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IA Generativa: O Que É, Quais São Seus Benefícios e Aplicações?

By setembro 6, 2023março 25th, 2024No Comments
IA Generativa: dois homens de camisa social sorrindo e olhando para o computador.

Você provavelmente já ouviu falar de ferramentas baseadas em inteligência artificial (IA) generativa, como ChatGPT, DALL-E, Midjourney entre outras. 

Essas ferramentas estão recebendo cada vez mais atenção graças ao fato de permitirem que qualquer pessoa crie conteúdo, desde anúncios de texto para produtos e serviços, post de rede social, até roteiros para anúncio de vídeo no Youtube Ads, tudo isso usando IA.

Esse potencial para revolucionar a criação de conteúdo em vários setores torna importante entender o que é IA generativa, como está sendo utilizada e por quem. Neste artigo, você entenderá o que é IA generativa, como ela funciona, algumas aplicações do cotidiano e seus benefícios.

O Que É IA Generativa?

Ao contrário das abordagens tradicionais de IA que trabalham com base em regras predefinidas ou na análise de dados históricos para fazer previsões, a IA generativa utiliza modelos de aprendizado profundo para aprender a essência de um conjunto de dados e, a partir dessa compreensão, criar algo novo.

A IA generativa não é simplesmente uma “máquina criativa”, mas sim uma tecnologia que combina aprendizado de máquina avançado com os padrões e nuances encontrados em dados de treinamento para produzir conteúdo novo e relevante.

Qual É a Origem das IAs Generativas?

A IA Generativa está em desenvolvimento desde a década de 1970, com o objetivo de gerar textos sozinha. Engenheiros especializados em IA eventualmente começaram a treinar as GANS, redes adversárias generativas, capazes de produzir textos baseados na fala humana. 

A ascensão das IA generativas modernas é fortemente impulsionada pelo aumento do poder de processamento computacional e pelo acesso a grandes volumes de dados, essenciais para treinar esses modelos complexos. 

Em 2014, um avanço notável ocorreu com a introdução das Redes Neurais Adversárias (GANs), uma arquitetura proposta por Ian Goodfellow e colegas. As GANs consistem em dois componentes: o gerador, que cria dados, e o discriminador, que avalia se os dados são autênticos ou gerados.

Esses componentes são treinados em conjunto, aprimorando-se mutuamente. As GANs revolucionaram a criação de conteúdo generativo, permitindo a geração de imagens, textos, áudios e outros tipos de dados com qualidade impressionante. 

Em 2018, a OpenAI lançou o primeiro modelo GPT , chamado GPT-2, que demonstrou a capacidade de gerar texto coerente e contextually relevante. Desde então, a evolução dos modelos GPT culminou no GPT-3, que tem milhares de milhões de parâmetros e pode criar uma variedade surpreendente de conteúdo textual.

Para Que Serve a IA Generativa?

Ao capacitar sistemas computacionais a gerar conteúdo autêntico e original, a IA generativa abre portas para uma gama diversificada de aplicações criativas e práticas. Vamos explorar a seguir algumas das áreas nas quais a IA generativa está moldando o cenário atual.

IA Generativa para Geração de Texto

A IA generativa pode criar textos coesos e relevantes em uma variedade de estilos e tópicos, tornando-se uma ferramenta valiosa para profissionais de diversas áreas.

Conheça a Tess AI da Pareto, a primeira orquestradora de IA no Brasil. Ela se conecta a principais IAs do mundo, permitindo que você crie facilmente texto, imagens, vídeos e muito mais. Basta fornecer um tópico ou ideia, e a IA cuidará de tudo em segundos. Veja abaixo um exemplo de geração de texto:
Inteligência Artificial no Marketing: vídeo gerado pela Tess AI

IA Generativa para Geração de Imagem

Geração de imagem por meio de IA é uma técnica que transforma texto em imagens. Um exemplo disso é esse prompt: “cidade futurística à noite com arranha-céus de vidro e carros voadores”.

Nesse caso, um modelo de IA gerador de imagens pode criar uma arte representando uma cidade futurística noturna com arranha-céus de vidro e carros voadores, capturando os detalhes descritos no texto, como elementos arquitetônicos futuristas e a hora do dia.

A seguir, veja uma prévia de imagens incríveis que foram geradas pela Tess AI.

