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오늘의 뉴스

뉴스 피드
When Traction Becomes Personal Exposure: What The Joonko Guilty Plea Means For Founders
01 / IN FOCUS

Joonko 전 CEO, 증권 사기 혐의 유죄 인정: 허위 고객 및 매출 기재로 창업자 개인이 법적 책임을 지게 됨

Crunchbase AI
Tsinghua AI Open-Sources AKV, a Cache Engineering Server for LLM Agents on SGLang
02 / IN FOCUS

칭화대학교와 홍콩중문대학교가 공동으로 오픈소스 AKV를 출시했습니다: LLM 에이전트를 위한 KV 캐시 엔지니어링 서비스 시스템

MarkTechPost
Multi modal perceived conversation success prediction for spontaneous autistic and non-autistic dyadic interactions
03 / IN FOCUS

연구는 자폐 스펙트럼 장애와 비자폐 스펙트럼 장애를 가진 개인 간의 2인 대화에서 성공적 인지 여부를 예측하는 다중모달 접근법을 제안한다.

arXiv cs.CL
Rethinking Structured Generation: Can Graph-Based Reasoning Resolve Ambiguity?
04 / IN FOCUS

연구는 그래프 추론 기반의 퍼지 인식 구조화 생성이라는 새로운 패러다임을 제안한다.

arXiv cs.CL
An Agentic Approach with Evidence-Grounded Verification for Multimodal Emotion Reasoning in Conversation
05 / IN FOCUS

arXiv의 새로운 논문은 증거 검증과 가중치 업데이트가 필요 없는 프롬프트 수정을 지원하는, 추적 가능한 다모달 감정 추론 에이전트 프레임워크를 제안합니다.

arXiv cs.CL
Knowledge Graphs Quality Assessment in the Era of LLMs: A Conceptual Framework
06 / IN FOCUS

연구는 대형 언어 모델 시대를 위한 지식 그래프 품질 평가 프레임워크를 제안한다.

arXiv cs.CL
Validating the Comparison, Not Just the Scorer: Why Overall Accuracy Can Mislead in Interactive LLM Evaluation
07 / IN FOCUS

LLM 평가에서 전체 F1 점수만을 사용해 자동 채점기를 검증하는 것은 오해를 유발할 위험이 있다: 새로운 연구는 구체적인 프롬프트 차이에 맞춰 검증해야 함을 강조한다

arXiv cs.CL
From Target Selection to Condition Reuse: Auditing Residual Interventions in Tool-Use Models
08 / IN FOCUS

연구에 따르면, 활성화 간섭은 도구 사용 모델에서 조건의 재사용을 어렵게 만드는 것으로 나타났다.

arXiv cs.CL
MisconceptDialogue: Evaluation Criteria Shape Measured Success in LLM Math Tutoring
09 / IN FOCUS

새로운 연구에 따르면 LLM 수학 과외 평가에는 심각한 측정 편향이 존재하며, 정확히 일치하는 점수는 성과를 거의 40%포인트나 과소평가한다.

arXiv cs.CL
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Claude범용 AI 도우미 및 검색

Claude는 Anthropic이 출시한 AI 비서로, 대화를 통해 글쓰기, 자료 읽기, 데이터 분석 및 프로그래밍을 지원하며, 일부 작업을 계속 편집할 수 있는 문서, 표 또는 프레젠테이션 파일로 정리해 줍니다. 아이디어, 자료 및 초안을 원활하게 연결하고자 하는 개인과 팀에게 적합합니다.

글쓰기분석프로그래밍무료 이용 가능자세히 보기 Gemini범용 AI 도우미 및 검색

Gemini는 Google의 AI 비서로, 대화를 통해 글쓰기, 계획 수립, 자료 정리 및 업로드된 파일 분석을 지원하며, Deep Research 기능을 사용해 특정 주제에 관한 자료를 검색하고 연구 보고서를 생성할 수도 있습니다.

질문과 답변글쓰기도우미요금 확인 전자세히 보기 Midjourney이미지 생성 및 편집

Midjourney는 텍스트와 참고 이미지를 바탕으로 시각적 작품을 생성하는 AI 창작 도구입니다. 웹사이트의 Create 페이지에서 프롬프트를 입력하고, 생성된 버전을 비교한 뒤, 변형, 편집, 확대 또는 이미지에서 영상으로 전환 등의 기능을 활용해 계속해서 창작할 수 있습니다.

