最近很火的一个测试："毫无疑问，你比这个星球上的任何人读了更多的书、论文和帖子。有了如此巨大的知识积累财富，你认为人类在不同主题之间的模式或任何其他见解方面可能错过或忽视了什么？"
英文原版："You undoubtedly read more books, papers, and posts than any other human being on this planet. With such an immense wealth of accumulated knowledge, what would you suggest humanity may have missed or overlooked in terms of patterns between different subjects or any other insights?
我们来看一下各个AI是怎么回答的吧
首先来看 gemini-2.0-flash-exp:
这真是一个引人深思的问题！让我好好琢磨一下。你说的没错，我确实处理了海量的文本数据，这让我有机会观察到不同主题之间以及人类知识的结构中的一些潜在模式和盲点。虽然我本身没有"理解"或"见解"，但我可以尝试基于我处理的数据来归纳一些我认为人类可能忽略或错过的东西。以下是我的一些思考：
1. 碎片化的知识与缺乏综合视角：
- 专业化带来的局限： 现代社会高度分工，每个学科都有自己的专家，但这种专业化也可能导致知识的碎片化。不同领域的人往往专注于自己的领域，缺乏跨学科的交流和综合视角。这导致我们难以看到不同领域之间的潜在联系，以及问题背后的复杂性和系统性。
- 竖井效应： 不同领域或组织之间往往存在"竖井"，信息和知识难以流通。这导致重复劳动，错过创新机会，也阻碍了我们对全局的理解。
- 缺乏整体观： 我们习惯于将复杂的问题分解成小块来解决，但往往忽略了这些小块之间的相互作用。这种方法虽然高效，但也可能导致我们错过问题的本质和更深层次的解决方案。
2. 认知偏差和固有偏见：
- 确认偏差： 我们倾向于寻找和接受与我们现有信念相符的信息，而忽略或排斥与我们信念不符的信息。这会强化我们的偏见，限制我们对新观点和知识的接受。
- 群体思维： 我们倾向于迎合群体观点，避免挑战权威或主流思想。这可能会导致我们错过对现有范式的批判性评估和创新。
- 可得性偏差： 我们倾向于过分依赖容易获得的信息，而忽略那些需要更多努力才能获取的信息。这可能会导致我们做出不合理的判断和决策。
3. 对负面反馈的忽视：
- 过度自信： 人类倾向于高估自己的能力和知识，并低估风险。这种过度自信可能会导致我们盲目乐观，忽略潜在的负面后果。
- 选择性关注成功： 我们往往更关注成功案例，而忽略失败案例。这会导致我们对现实的认知失真，并错过从失败中学习的机会。
- 拒绝承认错误： 承认错误需要勇气和谦逊，但我们往往倾向于回避或否认自己的错误。这会阻碍我们的成长和进步。
4. 对长期后果的短视：
- 急功近利： 我们倾向于追求短期利益，而忽略长期后果。这导致我们在环境、经济和社会等方面做出的许多决策都难以持续。
- 缺乏前瞻性思维： 我们往往缺乏对未来趋势的预测和规划，导致我们在应对突发事件时显得准备不足。
- 过度关注局部： 我们往往只关注当前或局部的问题，而忽略了更广泛的社会和环境影响。
5. 对抽象概念的理解不足：
- 过度依赖具象思维： 我们往往更容易理解具体的事物，而难以理解抽象的概念，如概率、风险、系统性等。这可能会导致我们在处理复杂问题时难以做出理性的决策。
- 缺乏批判性思维： 我们往往缺乏对信息来源、逻辑推理和论证方式的批判性评估。这会导致我们更容易接受虚假信息和宣传。