Inteligência Artificial no Marketing: Imagens geradas pela Tess AI

Acesse 50 Prompts Para Criar Imagens Incríveis com a Tess AI para saber mais sobre geração de imagens geradas por IA e quais prompts utilizar para aperfeiçoar uma ideia.

IA Generativa para Geração de Vídeo

A IA generativa para geração de vídeo é uma ferramenta valiosa para criar conteúdo personalizado em escala, atendendo às necessidades individuais dos espectadores ou clientes. Isso pode ser aplicado em tutoriais personalizados, anúncios direcionados e experiências de aprendizado sob medida.

Combinando elementos visuais, a IA generativa pode criar vídeos e animações envolventes para uso em entretenimento, publicidade, educação etc. Basta adicionar comandos apresentando sua ideia em texto e/ou imagem de referência, e em poucos minutos, o vídeo é gerado automaticamente.

Veja outro exemplo que a Tess AI é capaz de gerar! dessa vez em vídeo.

IA Generativa: vídeo da Rainha do Gelo gerado pela Tess AI

Prompt: Icequeen (Rainha do Gelo)

IA Generativa para Geração de Código

A IA generativa desempenha um papel crucial ao facilitar a criação de códigos e algoritmos, tornando o processo de desenvolvimento de software mais eficiente e ágil.

Além disso, ela é capaz de aprimorar o código já existente, identificando pontos que podem ser melhorados nos algoritmos e oferecendo sugestões para aumentar a eficiência e o desempenho dos programas. Isso resulta em economia de tempo e recursos para os desenvolvedores e as equipes de engenharia

Na Tess AI é possível gerar código em qualquer linguagem. Veja a facilidade!

IA Generativa: código gerado pela Tess AI

IA Generativa para Tradução de Idiomas

A IA generativa para tradução de idiomas não se limita apenas a converter palavras, ela adapta o estilo e a tonalidade para que a tradução soe mais natural.

Ou seja, ela compreende o contexto e a cultura, permitindo traduções que respeitam nuances culturais e expressões idiomáticas. Isso resulta em traduções mais precisas e contextuais, promovendo uma comunicação global eficaz e autêntica.

Além disso, sua escalabilidade a torna uma ferramenta versátil, atendendo às crescentes demandas de tradução global. A seguir, uma exemplificação simples de como a Tess AI pode te ajudar nesse segmento.

IA Generativa: Tradução feita pela Tess AI

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Quais São os Desafios da IA ​Generativa?

A IA Generativa está em constante evolução, mas enfrenta diversos desafios em sua jornada de desenvolvimento. Estes são alguns dos principais obstáculos a serem superados:

1. Infraestrutura Computacional

A IA Generativa exige recursos computacionais substanciais. Isso inclui a necessidade de hardware robusto e eficiente para treinar e executar modelos generativos complexos.

A infraestrutura computacional também enfrenta desafios relacionados à acessibilidade de recursos. O treinamento de modelos generativos de última geração muitas vezes requer clusters de servidores de alto desempenho e unidades de processamento gráfico poderosos. E isso pode representar um alto custo.

Além disso, a manutenção e a otimização dessas infraestruturas são desafios constantes, pois a tecnologia avança rapidamente, exigindo atualizações frequentes para acompanhar os desenvolvimentos mais recentes em hardware e software.

2. Velocidade de Amostragem

A geração de amostras por modelos generativos pode ser lenta, especialmente em modelos mais avançados. Para melhorar a velocidade, é necessário pesquisa e desenvolvimento de algoritmos de geração mais eficientes, bem como a otimização de hardware para acelerar o processo.

A velocidade de amostragem é especialmente crítica em aplicações em tempo real, como jogos, simulações, assistentes virtuais e sistemas de recomendação. Portanto, os esforços para superar esse desafio são essenciais para desbloquear todo o potencial da IA Generativa em uma variedade de domínios.

3. Qualidade dos Dados

Modelos generativos dependem de grandes volumes de dados de alta qualidade para aprender e criar conteúdo de forma significativa. Garantir que os dados usados para treinamento sejam precisos, representativos e livres de vieses é fundamental para evitar resultados problemáticos.