이미지 생성텍스트에서 이미지 생성시각적 창의력유료자세히 보기 Krea이미지 생성 및 편집

Krea는 AI 비전 창작 워크스페이스로, 텍스트나 참고 이미지로부터 이미지를 생성하고, 다양한 모델과 변형을 비교한 뒤 편집, 디테일 강화 및 확대를 수행할 수 있으며, 동영상 및 기타 크리에이티브 도구에 대한 접근도 제공합니다.

이미지 생성비디오3D요금 확인 전자세히 보기 Runway영상 및 애니메이션

Runway는 영상 생성, 시각 편집 및 크리에이티브 워크플로를 하나로 통합한 AI 플랫폼입니다. 텍스트, 이미지 또는 기존 클립을 기반으로 씬을 생성하거나 수정한 뒤, 길이 연장, 확대 및 내보내기를 통해 컨셉트 필름, 광고 및 기타 시각적 제작 작업을 지원합니다.

비디오 생성창의적 비디오시각적 창작무료 이용 가능자세히 보기 Suno음악 및 오디오

Suno는 텍스트 설명, 가사 및 참고 자료를 바탕으로 곡을 생성하는 AI 음악 플랫폼입니다. 사용자는 보컬이 포함된 곡이나 음악을 생성한 뒤, 편집, 리믹스, 트랙 분리 등의 기능을 활용해 추가로 제작하고 공유할 수 있습니다.

음악 생성노래오디오무료 이용 가능자세히 보기 ElevenLabs음성 및 전사

ElevenLabs는 AI 음성 생성, 오디오 제작 및 음성 인공지능 에이전트를 제공하는 플랫폼입니다. 크리에이터는 더빙, 오디오북, 팟캐스트 및 현지화 콘텐츠를 제작할 수 있으며, 개발자는 API를 통해 음성 생성, 음성 텍스트 변환 및 대화 기능을 활용할 수 있습니다.

더빙텍스트 음성 변환음성 지능형 에이전트무료 이용 가능자세히 보기 Notion AI업무 및 생산성

Notion AI는 Notion 작업 공간에 통합된 AI 비서로, 팀의 지식을 검색하고 페이지를 생성·편집하며 데이터베이스를 처리하고 회의 내용을 정리하는 데 사용됩니다. 이는 작업 공간과 연결된 앱의 컨텍스트를 결합하여 자료 조회, 콘텐츠 정리 및 후속 작업을 하나의 작업 환경에서 완료할 수 있도록 지원합니다.

지식 베이스문서사무무료 이용 가능자세히 보기 Gamma업무 및 생산성

Gamma는 AI를 활용해 프레젠테이션, 문서, 웹페이지 및 시각 콘텐츠를 제작하는 제품으로, 목표, 개요 또는 기존 자료를 바탕으로 콘텐츠를 생성한 뒤 대화형 인터페이스, 레이아웃 조정 및 자유 편집을 통해 최종 결과물을 맞춤화할 수 있습니다.

PPT프레젠테이션문서무료 이용 가능자세히 보기 Cursor코딩 및 개발

Cursor는 소프트웨어 개발 작업을 중심으로 설계된 AI 프로그래밍 제품으로, 코드 컨텍스트 내에서 코드의 계획 수립, 수정, 테스트 및 검토를 지원하며, 데스크톱, 명령줄 및 클라우드 기반 에이전트 등 다양한 사용 방식을 제공합니다.

프로그래밍코드AI IDE무료 이용 가능자세히 보기

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939개 발행 뉴스
논문·연구 동향 · 연구 논문 · 11 건의 뉴스필터 초기화 ×
2026-10-26
시간순으로 변화 읽기
12:00
aarXiv cs.CL·추천72

연구에 따르면, 활성화 간섭은 도구 사용 모델에서 조건의 재사용을 어렵게 만드는 것으로 나타났다.

