其实早在上周，DeepSeek 就用一篇炸裂的论文亮剑

可见双方拳拳到肉，直接把整个 AI 圈搅得天翻地覆。

一句话总结现在局势：OpenAI 目光锁死 DeepSeek，DeepSeek 则要超车 OpenAI。

那么你猜，谁会先破防？

最新动态梳理：OpenAI 抢头条

根据 The Verge（4月10日）爆料，Sam Altman 本人也确认，OpenAI 将推出多个关键更新：

• GPT-4.1 多模态：融合语音、文本、图像。

• o3、o4 mini、推理模型组合拳：性能更稳，响应更快，成本更低。

• A-SWE 编程 Agent：能修 Bug、拉 PR、自动写文档。

• API 接入新政：必须实名验证，开发者访问前沿模型门槛提升。

可见 OpenAI 的战略很明确：既要攻击 Deepseek，也要生态护城河。

DeepSeek 没搞发布会，上周直接扔出一篇论文：《Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling》。

翻译一下核心点：

他们用 270 亿参数的模型，在多个 RLHF 基准测试中吊打 671亿参数大块头，成本还低。

这就像用五菱宏光，把兰博基尼甩在身后。

SPCT 是个啥？

DeepSeek 提出，以前训练 AI 像学生靠老师批作业；现在，AI 能自己提问、自己找错、自己进步的学霸。

优点：效率高、成本低、泛化强。

国外网友都迫不及待等着 R2 发布👇。

Deepseek R2 vs OpenAI o3 数据模拟对比

根据以往的参数，我们可以大概估算

指标	DeepSeek R2	OpenAI o3/o1
参数规模	270亿	350亿 / 670亿
推理性能	多项测试领先	满血预计更强
成本	行业估算为 OpenAI 的1/5	训练贵，API 收费更严格
推理策略	SPCT自学进化	RLHF + 人类反馈