Uma parte importante desse desafio é a coleta e curadoria dos dados. Isso envolve a seleção cuidadosa de conjuntos de dados que representem adequadamente o domínio de aplicação, bem como a limpeza e a preparação meticulosa dos dados para eliminar erros e vieses indesejados.

A interpretação dos resultados gerados por modelos generativos também está ligada à qualidade dos dados. Entender como e por que um modelo produziu um determinado resultado pode ser desafiador, especialmente em modelos complexos, como redes neurais profundas.

4. Licenças de Dados

A obtenção de acesso a dados e a questão das licenças de uso são desafios importantes na área da IA Generativa. Isso se aplica não apenas à coleta de dados, mas também à utilização de modelos pré-treinados que podem conter restrições de licença.

Quando se trata de coleta de dados, muitos conjuntos de dados relevantes podem ser protegidos por direitos autorais ou outras restrições legais.

À medida que a pesquisa em IA Generativa avança, superar esses desafios é essencial para desbloquear todo o potencial dessas tecnologias e torná-las mais acessíveis e eficazes em uma variedade de aplicações práticas.

Quais São os Benefícios da IA ​​Generativa?

A IA Generativa oferece uma série de benefícios. Separamos alguns dos principais:

1. Criação de Conteúdo Autêntico

Os algoritmos de IA generativos têm a capacidade de gerar conteúdo novo e original, que muitas vezes é tão convincente quanto o conteúdo criado por seres humanos. Isso abre portas para uma série de vantagens práticas e criativas.

Um dos principais benefícios é a eficiência criativa que a IA generativa oferece. Ela automatiza a criação de conteúdo, poupando tempo e recursos tanto para indivíduos como para empresas. Isso é particularmente valioso em setores onde a produção de conteúdo é constante, como marketing, entretenimento etc.

A escalabilidade também é um aspecto importante desses benefícios. A IA generativa permite que a produção de conteúdo seja dimensionada de maneira eficiente, o que significa que empresas podem atender a um público maior sem a necessidade de aumentar proporcionalmente sua equipe humana.

2. Criação de Conteúdo Personalizado

A IA Generativa pode criar conteúdo sob medida, como recomendações de produtos, música, arte e até mesmo textos, com base nas preferências e necessidades individuais.

Além disso, a capacidade de gerar texto personalizado é outra aplicação valiosa. A IA Generativa pode produzir conteúdo escrito, como artigos, histórias ou mensagens, adaptando-se ao estilo e ao tom desejados, atendendo às necessidades específicas de comunicação.

3. Eficiência no Processamento de Dados

Outro benefício notável da IA Generativa é sua eficiência no processamento de dados. Essa tecnologia acelera o processamento de grandes conjuntos de dados, permitindo análises mais rápidas e a extração de insights valiosos em diversas áreas, como pesquisa científica, finanças e saúde.

Em pesquisa científica, a IA Generativa permite analisar e interpretar dados experimentais complexos de maneira rápida, impulsionando a descoberta científica. Na área financeira, ela é usada para análises de mercado em tempo real e detecção de fraudes, agilizando a tomada de decisões.

Na saúde, a IA Generativa acelera a análise de imagens médicas e melhora a precisão diagnóstica, contribuindo para diagnósticos mais rápidos e precisos.

4. Melhoria na Experiência do Usuário

A IA generativa tem a capacidade de personalizar a interação do usuário, adaptando o conteúdo e os serviços de acordo com as preferências individuais, tornando a experiência mais relevante e envolvente.

Por exemplo, em plataformas de streaming, como Netflix, a IA é usada para analisar o histórico de visualização e as preferências de um usuário. Com base nesses dados, ela pode gerar recomendações altamente personalizadas, sugerindo filmes e séries que são mais propensos a atrair o interesse do espectador.

5. Economia de Tempo

A automatização de tarefas repetitivas como criação de conteúdo, análise de dados e até mesmo redação de textos, pode ser facialmente automatizadas com a IA Generativa, contribuindo para uma maior eficiência em diferentes setores.

Sendo essa sem dúvidas uma ferramenta valiosa para economizar tempo e recursos, permitindo que as pessoas e as organizações se concentrem em atividades mais produtivas e criativas.