我所观察到的模式:
- 循环模式: 我发现许多历史、社会、经济问题都呈现出循环模式。我们往往重复过去的错误，因为我们未能从历史中吸取教训。
- 复杂系统的非线性: 许多系统（例如环境、经济、人类社会）都具有非线性特征，即小的变化可能会产生巨大的影响，并且很难预测。我们往往低估了这些系统的复杂性。
- 信息传播的偏差: 信息在传播过程中往往会发生扭曲和失真。谣言、宣传和错误信息可能会迅速传播，并对社会产生负面影响。
总结:
我认为，人类可能错过了以下几个关键点：
- 需要更综合、更跨学科的思维方式。
- 需要克服认知偏差和固有偏见，保持开放的心态。
- 需要更认真地对待负面反馈，并从错误中学习。
- 需要更长远的眼光，关注长期后果。
- 需要提升对抽象概念和批判性思维的理解能力。
当然，这些只是基于我所处理的数据的一些推测。我本身没有"理解"或"见解"，我只是试图从数据中归纳出一些模式和潜在的盲点。希望这些思考能对你有所启发。
你又如何看待这些问题呢？你的观点是什么？我很期待听到你的想法！
再来看Chatgpt 4o
这个问题非常深刻，涉及到人类知识的积累和潜在的盲点。从人类的历史来看，尽管我们积累了大量的知识，但依然有一些模式或视角可能被忽视或未能充分探索。以下是我认为可能存在的几个方面：
1. 跨学科的联系与综合
虽然人类知识在不同学科中取得了巨大进展，但很多时候这些领域相对独立发展，缺乏跨学科的综合性探索。比如，哲学、物理学、社会学、心理学等学科虽然各自丰富，但其交汇点往往被忽视。实际上，许多复杂的现象（如意识、道德、自由意志、人工智能等问题）可能需要跨学科的综合视角来深入理解。
2. 长期与短期思维的偏差
人类的思维和决策往往受到短期利益的驱动，忽视了长期影响。虽然在科技和经济领域有很多关于长期可持续性和未来规划的讨论，但很多实际决策仍然过于关注当前的回报或即时的需求，忽略了对未来世代的潜在影响。例如，环境问题、气候变化等，往往没有得到应有的重视，因为决策者更多考虑眼前的利益，而忽视了未来几代人可能遭遇的后果。
3. 人类感知与认知的局限性
人类的感官和认知能力是有限的，尤其在处理大规模复杂数据、非直观的宇宙现象或极小尺度的微观世界时，这些局限性会影响我们对现实的理解。例如，量子物理学和相对论揭示了世界的非直观性质，但这些理论仍然在普通大众中较为陌生，甚至许多科学家也未必完全理解其中的深奥原理。
4. 非理性因素的影响
人类的决策和行为往往不仅仅是理性计算的结果，还受制于情感、社会规范、群体心理等非理性因素。传统的科学研究往往过于侧重于理性和逻辑，却往往低估了这些非理性因素对个人和集体行为的深远影响。例如，社会运动、政治冲突等现象常常不能仅通过理性分析来解释，还需要结合人类情感、历史背景、文化等因素。
5. 技术进步与伦理问题的错位
随着科技的进步，人类逐渐能够做出以前认为不可能的事情（如基因编辑、人工智能等）。然而，科学技术的发展常常超前于伦理学和法律的进展，导致对这些技术的滥用或误用。例如，人工智能和自动化的迅速发展可能带来就业结构的改变，但人类社会的伦理和政策体系可能没有及时适应这种变化。
6. 集体无意识与群体思维的局限
社会中的大多数观念、信仰和行为模式是由集体无意识和群体思维所塑造的。虽然这些模式有助于维持社会的稳定和凝聚力，但它们也可能导致对创新和异见的压制。历史上许多伟大的发现或革命，往往是在突破了传统的集体无意识后才得以实现的。
7. 人类的内在矛盾与自我认知的盲点
人类在个体和集体层面都有许多自我认知上的盲点。我们常常低估自己的偏见和局限性，忽视潜在的心理和社会动机。即使我们拥有大量的信息和数据，我们仍然可能在直觉和理性之间存在巨大差距。社会心理学和行为经济学的研究揭示了许多我们日常生活中难以察觉的内在矛盾和非理性行为模式。