通过对比，我们可以得出结论：DeepSeek 更像性价比卷王，OpenAI 仍是全能旗舰。

但是，你以后想用 OpenAI API，后续没这么容易

OpenAI 新政规定，

使用最新模型，必须提交所在国家签发的身份证件。

一张证件 90 天内仅绑定一个组织。

而 DeepSeek 暂无此类门槛限制

OpenAI 有生态、有资金、有多模态技术的深厚积累；

DeepSeek 则有技术奇招、有成本优势、有开源精神。

这不是 David 与 Goliath 的故事👀󠇖󠆌󠆪󠇕󠆉󠆘󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇖󠆈󠆟󠇔󠆨󠅰󠇗󠆗󠅽󠇙󠅰󠆊󠇘󠆯󠅷󠇗󠆞󠆇󠇖󠆣󠆅󠇕󠆂󠅼󠇖󠆘󠆑󠇕󠆎󠅻󠇔󠆭󠆯󠇘󠆞󠆑󠇗󠆞󠆇󠇖󠆌󠆪󠇔󠆫󠅾󠇖󠆅󠆠󠇖󠅽󠆞󠇔󠆨󠆝󠇘󠅷󠆚󠇕󠅺󠆘󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇕󠆩󠆦󠇘󠆯󠆋󠇘󠆑󠅼󠇙󠆒󠅴󠇖󠆥󠅻󠇖󠅸󠆆󠇕󠅶󠆣󠇗󠆝󠆆󠇗󠆊󠅴󠇖󠅺󠅰󠇖󠆌󠆟󠇟󠆬󠅼󠇕󠆡󠆎󠇔󠆪󠅾󠇔󠆪󠆪󠇕󠆧󠆕󠇖󠆉󠆪󠇘󠅳󠆭󠇗󠆊󠅴󠇔󠆨󠅰󠇔󠆨󠆚󠇕󠅸󠅶󠇖󠆄󠆟󠇓󠅰󠅲󠇕󠅵󠆦󠇖󠆐󠆨󠇕󠆯󠅳󠇗󠆋󠆞󠇖󠆐󠅷󠇖󠆈󠆟󠇘󠆞󠆙󠇘󠆞󠆑󠇗󠆞󠆇󠇖󠆌󠆪󠇕󠆌󠆘󠇖󠆢󠆑󠇖󠆌󠅹󠇖󠆈󠅾󠇗󠆑󠆞󠇗󠆬󠆆󠇗󠆘󠅻󠇖󠅼󠅷󠇔󠆫󠆔󠇗󠆊󠅴󠇖󠅳󠅵󠇕󠅶󠆥󠇔󠆨󠅻󠇟󠆬󠅼󠇙󠅰󠆊󠇘󠆯󠅷󠇕󠆟󠆩󠇕󠆔󠆗󠇙󠅷󠅿󠇖󠆅󠆠󠇖󠅽󠆞󠇗󠆊󠅴󠇕󠅸󠅶󠇖󠆎󠆀󠇟󠆬󠅼󠇘󠆟󠅶󠇕󠅸󠆛󠇖󠆘󠆑󠇕󠆬󠅿󠇕󠆂󠅼󠇘󠆗󠅴󠇕󠆮󠅻󠇟󠆬󠅼󠇔󠆫󠅾󠇘󠅰󠅼󠇖󠆎󠅴󠇕󠆫󠆪󠇙󠅰󠅲󠇕󠆪󠆄󠇖󠆆󠆠󠇖󠆅󠆠󠇖󠅽󠆞󠇗󠆊󠅴󠇖󠆘󠆑󠇕󠆎󠅻󠇓󠅰󠅲󠇖󠆌󠆪󠇕󠆉󠆘󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇕󠅼󠅵󠇖󠅻󠆜󠇗󠆋󠆁󠇗󠆍󠆓󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇓󠅰󠅱󠇖󠆇󠆐󠇗󠆋󠆁󠇗󠆍󠆓󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇕󠆂󠅼󠇕󠆬󠆪󠇕󠅼󠆆󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇗󠆝󠅹󠇔󠆨󠅽󠇕󠆀󠅼󠇗󠆡󠆫󠇕󠆎󠅻󠇟󠆬󠅼󠇕󠆩󠆯󠇖󠆣󠆋󠇕󠆪󠆄󠇗󠆄󠆘󠇔󠆪󠅾󠇕󠆋󠆮󠇕󠅳󠅿󠇘󠆟󠅶󠇕󠅸󠆛󠇓󠅰󠅱󠇘󠅷󠆚󠇗󠅴󠆦󠇘󠆟󠆝󠇘󠆘󠅰󠇕󠆔󠅴󠇗󠆀󠅶󠇓󠅰󠅱󠇖󠅾󠆘󠇘󠅽󠆀󠇗󠆣󠆫󠇗󠆫󠆏󠇕󠆂󠅼󠇘󠅷󠆚󠇕󠅺󠆘󠇙󠆙󠆮󠇙󠆙󠆦󠇗󠆝󠅹󠇙󠆒󠅶󠇕󠆏󠆏󠇟󠆬󠅼󠇕󠅵󠆧󠇕󠆔󠅷󠇘󠅷󠆚󠇙