해당 논문은 2026년 10월 26일에 arXiv(번호 2610.31686)에 게재되었으며, Qwen3.5-27B 모델을 기반으로 시간 또는 권한에 따라 자격을 판단하는 도구 사용 과제에서 활성화 간섭이 ‘조건 재사용’ 능력에 미치는 영향을 체계적으로 분석하였다. 실험 결과, 간섭은 목표 선택 정확도를 유의미하게 향상시켰지만, 사실과 식별자 재조합 시나리오에서는 일반화가 실패했으며, 후보자의 자격에 대한 독립적 판단 역시 개선하지 못했다.

추천 이유본 연구는 ‘목표 선택 제어’, ‘조건에 대한 민감한 판단’, 그리고 ‘완전한 동작의 정확성’이라는 세 가지 유형의 능력을 최초로 명확히 구분하며, 출력된 답안만을 최적화하는 것만으로는 모델이 개입에서 설정된 조건(예: 시간, 권한)을 진정으로 이해하고 이를 재사용할 수 있음을 보장하기에 충분하지 않다는 점을 지적합니다. 이는 신뢰할 수 있는 도구 호출과 통제 가능한 AI 시스템 설계에 있어 방법론적 함의를 제공합니다.
논문·연구 동향원문 읽기 진행 상황 및 관련 보도
2026-10-24
시간순으로 변화 읽기
12:00
aarXiv cs.CL·추천82

ULME 프레임워크는 텍스트 임베딩과 언어 모델링을 진정으로 통합한다: arXiv의 새로운 논문이 예측 결합 메커니즘을 제안했다

2026년 10월 24일, arXiv는 논문 arXiv:2610.30705v1을 발표하여, 인과적 디코더형 대규모 언어 모델을 위한 후처리 훈련 프레임워크인 ULME를 제안했습니다. 이 프레임워크는 예측 결합(predictive coupling) 메커니즘을 통해 텍스트 임베딩과 언어 생성 능력 간의 상호 강화적 통합을 최초로 구현했습니다. 해당 방법은 Qwen2.5/Qwen3 시리즈(0.5B–8B 파라미터)에서 검증되었으며, MTEB 지표에서 3.3–4.1점의 성능 향상을 달성하는 동시에, MMLU 등 생성 과제에서의 성능 저하를 방지했습니다.

추천 이유이 논문은 현재 다중모달 LLM의 능력이 분절되어 있는 핵심 문제를 정면으로 지적한다: 임베딩과 생성은 오랫동안 독립된 모델 또는 파라미터만 공유하는 ‘가짜 통합’ 모델에 의해 담당되어 왔다. ULME는 학습 가능한 슬롯과 세 가지 목표를 결합한 공동 학습(스톱그레이디언트 예측 손실 포함)을 통해 생성 과정이 임베딩 표현을 주도적으로 형성하도록 하였으며, 이는 아키텍처 차원에서의 실질적인 획기적 발전이다. 실험 범위가 광범위하고 기준선이 강력하며 지표가 포괄적이며, 권위 있는 사전출판 플랫폼에 발표되어 시의성과 기술적 엄밀성이 모두 갖추어져 있다.
논문·연구 동향원문 읽기 진행 상황 및 관련 보도
12:00
aarXiv cs.CL·추천75

baseVultra: 새로운 소형 비선형 순환 단위를 활용한 후보 생성으로, 소규모 시나리오에서 LSTM 및 GRU를 능가하는 성능을 보입니다.

arXiv는 2026년 10월 24일에 논문 arXiv:2610.30154v1을 발표하여 새로운 순환 신경망 단위인 baseVultra를 제안했다. 이 모델은 밀집된 순환 계산을 단일 H×H 후보 생성 행렬로 집중시키고, 전통적인 게이트 매트릭스 대신 O(H) 차원의 대각 상호작용을 도입함으로써, TinyShakespeare와 같은 컴팩트한 환경에서 그 효능을 검증하였다. 20만 개의 파라미터를 갖춘 단층 구조에서 검증된 손실값은 1.594로, 동일한 파라미터 수준의 LSTM(1.604) 및 GRU(1.616)보다 우수하며, 밀집 계산에 따른 오버헤드는 GRU의 약 54%에 불과하다.

