfen, menschliche Schwächen in Entscheidungsprozessen auszugleichen? KI bietet die Möglichkeit, menschliche Fähigkeiten zu ergänzen und zu erweitern, insbesondere in Bereichen, in denen kollektive Entscheidungsprozesse anfällig für Verzerrungen und Ineffizienzen sind. Durch die Nutzung von KI in Entscheidungsfindungsprozessen können wir von schnelleren, datenbasierten und objektiveren Entscheidungen profitieren. Dies setzt jedoch voraus, dass wir sorgfältig über die ethischen Rahmenbedingungen nachdenken und sicherstellen, dass KI-Systeme gerecht, transparent und nachvollziehbar gestaltet sind.

In meinem Buch KI für Content Creation (Amazon) vertiefen wir weiter, wie KI kreative Prozesse unterstützen und verbessern kann. Erfahrt in diesem KI-Buch mehr über die Möglichkeiten, die sich uns bereits heute und in der nahen Zukunft eröffnen.

Podcast abonnieren und am Data & AI Meetup teilnehmen

Hört in unsere neueste Episode rein und abonniert Die Digitalisierung und Wir, um keine unserer spannenden Episoden zu verpassen.

Nicht verpassen: am 4. April findet unser Data & AI Meetup in Frankfurt statt. Wir sprechen über aktuelle und zukünftige KI-Trends, und diskutieren im Panel mit Dilyana Bossenz und Philipp Güth! Das Event findet um 18:30 bei CHECK24 im 10. OG mit einem atemberaubenden Ausblick auf den Main statt. Mehr Informationen und Anmeldung findest du hier.

Was ist deine Meinung zu den Möglichkeiten von AGI? Diskutiere mit uns auf LinkedIn und X (Twitter) und nimm an unserem #KIBuch-Gewinnspiel teil:

„Artificial General Intelligence (AGI): Wie KI unser Verständnis von Intelligenz herausfordert – Neue Folge von „Die Digitalisierung und Wir““ weiterlesen

Effizienter Arbeiten mit Microsoft Copilot Lab: Beispiel-Prompts für eine smartere KI-Nutzung

Microsoft Copilot Lab – neue Anlaufstelle zu einer effizienteren und kreativeren Arbeitsweise mit KI-unterstützten Tools.
Microsoft Copilot Lab – neue Anlaufstelle zu einer effizienteren und kreativeren Arbeitsweise mit KI-unterstützten Tools.

Microsoft hat vor wenigen Tagen eine neue Plattform für Generative KI vorgestellt: das Copilot Lab. Als Autor des Buches KI für Content Creation sehe ich hier einen wichtigen Schritt, um Anwendern den Umgang mit KI näherzubringen. Das Copilot Lab bietet eine Fülle von Ressourcen, die darauf ausgerichtet sind, die Benutzererfahrung mit Microsofts KI-Assistenten, Copilot, zu verbessern.

Microsoft Copilot Lab steigert KI-Kompetenz

Das Copilot Lab ist das Ergebnis des Bestrebens, eine Schnittstelle zwischen fortschrittlicher Technologie und deren Anwendern zu schaffen. Es ist ein Platz, der darauf ausgerichtet ist, KI-Kompetenz, also das Wissen und die Skills, die für den effizienten Einsatz von KI notwendig sind, zu vermitteln.

Microsoft hat im Copilot Lab umfangreichen Ressourcen zusammengetragen, um Anwendern das umfassende Potential der KI näherzubringen. Training-Videos, vorgefertigte Prompts und diverse Tipps und Tricks – das Copilot Lab bietet ein breites Spektrum an Materialien, die zum Entdecken einladen.

Angefangen bei instruktiven Videos auf der Landingpage des Copilot Labs, die Einblicke in die Grundlagen des Microsoft KI-Assistenten geben, bis hin zu spezifischen Anleitungen, wie Benutzer ihre Aufgaben in Microsoft 365 effektiv erledigen können:

Praktische Prompts für den Alltag in Copilot Lab

Das Copilot Lab bietet eine Auswahl an Beispiel-Prompts für die unterschiedlichsten Anwendungen – von OneNote über Outlook bis hin zu PowerPoint. Die Nutzer können durch diese navigieren, um Anregungen zu erhalten, wie sie den Copiloten am besten in ihre tägliche Arbeit integrieren können.

Für Einsteiger in die Welt der KI-Chatbots ist der Abschnitt Eingabeaufforderung – eine Kunst besonders wertvoll. Hier werden Nutzern Tools und Artikel an die Hand gegeben, die aufzeigen, wie man effektive Prompts formuliert und somit die besten Ergebnisse aus KI-Chatbots erzielt.

Das Copilot Lab verdeutlicht die Unterschiede zwischen den zahlreichen Copilot-Produkten, wie dem eigenständigen Chatbot Copilot und der Integration in Microsoft 365, Windows 11 sowie Microsoft Edge. Dadurch können Nutzer das für sie passende KI-Tool auswählen.

Screenshot des Microsoft Copilot Labs, der eine Auswahl an Prompts zeigt, wie man alltägliche Aufgaben wie die Erstellung einer Einkaufsliste oder das Hinzufügen eines Bildes zu einem Dokument mit Hilfe von künstlicher Intelligenz vereinfachen kann.
Screenshot des Microsoft Copilot Labs, der eine Auswahl an Prompts zeigt, wie man alltägliche Aufgaben wie die Erstellung einer Einkaufsliste oder das Hinzufügen eines Bildes zu einem Dokument mit Hilfe von künstlicher Intelligenz vereinfachen kann.

Weiterführend: KI für Content Creation

Wer noch tiefer in die Thematik der KI-gestützten Content-Erstellung eintauchen möchte, dem lege ich mein neues Buch KI für Content Creation (aktuell Platz 1 der Neuerscheinungen im Bereich KI) ans Herz. Es bietet praxisnahe Einblicke in die Integration von KI in kreative Prozesse und berücksichtigt dabei wichtige ethische Aspekte.

Das Copilot Lab öffnet Ihnen die Tür zu einer Welt, in der KI nicht nur unterstützt, sondern auch inspiriert. Entdecken Sie mehr auf Copilot Lab und nutzen Sie das volle Potenzial Ihres KI-Assistenten.

Wie sind Eure Erfahrungen mit Microsoft Copilot? Diskutiert mit auf LinkedIn und X (Twitter):

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