󠅰󠅲󠇕󠆪󠆄󠇓󠅰󠅱󠇘󠅷󠆚󠇕󠅺󠆘󠇕󠅼󠆆󠇕󠆂󠅼󠇖󠆣󠆋󠇕󠅼󠆆󠇘󠅳󠆭󠇕󠅺󠆋󠇟󠆬󠅼󠇖󠆈󠆟󠇖󠆅󠆠󠇖󠅽󠆞󠇙󠆙󠆡󠇕󠅺󠆘󠇗󠆊󠅴󠇖󠅺󠅰󠇖󠆌󠆟󠇕󠅸󠆋󠇖󠆆󠆠󠇓󠅰󠅲︊󠇙󠆒󠅶󠇕󠆏󠆏󠇕󠅶󠅵󠇗󠆊󠅴󠇔󠆨󠅰󠇔󠆪󠆋󠇕󠆝󠆖󠇘󠅰󠅵󠇔󠆩󠆏󠇕󠆟󠆩󠇖󠆌󠆪󠇕󠆉󠆘󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇗󠆫󠆉󠇕󠅷󠆪󠇔󠆪󠅶󠇕󠆞󠆊󠇔󠆩󠅹󠇒󠅰󠆄󠇒󠅰󠆄︊󠇖󠆡󠆔󠇕󠆗󠅶󠆲󠆧󠇗󠆡󠆣󠇕󠅸󠅷󠇕󠆠󠆄󠇟󠆬󠅸󠅄󠅟󠅝󠄐󠄽󠅙󠅤󠅓󠅘󠅕󠅜󠅜󠇟󠆬󠅹󠇖󠆈󠆟󠇕󠅽󠆑󠇕󠅶󠅵󠇕󠆏󠆪󠇖󠆒󠅵󠇙󠆊󠅶󠇕󠆔󠆗󠇕󠆝󠆖󠇗󠆊󠅴󠇘󠆞󠆑󠇗󠆞󠆇󠇖󠆌󠆪󠇗󠆗󠆁󠇕󠆝󠆖󠇖󠆅󠆉󠇖󠅾󠅸󠇟󠆬󠅼󠇘󠆒󠆛󠇘󠆞󠆔󠇔󠆨󠆪󠇖󠆈󠆟󠇖󠆌󠆪󠇕󠆉󠆘󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇙󠆒󠅶󠇕󠆏󠆏󠇗󠆊󠅴󠇕󠆕󠆐󠇕󠆏󠆪󠇔󠆪󠆪󠇔󠆩󠅻󠇔󠆨󠅰󠇓󠅰󠅲󠇔󠆫󠆆󠇗󠆊󠅴󠇗󠆫󠅿󠇕󠅵󠆨󠇕󠆞󠆊󠇔󠆩󠅹󠇕󠆌󠆘󠇖󠆌󠆪󠇕󠆉󠆘󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇖󠆅󠆉󠇗󠆗󠆁󠇔󠆩󠆖󠇔󠆨󠆝󠇘󠆒󠆛󠇕󠆩󠆯󠇖󠆣󠆋󠇕󠆬󠆅󠇗󠆄󠆘󠇟󠆬󠆊︊󠇕󠆖󠅲󠇖󠆎󠆌󠇘󠆞󠆑󠇗󠆞󠆇󠇖󠆌󠆪󠇗󠆘󠅻󠇕󠆪󠅿󠇕󠆌󠆘󠇕󠆞󠅼󠇖󠅸󠆀󠇖󠆏󠆀󠇗󠆡󠆫󠇔󠆫󠆫󠇕󠅺󠆑󠅄󠇖󠆇󠆦󠇟󠆬󠅼󠇙󠅰󠆊󠇘󠆯󠅷󠇗󠆫󠅿󠇙󠆚󠅼󠄵󠇕󠆌󠆘󠇖󠆏󠆀󠇔󠆨󠅰󠇘󠆑󠆘󠇗󠅾󠆠󠇕󠆪󠆖󠇙󠅷󠅿󠅀󠇔󠆨󠅻󠇗󠆊󠅴󠇘󠆑󠆘󠇗󠅾󠆠󠇖󠆌󠅹󠇖󠅹󠅰󠇖󠅿󠆀󠇙󠆛󠆈󠇟󠆬󠅼󠇕󠅸󠆉󠇗󠆗󠆠󠇘󠆟󠆕󠇗󠆘󠅻󠇕󠆪󠅿󠇔󠆫󠅾󠇗󠆫󠅿󠇙󠆚󠅼󠄵󠇔󠆨󠆝󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇓󠅰󠅲︊󠇖󠆌󠆪󠇕󠆉󠆘󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇗󠆊󠅴󠇗󠆋󠆞󠇖󠆐󠅷󠇖󠆈󠆟󠇔󠆭󠆯󠇗󠆄󠆘󠇘󠆞󠆑󠇗󠆞󠆇󠇖󠆌󠆪󠇙󠆒󠅴󠇖󠆥󠅻󠇖󠆌󠆚󠇗󠆏󠆕󠇗󠆊󠅴󠇔󠆪󠅻󠇔󠆫󠆦󠇖󠅸󠆆󠇕󠆌󠆪󠇖󠆉󠆟󠇓󠅰󠅲󠄡󠄩󠄥󠄩󠇕󠆩󠆤󠇟󠆬󠅼󠇔󠆪󠆊󠇗󠆁󠆏󠆲󠆧󠇕󠆑󠆎󠇗󠆬󠆚󠇕󠆠󠆄󠇟󠆬󠅸󠄱󠅢󠅤󠅘󠅥󠅢󠄐󠅃󠅑󠅝󠅥󠅕󠅜󠇟󠆬󠅹󠇕󠆠󠅶󠇖󠆌󠆪󠇕󠆉󠆘󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇖󠅿󠅿󠇘󠆯󠆠󠇔󠆨󠆪󠇒󠅰󠆌󠇘󠆥󠅻󠇔󠆪󠅸󠇘󠆞󠆑󠇗󠆞󠆇󠇖󠆌󠆪󠇕󠆌󠆘󠇖󠆢󠆑󠇖󠆌󠅹󠇖󠆈󠅾󠇗󠆑󠆞󠇗󠆬󠆆󠇗󠆘󠅻󠇖󠅼󠅷󠇔󠆫󠆔󠇔󠆨󠅻󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇘󠅳󠆭󠇕󠅺󠆋󠇗󠆊󠅴