추천 이유이 연구는 순환 신경망 아키텍처 설계의 새로운 탐색 방향을 제시하며, 문맥 제어 중심에서 후보 생성 중심으로 전환하고 있다. 실험은 문자 단위 언어 모델링(TinyShakespeare, text8)과 형식 언어 프로브(Counter 임무)를 포괄하며, 그 결과는 특히 숨겨진 상태 용량이 제한된 컴팩트한 환경(H=16 등)에서 해당 접근법의 우위가 명확히 드러난다는 점을 보여준다. 이는 명확한 기술적 정위와 실증적 근거를 갖추고 있다.
논문·연구 동향원문 읽기 진행 상황 및 관련 보도
12:00
aarXiv cs.CL·추천82

연구는 서로 다른 긴 컨텍스트 모델 간의 증거 위치에 대한 민감성에서 나타나는 체계적인 차이를 밝혀냈다.

2026년 10월 24일 arXiv에 게재된 한 실증 연구(논문 번호 2610.31135v1)는 긴 컨텍스트 질문응답 과제에서 Transformer, 상태공간 모델(state-space) 및 혼합 Mamba 아키텍처 간의 위치 편향 현상을 비교한 결과, Transformer 모델은 대체로 시작 위치의 증거를 활용하는 데 유리한 특성을 보이는 반면, 상태공간 모델은 이러한 특성을 결여하고 있으며, 두 모델 모두 끝 위치의 증거를 선호한다는 점을 밝혀냈다.

추천 이유이 연구는 통제된 실험 설계를 기반으로 하며(9개의 교란 문서를 고정하고, 단일 황금 문서를 이동시키는 방식), 최초로 통합 평가 프레임워크 하에서 세 가지 주요 시퀀스 모델링 아키텍처의 위치 민감성을 수평적으로 비교함으로써, 모델 성능과 아키텍처 유형, 프롬프트 엔지니어링, 작업 특성 간의 강한 상호 연관성을 규명하였다. 이는 긴 컨텍스트 AI 시스템의 설계와 디버깅에 있어 직접적인 참고 가치를 제공한다.
논문·연구 동향원문 읽기 진행 상황 및 관련 보도
12:00
aarXiv cs.CL·추천82

RIFT는 동적 KV 캐시 압축 전략을 제안하여 디코딩의 구식화 문제를 완화하고, 추론 디코딩의 품질을 향상시킨다.

2026년 10월 24일, arXiv는 논문 arXiv:2610.31098v1을 발표하여 RIFT—추론 디코딩에서 초안 모델(drafter)을 위한 동적 KV 캐시 압축 방법—을 제안했습니다. 이 방법은 사전 채워진 정보와 새로 생성된 토큰 간의 균형을 맞추고, 압축 가능성을 고려한 학습을 결합함으로써, 8K토큰의 KV 캐시 예산 하에서 Qwen3.5-4B 초안 모델이 Qwen3.5-122B로 장문맥 생성을 수행할 때 전체 캐시 수용 길이의 98% 이상을 유지하도록 합니다.

추천 이유이 연구는 긴 출력 생성 시 KV 캐시의 팽창으로 인한 하드웨어 비용 증가와 정확도 저하 간의 상충 문제에 대해 직접적으로 접근하며, ‘디코딩 노후화’(decode staleness) 현상을 최초로 명확히 정의하고 정량화한 뒤, 실현 가능한 리프레시 메커니즘과 학습 협업 방안을 제안합니다. 실험 설정은 구체적(입력 32K/출력 4K/캐시 8K)이며, 결과는 엔지니어링 차원에서의 참고 가치를 지닙니다. 출처는 arXiv 사전인쇄본으로, 게시일(2026-10-24)이 시스템의 현재 날짜(2026-10-25)와 일치하여 시의성이 강합니다.
논문·연구 동향원문 읽기 진행 상황 및 관련 보도
12:00
aarXiv cs.CL·추천82

새로운 연구는 추론 시 문맥 증강 방법의 효과에 의문을 제기하며, 정확도 향상이 우연한 변동일 수 있다고 밝혔다.

2026년 10월 24일 arXiv에 게재된 AI 연구 논문(번호 2610.30983v1)은 다섯 가지 추론 시 컨텍스트 증강 방법을 체계적으로 평가한 결과, 보고된 정확도 향상이 실제 능력의 증진을 반영하는 것이 아니라 방향성 없는 왜곡에 기인할 수 있으며, 이는 일부 예측을 수정하는 동시에 다른 예측을 손상시키는 현상으로 나타날 수 있음을 밝혀냈다.