6. Aprimoramento de Segurança

O aprimoramento de segurança é mais um benefício crucial proporcionado pela IA generativa. Especialmente no campo da segurança cibernética, a IA generativa desempenha um papel fundamental na identificação e mitigação de ameaças.

Como por exemplo na geração de senhas e chaves de criptografia complexas, tornando mais difícil para os invasores acessarem sistemas protegidos.

7. Resolução de Problemas Complexos

A IA generativa é uma ferramenta crucial na resolução de problemas complexos em áreas como climatologia, ciência de materiais e engenharia. Ela ajuda na previsão climática, acelera a pesquisa de materiais e otimiza o design de produtos, contribuindo para avanços significativos nessas disciplinas.

Sua capacidade de analisar grandes volumes de dados e identificar padrões sutis permite abordar questões desafiadoras de maneira mais eficiente e eficaz.

8. Otimização de Sistemas Existentes

A otimização de sistemas existentes é uma aplicação valiosa da IA generativa. Algoritmos generativos têm a capacidade de criar dados sintéticos que funcionam como conjuntos de treinamento e avaliação para outros algoritmos de IA.

Isso leva a melhorias contínuas, à medida que os algoritmos de IA são refinados com base em dados sintéticos gerados pela IA generativa. Esse ciclo de aprimoramento contribui para o desenvolvimento de sistemas mais eficientes, impulsionando a evolução da IA e suas aplicações práticas.

Como Funciona uma IA Generativa?

O treinamento de uma IA generativa é um processo complexo e crucial para capacitar a máquina a criar conteúdo original e autêntico. Diferentes abordagens e modelos foram desenvolvidos ao longo do tempo para permitir que a IA generativa alcance resultados notáveis em diversas áreas.

Conheça algumas das principais técnicas de treinamento!

  • Large Language Model (LLM): os Large Language Models, ou modelos de linguagem de grande escala, são treinados em enormes volumes de texto para aprender as complexidades da linguagem humana.
  • Redes Adversárias Generativas (GAN): as GANs são uma arquitetura inovadora composta por dois componentes: o gerador e o discriminador. O gerador cria dados, enquanto o discriminador avalia se esses dados são autênticos ou gerados. 
  • Modelos Baseados em Transformador (Transformer): os modelos baseados em transformador, como o GPT, revolucionaram a geração de texto. Eles utilizam uma arquitetura que captura relações de palavras em contextos longos.
  • Modelos de Autoencoder Variacional (VAEs): os VAEs são utilizados principalmente na geração de imagens. Eles buscam aprender a representação latente de um conjunto de dados, permitindo que novas imagens sejam geradas manipulando essa representação latente de maneira controlada.

Banner da plataforma Tess AI

Aplicação das IAs Generativas no Cotidiano

Para que todo o conhecimento sobre IA fique mais compreensível, iremos assimilar as aplicações dessa tecnologia no dia a dia.

Marketing e Publicidade

No marketing, o conteúdo desempenha um papel vital, e a IA Generativa simplifica a criação ágil de conteúdo em larga escala.

Por isso a grande procura de empresas e profissionais de marketing por ferramentas de IA que geram imagens, legendas, descrições de produtos, materiais para branding, posts de blog, títulos para e-mail promocional e muitas outras automações. 

A IA generativa também permite personalizar experiências de anúncios, gerando conteúdo cativante e sob medida em alta velocidade. Com essa tecnologia, é possível transformar desafios em oportunidades estratégicas.

Arte e Design

As IAs Generativas estão desempenhando um papel transformador em arte e design. Elas capacitam não só artistas e designers, como também entusiastas que desejam criar arte, seja ela em modelo abstrato, realista, aquarela etc.

Essa praticidade simplifica também o processo de design gráfico e de produtos, possibilitando a geração eficiente de modelos tridimensionais de objetos e ambientes.

Confira a seguir a lustração de um cenário para um sofá pela Tess AI.

Acessibilidade

Um dos principais benefícios da IA Generativa é sua capacidade de tornar a tecnologia mais inclusiva e acessível para pessoas com diversas formas de deficiência. Essas tecnologias estão desempenhando um papel crucial em várias áreas. Veja a seguir.