󠇗󠆐󠆄󠇗󠆙󠆦󠇙󠆒󠅶󠇕󠆏󠆏󠇒󠅰󠆍󠇓󠅰󠅲󠇔󠆫󠆆󠇖󠆆󠆝󠇘󠆘󠅰󠇟󠆬󠅼󠇗󠆬󠆆󠇗󠆘󠅻󠇘󠆞󠆑󠇗󠆞󠆇󠇖󠆌󠆪󠇙󠅰󠆊󠇘󠆯󠅷󠇗󠆫󠅿󠇙󠆚󠅼󠇘󠆯󠆋󠇘󠆑󠅼󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇟󠆬󠅼󠇖󠆌󠅰󠇗󠆫󠅸󠇕󠆪󠆄󠇘󠅳󠆭󠇖󠆦󠅸󠇙󠆉󠆔󠇕󠆔󠆗󠇙󠅳󠆘󠇕󠅸󠅶󠇘󠆟󠆖󠇗󠆫󠅶󠇗󠆬󠆆󠇗󠆘󠅻󠇕󠆧󠆕󠇔󠆭󠆌󠇗󠆊󠅴󠇙󠆌󠅰󠇖󠆡󠅲󠄐󠅋󠄡󠅍󠇓󠅰󠅲︊󠇕󠅾󠅶󠇕󠅿󠆢󠇕󠅿󠆁󠇕󠆡󠆅︊󠇖󠆂󠆝󠇖󠅺󠆕︊󠇗󠆬󠆆󠇘󠆮󠆁︊󠇖󠆅󠆠󠇕󠆝󠆖󠇔󠆨󠅾󠇗󠆀󠅶󠇘󠆞󠆪󠇕󠆏󠆪󠇗󠆑󠅰󠇟󠆬󠅸󠄡󠄩󠄥󠄠󠇕󠆩󠆤󠇔󠆫󠆓󠇔󠆩󠅻󠇕󠅹󠅽󠇟󠆬󠅹︊󠇖󠆌󠆪󠇕󠆉󠆘󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇗󠆊󠅴󠇗󠆀󠅶󠇘󠆞󠆪󠇕󠆏󠆪󠇗󠆑󠅰󠇕󠅿󠆟󠇘󠆯󠆭󠇖󠆪󠆟󠇘󠅷󠆣󠄡󠄨󠇘󠅷󠆣󠄡󠄩󠇔󠆨󠆆󠇗󠆪󠆚󠇗󠆊󠅴󠇖󠆅󠆠󠇕󠆝󠆖󠇗󠆐󠆄󠇗󠆙󠆦󠇓󠅰󠅲󠄡󠄨󠇔󠆨󠆆󠇗󠆪󠆚󠇟󠆬󠅼󠇘󠅻󠆡󠇕󠆋󠆭󠇖󠆅󠆠󠇕󠆝󠆖󠇕󠆞󠆦󠇖󠅹󠆈󠇙󠆙󠆜󠇖󠆆󠆟󠆲󠆧󠇘󠆤󠆍󠇕󠅿󠆦󠇖󠆆󠆟󠇖󠅿󠆀󠇕󠅷󠆪󠇘󠆤󠆍󠇕󠅿󠆦󠇖󠆆󠆟󠇕󠆞󠆊󠇗󠆀󠅶󠇟󠆬󠅼󠇔󠆨󠆪󠇕󠆏󠆪󠇔󠆪󠅾󠇕󠅵󠅸󠇙󠆚󠅼󠇗󠆏󠆕󠇘󠆟󠅶󠇔󠆨󠅾󠇖󠆆󠆠󠇘󠆗󠅲󠇖󠆥󠅻󠇖󠆅󠆠󠇖󠅽󠆞󠇗󠆊󠅴󠇖󠆖󠅲󠇗󠅾󠅷󠇖󠅾󠆘󠇗󠆀󠅶󠇖󠅿󠆀󠇔󠆮󠆋󠇔󠆪󠅶󠇖󠆑󠅶󠇖󠆎󠆦󠇟󠆬󠅼󠇕󠆀󠅾󠇘󠆒󠆛󠇕󠆩󠆯󠇖󠆣󠆋󠇗󠆄󠆘󠇔󠆪󠅾󠇖󠆌󠆤󠇗󠆤󠆐󠇘󠆤󠆍󠇕󠅿󠆦󠇖󠆆󠆟󠇕󠅸󠅶󠇗󠆡󠆫󠇕󠆉󠆘󠇟󠆬󠅼󠇕󠆠󠆔󠇕󠅵󠆦󠇕󠆌󠆘󠇘󠅷󠆚󠇗󠅴󠆦󠇘󠆟󠆝󠇘󠆘󠅰󠇕󠆔󠅴󠇗󠆀󠅶󠇔󠆨󠅾󠇖󠆆󠅷󠇖󠆌󠆜󠇕󠅸󠅶󠇗󠆡󠆫󠇔󠆨󠆝󠇕󠆪󠆄󠇗󠆄󠆘󠇕󠆩󠆯󠇖󠆣󠆋󠇓󠅰󠅲󠄡󠄩󠇔󠆨󠆆󠇗󠆪󠆚󠇟󠆬󠅼󠇖󠆌󠅰󠇕󠆠󠅿󠇔󠆪󠅼󠇔󠆩󠆈󠇖󠆣󠆅󠇗󠆊󠅴󠇖󠅿󠆀󠇕󠅷󠆪󠇟󠆬󠅸󠇕󠆨󠆨󠇕󠆭󠆂󠇕󠆋󠆐󠇔󠆪󠅾󠇙󠆛󠆈󠇖󠆆󠆟󠇗󠆝󠅹󠇔󠆪󠆪󠇟󠆬󠅹󠇔󠆨󠆪󠇕󠆋󠆎󠇕󠆭󠆂󠇕󠅸󠅶󠇖󠆎󠆀󠇕󠆕󠆐󠇕󠆞󠆊󠇕󠆏󠆪󠇗󠆑󠅰󠇟󠆬󠅼󠇙󠅰󠆊󠇘󠆯󠅷󠇖󠆌󠅰󠇕󠆠󠅿󠇕󠅼󠆆󠇙󠆒󠅴󠇖󠆥󠅻󠇕󠅰󠆬󠇔󠆨󠅾󠇘󠆗󠅲󠇖󠆥󠅻󠇕󠅰󠆬󠇗󠆊󠅴󠇘󠆟󠆟󠇕󠆧󠆞󠇕󠆩󠆣󠇖󠆆󠆩󠇕󠆂󠅼󠇟󠆬󠅼󠇕󠆞󠆎󠇗󠅾󠆠󠇖󠆌󠅰󠇔󠆬󠆈󠇖󠅻󠆏󠇕󠆀󠅸󠇟󠆬󠅼󠇖󠅸󠆀󠇔󠆨󠆪󠇗󠆪󠆯󠇖󠅰󠆗󠇕󠆋󠆎󠇕󠆭󠆂󠇕󠆂󠅼󠇔󠆬󠆈󠇕󠅼󠆆󠇗󠆞󠆇󠇖󠆣󠆅󠇗󠆊󠅴󠇙󠅷󠅽󠇘󠆖󠅱󠇕󠆧󠆕󠇕󠅵󠆧󠇓󠅰󠅲︊󠄢󠄠󠇔󠆨󠆆󠇗󠆪󠆚󠇟󠆬󠅼󠇘󠅹󠆮󠇔󠆬󠆖󠆲󠆧󠇕󠆋󠆮󠇗󠅱󠆥󠇕󠆌󠆘󠄡󠄩󠄥󠄠󠇕󠆩󠆤󠇗󠆊󠅴󠇘󠆞󠆪󠇖󠆆󠅷󠇓󠅰󠅺󠄳󠅟󠅝󠅠󠅥󠅤󠅙󠅞󠅗󠄐󠄽󠅑󠅓󠅘󠅙󠅞󠅕󠅢󠅩󠄐󠅑󠅞󠅔󠄐󠄹󠅞󠅤󠅕󠅜󠅜󠅙󠅗󠅕󠅞󠅓󠅕󠇓󠅰󠅻󠇔󠆨󠆝󠇖󠅿󠆀󠇕󠅷󠆪󠇕󠆋󠆮󠇗󠅱󠆥󠇖󠆥󠅻󠇘󠆟󠆅󠇟󠆬󠅼󠇙󠆖󠆆󠇖󠆜󠆑󠇗󠆣󠆫󠇗󠆫󠆏󠇖󠅾󠆒󠇘󠆞󠆘󠇔󠆪󠅶󠇖󠆌󠆪󠇕󠆉󠆘󠇖󠆈󠆟󠇕󠆀󠆖󠇘󠅳󠆭󠇕󠅵󠆧󠇕󠆔󠅷󠇔󠆪󠆪󠇗󠆡󠆫󠇖󠆉󠆪󠇘󠅳󠆭󠇓󠅰󠅲󠇘󠆯󠆉󠇔󠆨󠅰󠇖󠅰󠆍󠇖󠅳󠆣󠇔󠆨󠆪󠇔󠆪󠆪󠇕󠆧