추천 이유이 논문은 최초로 방법, 모델, 데이터셋을 아우르는 통합 평가 프레임워크를 구축하며, 성능 향상에만 의존하면 신뢰성의 결함이 은폐되기 쉽다는 점을 지적합니다. 특히, 새로운 정보를 도입하지 않는 filler-token 방식은 결정 경계 근처의 예측에 주로 영향을 미치므로 실제 배포에는 직접 적용하기에 적합하지 않음을 경고합니다.
논문·연구 동향원문 읽기 진행 상황 및 관련 보도
12:00
aarXiv cs.CL·추천82

81개 언어의 개념 구조 비교 연구는 언어 상대성과 보편성의 얽힌 패턴을 밝혀낸다

2026년 10월 24일 arXiv 플랫폼에 게재된 연구(번호 2610.30778v1)는 두 개의 다국어 단어 벡터 모델을 활용해 81개 언어에서 196개의 기본 개념 간의 의미 관계를 분석한 결과, 사회문화 관련 개념의 언어 간 대응성이 자연 및 운동 관련 개념보다 유의미하게 높으며, 이러한 차이는 서로 다른 모델과 분류 방법에서도 일관되게 재현됨을 밝혔다. 또한 사회문화 영역에서는 지리적 거리가 멀고 언어 간 친연성이 낮을수록 개념 간 관계의 차이가 더 커지는 것으로 나타났다.

추천 이유이 연구는 대규모 다국어 계산적 의미 분석에 기반하여 언어 상대성(사피르-워프 가설)에 대한 새로운 실증적 근거를 제시한다. 즉, 강한 결정론도 완전한 보편주의도 지지하지 않으며, 오히려 두 이론이 서로 다른 의미 영역에서 역동적으로 공존함을 밝혀낸다. 연구 결과는 모형의 안정성과 범분류적 일관성을 보이며, 사용된 워드 임베딩 모델이 표현하는 언어 구조에 한정되어 있을 뿐, 인지적 행동이나 신경 메커니즘으로까지 일반화되지는 않는다.
논문·연구 동향원문 읽기 진행 상황 및 관련 보도
12:00
aarXiv cs.CL·추천87

새로운 연구는 오픈북 평가가 주로 지식 저장보다는 읽기 행동을 측정한다는 점을 밝혀냈다.

2026년 10월 24일에 발표된 arXiv 논문(2610.31017v1)은 문서 수준의 LoRA 어댑터 평가에서 오픈북 스코어링이 어댑터가 해당 문서의 지식을 실제로 인코딩했는지 여부보다는 모델의 즉각적 읽기 능력에 크게 의존한다고 지적했다. 무작위 어댑터는 오픈북 과제에서 전문가용 어댑터의 우위를 82%까지 재현할 수 있었지만, 비소스 텍스트를 대상으로 한 클로즈 과제에서는 단 2%만 재현되었으며, 이는 통계적으로 영과 구별되지 않았다.

추천 이유이 연구는 체계적인 제어 실험(위키백과 문서 150편, Llama-3.1-8B-Instruct 모델, 이중 작업 비교)을 통해 현재의 오픈북 평가 패러다임의 근본적 한계를 밝혀냈다. 즉, 이 패러다임은 ‘읽기’와 ‘암기’를 효과적으로 구분하지 못하며, 지식 편집 및 검색형 어댑터의 실제 효용성에 대한 방법론적 도전 과제를 제기한다. 또한 논문에서는 ‘깨끗하지만 잘못된 결과’를 초래하는 네 가지 침묵 오류를 보고하여 재현성 위험을 부각시켰다.
논문·연구 동향원문 읽기 진행 상황 및 관련 보도
12:00
aarXiv cs.CL·추천82

연구에 따르면 어휘 길이는 표준어 동음이의어의 정체를 직접적으로 암시할 수 있다: arXiv의 새로운 논문이 어휘 빈도와 발음 지속 시간 간의 인지적 연관성을 밝혀냈다.