  • Conversão de Fala em Texto: a IA Generativa pode transcrever com precisão a fala em texto escrito, tornando a comunicação mais eficaz para pessoas com deficiência auditiva. Essa funcionalidade é especialmente valiosa em reuniões, palestras e interações cotidianas;
  • Geração de Áudio a partir de Texto: da mesma forma, a IA Generativa pode transformar texto em áudio, facilitando a compreensão de informações online ou de documentos para pessoas com deficiência visual. Isso inclui a leitura de livros, artigos e até mesmo descrição de imagens;
  • Tecnologias Assistivas: a IA Generativa está impulsionando o desenvolvimento de tecnologias assistivas avançadas. Isso inclui dispositivos que permitem que pessoas com deficiência física controlem computadores e dispositivos móveis por meio de comandos de voz, gestos ou até mesmo pensamentos;
  • Acessibilidade na Web e Aplicativos: a IA Generativa é usada para melhorar a acessibilidade de sites e aplicativos, identificando problemas de usabilidade e sugerindo adaptações para atender a uma variedade de necessidades, como ampliação de fonte, navegação por voz e descrições alternativas para imagens;
  • Comunicação Aumentativa e Alternativa (CAA): a IA Generativa está sendo aplicada no desenvolvimento de sistemas de CAA, que ajudam pessoas com dificuldades de comunicação a expressar pensamentos e ideias por meio de símbolos, imagens ou voz gerada por computador.

Games

A integração das IAs Generativas nos jogos transformou significativamente a experiência dos jogadores. Estas são algumas das maneiras principais pelas quais essa tecnologia está impactando os jogos:

  • Geração Procedural de Conteúdo: as IAs generativas são usadas para criar ambientes de jogo de forma procedural, gerando cenários dinâmicos e únicos. Isso torna as experiências de jogo mais variadas e envolventes;
  • Comportamento Inteligente de Personagens: os personagens não jogáveis (NPCs) agora têm comportamentos mais realistas e adaptáveis, respondendo de maneira autêntica às ações dos jogadores, o que aumenta a imersão;
  • Diálogos Interativos e Narrativas Dinâmicas: as IAs generativas possibilitam diálogos e narrativas interativas, permitindo que os jogadores influenciem o desenvolvimento da história, tornando a experiência mais personalizada e cativante;
  • Gráficos e Efeitos Especiais Avançados: a IA é usada para criar gráficos e efeitos visuais mais impressionantes, proporcionando uma experiência visual de alta qualidade em jogos;
  • Desenvolvimento e Teste de Jogos: as IAs também são usadas para acelerar o processo de desenvolvimento e teste de jogos, automatizando tarefas repetitivas e identificando bugs.

Navegação na Internet

A Microsoft e outras empresas do setor estão adotando cada vez mais modelos de IA generativa para oferecer experiências mais personalizadas na busca na Internet. Uma das abordagens envolve expandir a consulta, criando palavras-chave relevantes para refinar as pesquisas. 

Isso significa que, em vez de simplesmente receber uma lista de links de pesquisa, esses novos e aprimorados modelos podem usar a IA generativa para fornecer resultados de pesquisa em linguagem natural, como respostas diretas a perguntas.

Assistência Médica

As aplicações das Inteligências Artificiais Generativas (IAs Generativas) na assistência médica têm um impacto transformador, melhorando o atendimento ao paciente. Veja algumas das maneiras pelas quais ela está moldando o setor de saúde:

  • Diagnóstico Avançado: A IA melhora a precisão e rapidez dos diagnósticos médicos, analisando dados clínicos complexos.
  • Pesquisa e Descoberta de Medicamentos: Facilita a identificação de novos tratamentos e medicamentos por meio da análise de dados moleculares e genéticos.
  • Geração de Relatórios Clínicos: IAs generativas podem automatizar a criação de relatórios clínicos, economizando tempo dos profissionais de saúde e garantindo documentação precisa.
  • Personalização de Tratamentos: Recomenda terapias personalizadas com base no histórico do paciente.
  • Monitoramento e Assistência Contínua: A IA permite o monitoramento remoto de pacientes e fornece assistência virtual, melhorando o cuidado e a comunicação.

Como a IA Generativa Afetará os Setores?

É esperado que a tecnologia impacte diferentes áreas. Algumas possibilidades nos segmentos citados são:

Entretenimento

A influência da IA generativa no setor de entretenimento é profunda e abrangente. Ela permeia a criação de conteúdo criativo, desde roteiros de filmes até músicas e obras de arte. Essa tecnologia impulsiona a eficiência e a inovação, agilizando processos e gerando ideias originais.