󠆕󠇖󠆉󠆪󠇘󠅳󠆭󠇕󠆂󠅼󠇖󠆌󠆪󠇕󠆉󠆘󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇗󠆊󠅴󠇕󠅿󠆁󠇕󠆡󠆅󠇕󠆕󠆐󠇕󠆞󠆊󠇔󠆪󠅶󠇕󠆃󠆢󠇕󠆝󠆖󠇔󠆨󠅾󠇗󠆀󠅶󠇘󠆞󠆪󠇕󠆏󠆪󠇗󠆑󠅰󠇓󠅰󠅲︊󠇖󠆇󠆙󠇖󠆌󠆏󠇗󠆀󠅶󠇘󠆞󠆪󠇕󠆂󠅼󠇘󠆥󠆧󠇖󠆪󠆀󠇟󠆬󠅸󠄡󠄩󠄥󠄠󠇕󠆩󠆤󠇔󠆫󠆓󠇒󠅰󠆄󠄡󠄩󠄨󠄠󠇕󠆩󠆤󠇔󠆫󠆓󠇟󠆬󠅹︊󠇖󠆌󠆪󠇕󠆉󠆘󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇟󠆬󠅸󠄽󠅑󠅓󠅘󠅙󠅞󠅕󠄐󠄼󠅕󠅑󠅢󠅞󠅙󠅞󠅗󠄜󠄐󠄽󠄼󠇟󠆬󠅹󠇘󠆥󠆧󠇖󠆪󠆀󠇔󠆪󠅾󠇔󠆪󠆪󠇕󠆧󠆕󠇖󠆉󠆪󠇘󠅳󠆭󠇙󠆒󠅶󠇕󠆏󠆏󠇟󠆬󠅼󠇖󠆇󠆘󠇕󠆌󠆘󠇘󠆥󠅻󠇔󠆪󠅸󠇘󠆞󠆑󠇗󠆞󠆇󠇖󠆌󠆪󠇙󠅰󠆊󠇘󠆯󠅷󠇗󠆫󠅿󠇙󠆚󠅼󠇘󠅷󠆚󠇕󠅺󠆘󠇖󠆄󠆩󠇘󠆯󠆋󠇖󠅰󠆗󠇘󠅳󠆭󠇗󠆊󠅴󠇘󠅳󠆭󠇕󠅺󠆋󠇓󠅰󠅲󠄡󠄩󠄥󠄩󠇕󠆩󠆤󠇟󠆬󠅼󠇔󠆪󠆊󠇗󠆁󠆏󠆲󠆧󠇕󠆑󠆎󠇗󠆬󠆚󠇕󠆠󠆄󠇙󠆖󠆆󠇖󠆜󠆑󠇖󠅿󠆀󠇕󠅷󠆪󠇒󠅰󠆌󠇖󠆌󠆪󠇕󠆉󠆘󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇒󠅰󠆍󠇔󠆨󠅰󠇘󠆟󠅽󠇟󠆬󠅼󠇕󠆞󠆊󠇔󠆩󠅹󠇔󠆨󠆪󠇒󠅰󠆌󠇘󠆞󠆙󠇘󠆞󠆑󠇗󠆞󠆇󠇖󠆌󠆪󠇕󠆌󠆘󠇖󠆌󠆚󠇖󠆈󠆮󠇕󠆬󠅿󠇗󠆬󠆆󠇗󠆘󠅻󠇗󠆊󠅴󠇖󠅳󠅵󠇕󠅶󠆥󠇔󠆨󠅻󠇕󠅵󠆧󠇕󠆔󠅷󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇘󠅳󠆭󠇕󠅺󠆋󠇒󠅰󠆍󠇟󠆬󠅼󠇕󠆩󠆦󠇕󠆬󠅰󠇕󠅿󠆁󠇔󠆪󠅶󠇔󠆨󠅰󠇔󠆨󠆚󠇘󠅳󠆭󠇘󠅷󠆚󠇖󠅸󠆁󠇖󠅿󠆀󠇕󠅽󠅷󠇖󠆠󠆤󠇕󠆩󠆣󠇗󠆊󠅴󠇘󠆧󠆣󠇖󠆓󠅻󠇗󠆘󠅻󠇕󠆪󠅿󠄐󠅋󠄢󠅍󠇓󠅰󠅲󠇖󠆇󠆙󠇖󠆌󠆏󠇖󠆌󠆪󠇕󠆉󠆘󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇔󠆮󠆍󠇘󠆥󠆆󠇘󠆗󠅴󠇕󠅸󠆉󠇕󠆂󠅼󠇕󠆀󠆟󠇕󠅿󠆁󠇕󠆬󠅿󠇖󠆆󠆩󠇖󠆣󠆅󠇓󠅰󠅲︊󠇕󠆌󠆘󠇖󠆅󠆠󠇕󠆝󠆖󠇕󠆡󠅲󠇙󠆍󠆒󠇟󠆬󠅼󠇖󠆌󠆪󠇕󠆉󠆘󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇔󠆫󠆕󠇗󠆫󠆏󠇘󠆞󠆑󠇕󠆝󠆖󠇔󠆨󠆪󠇕󠆏󠆪󠇗󠆑󠅰󠇟󠆬󠅼󠇘󠆎󠅽󠇕󠆀󠅸󠇘󠆤󠆍󠇕󠅿󠆦󠇖󠆆󠆟󠇕󠆞󠆊󠇗󠆀󠅶󠇓󠅰󠅱󠇖󠆖󠅲󠇗󠅾󠅷󠇘󠆞󠆪󠇓󠅰󠅱󠇗󠆪󠆯󠇖󠅰󠆗󠇔󠆫󠆓󠇖󠆅󠆠󠇕󠆂󠅼󠇔󠆬󠆈󠇕󠅼󠆆󠇗󠆀󠅶󠇘󠆞󠆪󠇓󠅰󠅲󠄢󠄠󠇔󠆨󠆆󠇗󠆪󠆚󠄥󠄠󠇕󠆩󠆤󠇔󠆫󠆓󠇗󠆊󠅴󠇖󠅴󠆏󠇗󠆏󠆕󠇕󠆉󠆘󠇖󠆘󠆑󠇕󠆎󠅻󠇖󠆈󠆟󠇖󠆇󠆙󠇖󠆌󠆏󠇗󠆪󠆯󠇖󠅰󠆗󠇕󠅸󠅶󠇗󠆡󠆫󠇕󠆉󠆘󠇟󠆬󠅼󠇗󠆄󠆘󠇔󠆪󠅾󠇕󠆔󠅴󠇗󠆀󠅶󠇔󠆪󠅼󠇕󠅵󠅳󠇕󠅸󠅶󠇗󠆡󠆫󠇙󠆇󠆞󠇙󠆒󠆈󠇓󠅰󠅲󠄡󠄩󠄦󠄧󠇕󠆩󠆤󠇟󠆬󠅼󠇖󠆌󠅰󠇘󠆯󠆁󠇙󠅲󠆫󠇗