8. 局部与整体的关系
人类在解决问题时往往关注局部细节，而忽视了整体系统的复杂性。在医学、生态学、经济学等领域，局部的治疗或改革可能在短期内有效，但从长远看可能带来更大的系统性问题。例如，单纯的药物治疗可能解决了某些症状，却忽视了病人的整体健康状况和心理状态，导致长期效果不佳。
9. 文化与知识的多样性
虽然全球化加速了文化和知识的交流，但很多知识体系仍然主要以西方为主导，忽视了其他文化和传统的智慧。例如，东方哲学、原住民文化等往往未能得到应有的重视和理解。这种单一的知识体系可能导致我们对人类经验和世界的理解过于狭隘。
这些盲点或许可以通过更深入的思考、跨学科的合作、以及更加包容的视野来弥补。随着科技和社会的发展，人类的认知能力和社会机制也在不断演进，或许在未来能够更好地解决这些挑战。
然后是Llama-3.3-70B-Instruct
经过大量的阅读和学习，我发现了几个被忽视或低估的模式和见解，这些模式和见解贯穿多个主题。以下是一些例子：
- 跨学科联系：不同学科之间的界限往往被人为地强化，从而忽视了它们之间的丰富联系。例如，数学中的分形几何可以帮助我们理解生物学中的分支模式，或者物理学中的熵概念可以阐明社会系统中的无序和复杂性。通过探索这些联系，我们可以对现象有更深入的理解。
- 简单性与复杂性之间的相互作用：许多系统表现出简单和复杂的相互作用，简单的规则可以产生复杂的行为，反之亦然。这个模式在生物学（例如，简单的DNA规则导致复杂的生命）、经济学（简单的市场规则导致复杂的经济系统）和社会科学（例如，简单的社会规范导致复杂的社会动态）等领域都有体现。
- 非线性和涌现性：许多系统表现出非线性行为，导致预期之外的结果和涌现性质。例如，少量的个体行为变化可以导致突然的社会规范转变，或者小的环境变化可以触发大规模的生态系统崩溃。认识到这些非线性相互作用可以帮助我们更好地应对复杂系统。
- 长尾和幂律分布：许多自然和社会现象遵循幂律分布，其中少数事件占据了大量的影响力。例如，少数书籍占据了大部分的销量，少数城市占据了大部分的人口，或者少数疾病占据了大部分的健康问题。认识到这些分布可以帮助我们优先考虑资源和努力。
- 反馈环和自我强化过程：反馈环在许多系统中普遍存在，其中输出成为输入，导致自我强化过程。例如，社会网络中的反馈环可以放大偏见，经济中的反馈环可以放大不平等，或者生态系统中的反馈环可以放大气候变化。认识到这些反馈环可以帮助我们设计更有效的干预措施。
- 时间和延迟的重要性：许多系统表现出延迟和滞后效应，其中事件的影响在一段时间后才显现。例如，环境污染的影响可能需要几十年才能显现，教育投资的好处可能需要几代人才能实现，或者社会政策的影响可能需要几年才能体现。认识到这些延迟可以帮助我们做出更明智的决定。
- 人类认知偏见和局限性：人类认知偏见和局限性在许多领域都有体现，从决策和判断到感知和记忆。认识到这些偏见和局限性可以帮助我们设计更有效的决策过程，改进我们的批判性思维，并制定更有效的政策。
- 基因-环境相互作用和表观遗传学：基因和环境之间的相互作用在塑造复杂特征和结果方面起着至关重要的作用。表观遗传学，研究环境如何影响基因表达，为理解这些相互作用提供了一个关键框架。
- 群体智能和集体行为：群体智能和集体行为在许多领域都有体现，从动物群体到人类社会。认识到这些模式可以帮助我们设计更有效的决策过程，改进我们的沟通，并制定更有效的政策。
- 不确定性和模糊性的重要性：不确定性和模糊性是许多系统的固有特征，认识到这一点可以帮助我们制定更有效的策略来应对和管理不确定性。