Os efeitos visuais e animações em filmes, séries e jogos se beneficiam amplamente da IA generativa, resultando em experiências mais envolventes para o público.

A personalização de conteúdo é outra área destacada, pois a IA oferece recomendações sob medida para os consumidores com base em suas preferências.

Finanças

A IA generativa desempenha um papel vital na análise de dados financeiros. Ela é capaz de processar enormes conjuntos de dados em tempo real, identificar tendências de mercado e prever movimentos futuros. Isso auxilia na tomada de decisões de investimento mais informadas e na gestão de riscos.

Além disso, a automação de tarefas é uma área-chave. A IA generativa automatiza processos complexos, como a elaboração de relatórios financeiros e a execução de negociações, economizando tempo e reduzindo erros humanos.

Educação

A IA generativa permite que os educadores criem materiais de ensino personalizados com base nas necessidades de cada aluno. Isso inclui a adaptação de recursos de aprendizado, exercícios e avaliações de acordo com o nível de proficiência e os estilos de aprendizagem individuais.

Ela é usada para gerar materiais de ensino, como lições, textos e até mesmo vídeos educacionais. Isso pode acelerar a produção de conteúdo de alta qualidade, tornando-o mais acessível para estudantes e educadores.

Agricultura

A IA generativa analisa uma ampla gama de dados, como características do solo, clima e histórico de cultivo, para fornecer recomendações personalizadas. Isso permite que os agricultores otimizem o uso da terra, escolham as culturas mais adequadas para reduzir o desperdício.

O monitoramento das culturas também se beneficia da IA generativa, que utiliza imagens de satélite e drones para acompanhar o crescimento das plantas em tempo real. Essa tecnologia é capaz de identificar problemas precocemente, como pragas, doenças e deficiências nutricionais.

Além disso, a IA generativa aprimora a gestão de recursos hídricos na agricultura. Ela ajuda a otimizar a irrigação, determinando quando e onde é necessário irrigar, economizando água e energia.

Varejo

IA generativa analisa o histórico de compras, preferências e comportamentos dos clientes para recomendar produtos e ofertas específicas, aumentando o engajamento e as vendas.

Na criação de conteúdo de marketing, a IA generativa é usada para desenvolver campanhas publicitárias criativas e envolventes. Ela gera automaticamente textos, imagens e até mesmo vídeos promocionais, economizando tempo e recursos de criação.

A IA também desempenha um papel crucial na otimização de estoques. Ela prevê a demanda de produtos com base em dados históricos e eventos sazonais, permitindo que as empresas mantenham níveis de estoque adequados e evitem excessos ou escassez.

Manufatura

A IA generativa é usada para adaptar processos de fabricação e produtos com base em preferências individuais, tornando a produção mais flexível e eficiente.

A automação na linha de produção é outra aplicação importante. A IA generativa impulsiona a automação de tarefas complexas, como montagem de componentes e inspeção de qualidade, reduzindo custos e aumentando a precisão.

No campo da manutenção preditiva, a IA generativa ajuda a evitar falhas de equipamentos. Ela analisa dados de sensores em tempo real para prever quando a manutenção é necessária, evitando interrupções não planejadas na produção.

Meio Ambiente

A IA generativa é essencial na previsão de desastres naturais, fornecendo alertas antecipados com base em análises de dados em tempo real. Isso permite a tomada de medidas preventivas e evacuações, salvando vidas e reduzindo danos.

Além disso, ela desempenha um papel fundamental na gestão de recursos naturais, otimizando o uso eficiente de água, energia e outros recursos escassos, promovendo a sustentabilidade ambiental e a conservação dos recursos naturais.

Conclusão

A IA generativa demonstra sua versatilidade ao capacitar sistemas para gerar conteúdo em várias formas, transformando radicalmente a maneira como você interage com a tecnologia e cria diversos tipos de conteúdo para o seu negócio.

À medida que a tecnologia avança, espera-se que novas aplicações surjam, impulsionando ainda mais a inovação em uma ampla gama de setores. Você não quer ficar de fora dessa transformação tecnológica, não é mesmo?

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