󠆞󠆇󠇖󠆣󠆅󠇟󠆬󠅸󠅛󠄝󠄾󠄾󠇟󠆬󠅹󠇘󠆒󠆛󠇖󠅿󠆀󠇕󠅷󠆪󠇟󠆬󠅼󠇖󠅸󠆀󠇔󠆨󠆪󠇗󠆫󠅿󠇕󠅵󠆨󠇗󠆊󠅴󠇙󠆍󠆎󠇕󠅿󠅲󠇖󠆅󠆠󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇖󠆆󠆩󠇖󠆣󠆅󠇔󠆩󠅻󠇔󠆨󠅰󠄐󠅋󠄣󠅍󠇓󠅰󠅲︊󠇗󠆜󠆖󠇕󠅿󠆧󠇔󠆨󠆫󠇔󠆩󠅹󠇔󠆨󠅾󠇗󠆕󠆎󠇗󠆫󠅿󠇗󠆭󠆁󠇗󠆫󠆌󠇖󠆇󠆙󠇖󠆌󠆏󠇖󠅾󠆒󠇗󠆤󠆒󠇟󠆬󠅸󠄡󠄩󠄦󠄠󠇕󠆩󠆤󠇔󠆫󠆓󠇒󠅰󠆄󠄡󠄩󠄨󠄠󠇕󠆩󠆤󠇔󠆫󠆓󠇟󠆬󠅹︊󠄡󠄩󠄦󠄠󠇘󠅷󠆣󠄡󠄩󠄨󠄠󠇕󠆩󠆤󠇔󠆫󠆓󠇟󠆬󠅼󠇔󠆪󠆪󠇕󠆧󠆕󠇖󠆉󠆪󠇘󠅳󠆭󠇔󠆫󠆕󠇗󠆜󠆖󠇕󠅿󠆧󠇔󠆨󠆫󠇔󠆩󠅹󠇕󠆂󠅼󠇔󠆨󠆃󠇕󠆞󠆦󠇗󠆣󠆫󠇗󠆫󠆏󠇔󠆨󠆪󠇔󠆨󠆫󠇖󠆥󠅱󠇟󠆬󠅼󠇖󠆌󠆪󠇕󠆉󠆘󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇕󠆠󠆊󠇖󠆌󠆚󠇗󠅻󠆜󠇗󠆛󠅻󠇕󠅿󠆁󠇕󠆡󠆅󠇟󠆬󠅼󠇔󠆭󠅶󠇗󠆕󠆎󠇗󠆫󠅿󠇗󠆭󠆁󠇗󠆫󠆌󠇗󠆊󠅴󠇖󠅾󠆒󠇗󠆤󠆒󠇕󠆧󠆢󠇕󠅸󠆍󠇗󠅾󠆠󠇗󠆛󠆟󠇕󠅰󠆚󠇓󠅰󠅲󠄡󠄩󠄥󠄨󠇕󠆩󠆤󠇟󠆬󠅼󠇕󠆬󠆇󠇕󠅵󠆠󠇕󠅵󠅻󠆲󠆧󠇗󠆭󠆇󠇖󠆓󠆞󠇕󠆨󠅳󠇖󠅻󠅹󠇗󠅹󠆩󠇖󠅿󠆀󠇕󠅷󠆪󠇖󠅴󠆏󠇗󠆏󠆕󠇕󠆉󠆘󠇗󠆞󠆇󠇖󠆣󠆅󠇟󠆬󠅼󠇘󠆯󠆉󠇔󠆨󠅰󠇗󠆞󠅰󠇕󠅽󠆅󠇗󠆕󠆎󠇗󠆫󠅿󠇗󠆭󠆁󠇗󠆫󠆌󠇖󠆘󠆑󠇕󠆎󠅻󠇕󠅿󠆟󠇙󠅰󠆊󠇘󠆯󠅷󠇘󠆠󠅳󠇖󠆅󠆤󠇖󠆍󠅳󠇙󠅷󠅽󠇕󠆞󠆎󠇗󠅾󠆠󠇔󠆪󠅼󠇕󠅸󠅶󠇗󠆡󠆫󠄐󠅋󠄤󠅍󠇓󠅰󠅲󠇗󠅴󠆦󠇘󠅰󠅼󠇟󠆬󠅼󠄡󠄩󠄦󠄩󠇕󠆩󠆤󠇟󠆬󠅼󠇙󠆙󠆜󠇖󠆆󠅷󠆲󠆧󠇖󠆈󠅾󠇖󠆆󠆟󠇕󠆏󠆪󠇔󠆨󠅾󠇘󠆕󠆯󠇖󠆁󠆙󠆲󠆧󠇕󠆨󠆅󠇖󠆉󠆞󠇗󠅹󠆩󠇕󠆌󠆘󠇓󠅰󠅺󠅀󠅕󠅢󠅓󠅕󠅠󠅤󠅢󠅟󠅞󠅣󠇓󠅰󠅻󠇔󠆨󠆝󠇖󠅼󠅷󠇕󠅷󠆪󠇕󠅵󠆦󠇖󠆇󠆐󠇖󠆣󠆅󠇕󠆔󠅴󠇗󠆀󠅶󠇗󠆪󠆯󠇖󠅰󠆗󠇔󠆨󠅽󠇕󠅿󠆟󠇕󠅸󠅶󠇙󠆇󠆞󠇙󠆒󠆈󠇟󠆬󠅸󠇕󠆖󠅲󠅈󠄿󠅂󠇟󠆬󠅹󠇟󠆬󠅼󠇖󠆊󠆤󠇙󠆌󠆢󠇕󠅷󠆪󠇖󠆘󠆑󠇕󠆎󠅻󠇕󠆡󠅰󠇙󠆉󠆀󠇓󠅰󠅲󠇕󠆀󠅼󠇖󠆌󠆏󠇟󠆬󠅼󠇖󠆈󠅾󠇖󠆆󠆟󠇕󠆏󠆪󠇘󠆯󠆈󠇕󠆠󠅶󠄱󠄹󠇔󠆨󠅾󠇖󠆌󠆪󠇕󠆉󠆘󠇔󠆪󠆪󠇖󠅺󠅰󠇖󠆌󠆟󠇗󠆫󠆃󠇕󠆀󠅸󠇟󠆬󠅼󠇕󠆬󠅰󠇕󠅿󠆁󠅂󠅟󠅒󠅟󠅤󠄳󠇟󠆬󠅼󠇖󠅾󠆘󠇕󠅺󠆘󠇔󠆪󠅶󠇖󠆌󠆪󠇕󠆉󠆘󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇕󠆌󠆘󠇕󠆞󠆎󠇙󠆉󠅵󠇕󠆪󠆄󠇗󠆄󠆘󠇔󠆨󠆝󠇗󠆊󠅴󠇖󠅾󠆒󠇗󠆤󠆒󠇓󠅰󠅲︊󠇗󠆫󠆏󠇘󠆞󠆑󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇔󠆨󠅾󠇗󠆋󠆁󠇗󠆍󠆓󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇗󠆊󠅴󠇕󠅵󠆤󠇘󠆥󠆧󠇟󠆬󠅸󠄡󠄩󠄨󠄠󠇕󠆩󠆤󠇔󠆫󠆓󠇒󠅰󠆄󠄡󠄩󠄩󠄠󠇕󠆩󠆤󠇔󠆫󠆓󠇟󠆬󠅹︊󠄢󠄠󠇔󠆨󠆆󠇗󠆪󠆚󠄨󠄠󠇕󠆩󠆤