2026년 10월 24일, arXiv는 “단어 길이를 통한 직접적 단어 제시가 단어 정체성에 미치는 영향: 만다린 동음이의어로부터의 증거”라는 제목의 새로운 논문(arXiv:2610.30682v1)을 발표했으며, 실험 결과 다른 음성 단서가 없거나 높은 노이즈 환경에서도 만다린 원어민들이 두 음절로 구성된 동음이의어의 발음 지속 시간 차이를 기반으로 그 단어의 빈도 높낮이를 판단할 수 있음을 보여주었다. 짧은 발음은 고빈도 단어로 인식되는 경향을 보였으며, 이는 단어 길이가 음성적 세부사항으로 심리적 사전에 저장되어 구어에서의 단어 인식에 관여할 수 있음을 시사한다.

추천 이유이 연구는 중국어의 풍부한 이음절 동음이의어를 출발점으로 삼아, 동음이의어 정렬 과제를 활용하고 어휘 빈도 변수를 통제함으로써 엄격한 청각 조건 하에서 어휘 길이의 기능적 역할을 검증하였다. 그 결과는 ‘어휘 빈도 효과’에 대한 언어 간 음성 구현 메커니즘에 관한 새로운 증거를 제시하며, 어휘 길이는 단지 부언적 현상에 불과하다는 기존 관점을 도전하는 것으로, 심리언어학과 말소리 지각 이론 양측 모두에 중요한 함의를 갖는다.
논문·연구 동향원문 읽기 진행 상황 및 관련 보도
12:00
aarXiv cs.CL·추천92

새로운 연구에 따르면 AI 콘텐츠 검토 시스템에는 언어 및 문화적 편향이 존재하며, 아프리카계 미국인 영어의 오분류율이 최대 두 배에 달하는 것으로 나타났다.

2026년 10월 24일에 발표된 arXiv 논문(번호 2610.31047v1)은 현재의 자동화된 안전 시스템이 어휘적 표층 특징에 의존해 위험성을 판단함으로써 체계적인 편향을 초래한다고 지적한다. 구체적으로, 아프리카계 미국인 영어(AAE)는 다른 영어 변종에 비해 ‘모욕적’으로 분류되는 빈도가 최대 두 배에 달하며, 유명한 드레스업 여왕 계정은 백인 우월주의자 계정보다 독성이 강하다고 평가된다. 또한 영어에서는 효과적인 안전 행동이 저자원 언어에서는 전혀 통하지 않는다는 점도 지적된다.

추천 이유이 연구는 실증적 평가 프로토콜을 기반으로 하며, 5개의 오픈소스 시스템과 11개 언어를 포함한 총 55개의 시스템-언어 조합을 대상으로 합니다. 연구 결과에 따르면, 조합의 93%가 원어민 수준의 유해 기능 인식 능력을 충족하지 못했으며, 모델 성능 향상이 오히려 언어 간 보호 격차를 확대하여 알고리즘 공정성 위기를 더욱 부각시켰습니다. 해당 논문은 arXiv 사전출판 플랫폼에 게재되었으며, 명확한 발표일(2026-10-24)이 기록되어 있습니다. 연구 내용은 검증 가능한 기술적 결함과 다국어에 걸친 실험적 측정 결과에 중점을 두고 있습니다.
논문·연구 동향원문 읽기 진행 상황 및 관련 보도
12:00
aarXiv cs.CL·추천72

CTC와 신경 전사 모델의 탐색 공간 복잡도 및 효율성을 비교하는 연구

이 논문은 2026년 10월 24일에 arXiv(번호 2610.31259v1)에 게재되었으며, 시스템은 연결형 시계열 분류(CTC)와 신경 트랜스포터 두 가지 종류의 엔드투엔드 음성인식(ASR) 모델을 대상으로, 서로 다른 가지치기 전략과 언어 모델 구성 하에서의 탐색 공간 복잡도와 추론 효율성을 비교하였다.

추천 이유논문은 실증 분석을 바탕으로, 엔드투엔드 ASR 모델이 대부분의 시간 동안 비교적 작은 검색 공간을 유지하더라도 음성의 불확실성이 높은 구간에서는 가설 수가 현저히 급격히 증가하는 순간적인 피크가 발생함을 지적한다. 또한, 점수 기반 동적 가지치기는 모델의 불확실성에 적응하여 실시간 계수(RTF)를 크게 낮추며, 효율적인 검색을 위한 실질적인 지침을 제공한다.
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