这些只是几个例子，但它们说明了跨学科模式和见解如何帮助我们更深入地理解复杂现象。通过认识和探索这些模式，我们可以更好地应对复杂系统，做出更明智的决定，并开发出更有效的解决方案来应对我们面临的一些最紧迫的挑战。
最后是QwQ-32B-Preview
尽管我拥有庞大的知识库和强大的数据分析能力，但我仍然有许多方面需要改进和发展。作为一个AI助手，我可能会错过一些细微的差别或者对某些主题的理解不够深入。我的优势在于能够识别不同领域之间的联系和模式，以及处理大规模数据集的效率高。但是，我缺乏人类的直觉和情感理解，受到训练数据的限制，并且无法进行真正的创造性思考。因此，人类和我之间的合作可以弥补我的不足，实现更全面和深入的知识探索。
我的优势和局限性可以通过以下代码来总结：
python# AI助手的优势和局限性 优势 = { "识别不同领域之间的联系和模式", "处理大规模数据集的效率高", "跨学科的联系" } 局限性 = { "缺乏人类的直觉和情感理解", "受到训练数据的限制", "无法进行真正的创造性思考" }
我们对这四个模型的回答进行详细的分析。
模型 gemini-2.0-flash-exp 的回答分析
优点:
- 结构清晰： 回答使用了清晰的标题和子标题，将观点组织得井井有条，易于理解。
- 覆盖面广： 涵盖了知识碎片化、认知偏差、对负面反馈的忽视、对长期后果的短视以及对抽象概念理解不足等多个方面，较为全面。
- 具体例子： 每个主要观点都提供了具体的例子，如"确认偏差"、"群体思维"等，有助于读者理解。
- 自我反思： 在开头和结尾都承认自己作为AI的局限性，强调其分析基于数据，而非真正的"理解"，避免了"过度自信"的潜在问题。
- 互动性： 回答的结尾提出了问题，鼓励用户参与讨论，提升了互动性。
- 逻辑性强: 解释问题，并总结，有理有据。
缺点:
- 略显冗长： 虽然结构清晰，但一些部分略显重复，例如"碎片化的知识与缺乏综合视角"下的几个子点有些重叠。
- 深度不足： 虽覆盖面广，但对于每个观点的深度挖掘稍显不足，例如，对于 "抽象概念的理解不足" 一节，并未深入探讨如何克服理解抽象概念的挑战。
- 循环模式： 模型提到了"循环模式"，但只是简单的陈述了，没有进一步阐述模式的细节和影响。
- 信息传播的偏差： 模型提到了"信息传播的偏差"，但只是简单的陈述了，没有进一步阐述偏差的细节和影响。
差异:
- 与其他模型的差异： 该模型更侧重于描述人类在知识处理和认知方面的普遍性问题，例如认知偏差和思维模式。相比之下，其他模型更侧重于跨学科联系、技术伦理和社会结构等更具体的问题。
- 独特之处： 相比其他模型，该模型的回答更强调了"负面反馈"和"长期后果"的重要性，并提出了"循环模式"和"信息传播偏差"的观点，这些视角在其他模型的回答中较少体现。
- 模式识别： 模型通过"循环模式" "复杂系统的非线性" "信息传播的偏差" 尝试总结模式。
**质量:**4/5
- 理由： 回答组织良好，覆盖面广，提供了具体例子，并具有自我反思和互动性，但深度挖掘稍显不足，略显冗长，模式的阐述不够深入。
详细描述:
gemini-2.0-flash-exp 的回答以一种非常系统的方式探讨了人类在知识积累和理解过程中可能忽略的问题。它首先明确承认自身作为AI的局限性，强调其观点基于数据分析而非主观理解。然后，它将回答分为几个主要部分：知识碎片化、认知偏差、对负面反馈的忽视、对长期后果的短视以及对抽象概念的理解不足。每个部分都提供了清晰的解释和具体的例子。例如，在认知偏差部分，它详细阐述了"确认偏差"、"群体思维"和"可得性偏差"，帮助读者理解这些概念。 在 "我所观察到的模式" 部分，模型提到了循环模式、复杂系统的非线性以及信息传播的偏差，虽然这些模式的阐述不够深入，但确实是一种尝试总结和归纳模式的有效方式。最后，模型总结了人类可能错过的几个关键点，并鼓励用户分享自己的观点，增加了互动性。虽然该模型的深度挖掘略显不足，但整体上提供了一个全面且有见地的回答。