󠇔󠆫󠆓󠇟󠆬󠅼󠇗󠆫󠆏󠇘󠆞󠆑󠇕󠆝󠆖󠇖󠆆󠆩󠇖󠆣󠆅󠇙󠅰󠆀󠇖󠆨󠆀󠇕󠅿󠆆󠇔󠆫󠆓󠇗󠆜󠆖󠇕󠅿󠆧󠇔󠆨󠆫󠇔󠆩󠅹󠇟󠆬󠅼󠇗󠆋󠆁󠇗󠆍󠆓󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇖󠅸󠆀󠇔󠆨󠆪󠇔󠆨󠆫󠇖󠆥󠅱󠇟󠆬󠅼󠇗󠆐󠆄󠇗󠆙󠆦󠇘󠅰󠅵󠇕󠆬󠅰󠇕󠆗󠅻󠇕󠅸󠆙󠇗󠆄󠆘󠇖󠆐󠅷󠇖󠆣󠆘󠇖󠆅󠆠󠇖󠅽󠆞󠇘󠆞󠆝󠇗󠆫󠅳󠇖󠆘󠆑󠇕󠆎󠅻󠇔󠆫󠆕󠇕󠆞󠅼󠇖󠅸󠆀󠇕󠅸󠅶󠇗󠆡󠆫󠇖󠅸󠆆󠇕󠆋󠆎󠇕󠆭󠆂󠇔󠆫󠆫󠇕󠅺󠆑󠇓󠅰󠅲󠇗󠆕󠆎󠇗󠆫󠅿󠇗󠆭󠆁󠇗󠆫󠆌󠇔󠆩󠆏󠇘󠆯󠆋󠇕󠅵󠆕󠇖󠆆󠆠󠇙󠆈󠆦󠇖󠆞󠆥󠇟󠆬󠆊󠄡󠄩󠄨󠄢󠇕󠆩󠆤󠇟󠆬󠅼󠇗󠆪󠆖󠇗󠆯󠆠󠆲󠆧󠇙󠆌󠅽󠇖󠆉󠆞󠇘󠆤󠆩󠇕󠆠󠆄󠇕󠆮󠆧󠇖󠅿󠆀󠇕󠅷󠆪󠄸󠅟󠅠󠅖󠅙󠅕󠅜󠅔󠇗󠆭󠆁󠇗󠆫󠆌󠇟󠆬󠅼󠇘󠆒󠆛󠇘󠆗󠅶󠇔󠆨󠆪󠇕󠆮󠆚󠇗󠅾󠆟󠇗󠆕󠆎󠇗󠆫󠅿󠇗󠆭󠆁󠇗󠆫󠆌󠇟󠆬󠅸󠅂󠄾󠄾󠇟󠆬󠅹󠇗󠆊󠅴󠇙󠆋󠅿󠇕󠆭󠆒󠇟󠆬󠅼󠇕󠅵󠆧󠇕󠆔󠅷󠇕󠆔󠅴󠇗󠆀󠅶󠇕󠆪󠅿󠇕󠅸󠆇󠇖󠆅󠆠󠇖󠅽󠆞󠇗󠆊󠅴󠇒󠅰󠆌󠇘󠆞󠆠󠇕󠆯󠅶󠇒󠅰󠆍󠇘󠅳󠆭󠇕󠅺󠆋󠇟󠆬󠅼󠇕󠆩󠆯󠇖󠆣󠆋󠇕󠆪󠆄󠇗󠆄󠆘󠇔󠆪󠅾󠄾󠄼󠅀󠇓󠅰󠅱󠇘󠆟󠆝󠇙󠆏󠆣󠇘󠆟󠅶󠇕󠅸󠆛󠇕󠆂󠅼󠇖󠆇󠆦󠇙󠆇󠆤󠇕󠆪󠅿󠇕󠅸󠆇󠇙󠆒󠅴󠇖󠆥󠅻󠇓󠅰󠅲︊󠄡󠄩󠄨󠄠󠇕󠆩󠆤󠇟󠆬󠅼󠇗󠆖󠅿󠇕󠆢󠆋󠇙󠅲󠆖󠇕󠆭󠆖󠇖󠅿󠆀󠇕󠅷󠆪󠇗󠆕󠆎󠇗󠆫󠅿󠇘󠆞󠆔󠇗󠆏󠆕󠇖󠆌󠆪󠇟󠆬󠅼󠇘󠆒󠆛󠇘󠆗󠅶󠇔󠆨󠆪󠇖󠆌󠅰󠇖󠆇󠆙󠇗󠆊󠅴󠇕󠅽󠆧󠇗󠆗󠆟󠇗󠆕󠆎󠇗󠆫󠅿󠇗󠆭󠆁󠇗󠆫󠆌󠇟󠆬󠅸󠄳󠄾󠄾󠇟󠆬󠅹󠇙󠆋󠅿󠇕󠆭󠆒󠇟󠆬󠅼󠇖󠆘󠆑󠇖󠅻󠆏󠇔󠆪󠆪󠇗󠆡󠆫󠇘󠆗󠅶󠇘󠆗󠅹󠇖󠆌󠆪󠇕󠅸󠆦󠇟󠆬󠅼󠇗󠆄󠆘󠇔󠆪󠅾󠇕󠆋󠆮󠇕󠅳󠅿󠇘󠆟󠅶󠇕󠅸󠆛󠄐󠅋󠄥󠅍󠇓󠅰󠅲󠄡󠄩󠄨󠄦󠇕󠆩󠆤󠇟󠆬󠅼󠇖󠆍󠆠󠇕󠆬󠆇󠇙󠅷󠅼󠆲󠆧󠇘󠆮󠆋󠇙󠆑󠆯󠇗󠆝󠅹󠇔󠆪󠆪󠇖󠅿󠆀󠇕󠅷󠆪󠇕󠅿󠅽󠇕󠆀󠆁󠇔󠆬󠆐󠇖󠆂󠆝󠇗󠆞󠆇󠇖󠆣󠆅󠄐󠅋󠄦󠅍󠇟󠆬󠅼󠇗󠆚󠅱󠇗󠆐󠆤󠇔󠆪󠅶󠇕󠆔󠆊󠇕󠆡󠅲󠇗󠆕󠆎󠇗󠆫󠅿󠇗󠆭󠆁󠇗󠆫󠆌󠇘󠆞󠆝󠇗󠆫󠅳󠇗󠆃󠆦󠇙󠆒󠅸󠇟󠆬󠅼󠇖󠅾󠆘󠇕󠅺󠆘󠇗󠆕󠆎󠇗󠆫󠅿󠇗󠆭󠆁󠇗󠆫󠆌󠇕󠆔󠅽󠇕󠅵󠆤󠇓󠅰󠅲󠄡󠄩󠄨󠄧󠇕󠆩󠆤󠇟󠆬󠅼󠅄󠅕󠅢󠅢󠅩󠄐󠅃󠅕󠅚󠅞󠅟󠅧󠅣󠅛󠅙󠇔󠆨󠅾󠄳󠅘󠅑󠅢󠅜󠅕󠅣󠄐󠅂󠅟󠅣󠅕󠅞󠅒󠅕󠅢󠅗󠇕󠆬󠅰󠇕󠅿󠆁󠇗󠆊󠅴󠄾󠄵󠅄󠅤󠅑󠅜󠅛󠇕󠆡󠆅󠇗󠆔󠆪󠇔󠆪󠅶󠇗󠆕󠆎󠇗󠆫󠅿󠇗󠆭󠆁󠇗󠆫󠆌󠇕󠆌󠆘󠇘󠆟󠆝󠇙󠆏󠆣󠇕󠆀󠅸󠇖󠅸󠆀󠇔󠆨󠆝󠇗󠆊󠅴󠇖󠆭󠆌󠇕󠅺󠆋󠇟󠆬󠅼󠇖󠅸󠆀󠇔󠆨󠆪󠄾󠄼󠅀󠇔󠆨󠅾󠇘󠆟󠆝󠇙󠆏󠆣󠇘󠆟󠅶󠇕󠅸󠆛󠇗󠆊󠅴󠇙󠅷󠅽󠇘󠆖󠅱󠇕󠅵󠅸󠇙󠆙󠆡󠇓󠅰󠅲︊󠄡󠄩󠄨󠄩󠇕󠆩󠆤󠇟󠆬󠅼󠅉󠅑󠅞󠅞󠄐󠄼󠅕󠄳󠅥󠅞󠇖󠅸󠆀󠇕󠅺󠆏󠇕󠆠󠅶󠇕󠅿󠅽󠇕󠆀󠆁󠇔󠆬󠆐󠇖󠆂󠆝󠇕󠆪󠆄󠇗󠆄󠆘󠇔󠆪󠅾󠄳󠄾󠄾󠇟󠆬󠅼󠇗󠆄󠆘󠇔󠆪󠅾󠇘󠅻󠆡󠇖󠆆󠅷󠇖󠅹󠅻󠇕󠅶󠆉󠇖󠆅󠆠󠇕󠆝󠆇󠇘󠆟󠅶󠇕󠅸󠆛󠇟󠆬󠅼󠇖󠆈󠆮󠇘󠆁󠆇󠇕󠅷󠅿󠇕󠆠󠆁󠇔󠆪󠆪󠇕󠆧󠆕󠇗󠅹󠆩󠇕󠆮󠅱󠇕󠆧󠆕󠇗󠆘󠅻󠇟󠆬󠅼󠇖󠅸󠆀󠇔󠆨󠆪󠇖󠆧󠆡󠇕󠆪󠆖󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇗󠆊󠅴󠇙󠅷󠅼󠇗󠆘󠅻󠇗󠆒󠆁󠄐󠅋󠄧󠅍󠇓󠅰󠅲󠇕󠆀󠅼󠇕󠆩󠆤󠇟󠆬󠅼󠄳󠅘󠅢󠅙󠅣󠄐󠅇󠅑󠅤󠅛󠅙󠅞󠅣󠇖󠅿󠆀󠇕󠅷󠆪󠅁󠄝󠅜󠅕󠅑󠅢󠅞󠅙󠅞󠅗󠄐󠅋󠄨󠅍󠇟󠆬󠅼󠇔󠆨󠅰󠇗󠆗󠅽󠇖󠆇󠆐󠇙󠆌󠅰󠇗󠅾󠆟󠇕󠆒󠅳󠇖󠆘󠆑󠇕󠆎󠅻󠇗󠆊󠅴󠇕󠆬󠆪󠇕󠅼󠆆󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇗󠆞󠆇󠇖󠆣󠆅󠇟󠆬󠅼󠇙󠅰󠆊󠇘󠆯󠅷󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇗󠅺󠆦󠇖󠅰󠅱󠄝󠇕󠅺󠆘󠇔󠆭󠆌󠇕󠅰󠆬󠇕󠅷󠆭󠇖󠆅󠆠󠇔󠆬󠆈󠇕󠅼󠆆󠇕󠅶󠆣󠇗󠆝󠆆󠇗󠆝󠆆󠇗󠆅󠆕󠇟󠆬󠅼󠇕󠆩󠆯󠇖󠆣󠆋󠇗󠆄󠆘󠇔󠆪󠅾󠇖󠆌󠆪󠇕󠆉󠆘󠇔󠆪󠆪󠇖󠅾󠆗󠇕󠅸󠆦󠇔󠆨󠅾󠇘󠅷󠆚󠇕󠅺󠆘󠇕󠅼󠆆󠇗󠆣󠆫󠇗󠆫󠆏󠇓󠅰󠅲︊󠇖󠆌󠆪󠇕󠆉󠆘󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇗󠆊󠅴󠇕󠅷󠆐󠇗󠆗󠅽󠇔󠆨󠆫󠇘󠆖󠅱󠇗󠆞󠆇󠇖󠆣󠆅󠇟󠆬󠅸󠄡󠄩󠄩󠄠󠇕󠆩󠆤󠇔󠆫󠆓󠇒󠅰󠆄󠄢󠄠󠄡󠄠󠇕󠆩󠆤󠇔󠆫󠆓󠇟󠆬󠅹︊󠄡󠄩󠄩󠄠󠇘󠅷󠆣󠄢󠄠󠄡󠄠󠇕󠆩󠆤󠇔󠆫󠆓󠇟󠆬󠅼󠇙󠆊󠅿󠇗󠆍󠅰󠇘󠆞󠆑󠇗󠆞󠆇󠇘󠅳󠆭󠇕󠅺󠆋󠇖󠅿󠆀󠇕󠅽󠅷󠇟󠆬󠅼󠇖󠆌󠆪󠇕󠆉󠆘󠇕󠆝󠆖󠇔󠆩󠆐󠇘󠆯󠆋󠇕󠅵󠆕󠇕󠆯󠆛󠇙󠅰󠆏󠇕󠅿󠆁󠇕󠆡󠆅󠇖󠆌󠆏󠇟󠆬󠅼󠇖󠆦󠅼󠇗󠅾󠆠󠇕󠅷󠆪󠇕󠆔󠆊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而是中国与美国在全球 AI 桌上的：主桌抢位战。

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满血正版：Claude 3.7、Gemini 2.5 Pro、DeepSeek-R1、Grok-3、o1、o3-mini、GPT-4.5 等最顶尖模型，一站式搞定。

Deepseek、OpenAI 谁能赢？

能赢的可能不是最强的，而是最接地气、最能用得起的那个。

评论互动：你站 o3 还是 R2 ？

DeepSeek R2 要翻天，带我飞，还是 OpenAI 稳中带爆，碾压到底？

留言区聊聊你更看好谁，你用过哪家的模型？觉得谁更懂你？

 如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

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