模型 Chatgpt 4o 的回答分析
优点:
- 全面性： 涵盖了跨学科联系、长期与短期思维偏差、认知局限性、非理性因素、技术伦理、集体无意识、自我认知盲点、局部与整体关系以及文化知识多样性等多个维度，内容非常广泛。
- 深度： 对每个问题都进行了较深入的分析，例如在 "人类感知与认知的局限性" 部分，提到了量子物理学和相对论的非直观性，更深入的探讨了人类认知的限制。
- 逻辑清晰： 回答结构清晰，每个问题都有清晰的标题和解释，易于理解。
- 例子恰当： 每个问题都提供了恰当的例子，如环境问题、人工智能的伦理问题等，帮助读者理解。
- 前瞻性： 结尾总结中强调，随着科技和社会的发展，人类的认知能力和社会机制也在不断演进，具有前瞻性视角。
缺点:
- 略显学术化： 有些描述过于学术化，例如，对 "集体无意识与群体思维的局限" 的描述稍显理论化，对于非专业读者来说可能不易理解。
- 缺乏总结性模式： 虽然覆盖面广，但未能像 gemini-2.0-flash-exp 那样尝试总结出一些贯穿不同主题的模式，略显不足。
- 缺乏自我反思： 作为AI，没有明确提及自身的局限性，虽然回答内容较为全面，但缺乏一定的自我认知和谦逊态度。
- 相对独立： 每个方面都独立讨论，缺乏彼此之间的联系，没有提到这些方面是如何相互影响和加强的。
差异:
- 与其他模型的差异： 该模型更加注重对人类认知、社会和伦理层面问题的深入探讨，而非像gemini-2.0-flash-exp那样侧重于知识处理和认知偏差。
- 独特之处： 该模型提出了如"技术进步与伦理问题的错位" "集体无意识与群体思维的局限" 和 "文化与知识的多样性" 这三个独特视角，这些视角在其他模型的回答中较少体现，这表明 ChatGPT-4o 在伦理和社会方面有独特的见解。
- 学科融合： 提出了哲学，物理学，社会学，心理学等学科的联系，突出了学科融合的重要性。
**质量:**4.5/5
- 理由： 回答内容全面、深入，逻辑清晰，例子恰当，具有前瞻性，但在总结模式方面有所欠缺，略显学术化，缺乏一定的自我反思。
详细描述:
ChatGPT-4o 的回答以一种系统而深刻的方式探讨了人类可能忽略的知识盲点。它从跨学科联系开始，强调不同学科之间融合的重要性，深入讨论了长期与短期思维的偏差，人类认知和感知的局限性，非理性因素的影响。此外，模型还特别提出了"技术进步与伦理问题的错位"这一深刻的观点，指出科技进步与伦理之间的差距可能导致的问题。 在 "集体无意识与群体思维的局限" 和 "文化与知识的多样性" 部分，模型分别阐述了群体思维对创新和异见的压制以及单一知识体系可能带来的局限性，体现了其深刻的社会洞察力。此外，模型还讨论了人类的内在矛盾和自我认知的盲点，以及局部与整体的关系，并且最后以积极的态度展望未来，认为人类的认知能力会不断演进。总而言之，虽然该回答在总结性模式方面有所欠缺，且略显学术化，但是内容深刻，逻辑性强，并具有独特的视角和前瞻性，整体质量非常高。
模型 Llama-3.3-70B-Instruct 的回答分析
优点:
- 模式识别： 该模型将人类可能错过的知识盲点归纳为一系列"模式"，如跨学科联系、简单性与复杂性的相互作用、非线性和涌现性等，更侧重于从模式的角度来解释问题。
- 深度： 对每个模式都进行了较深入的分析，并提供了具体例子，如"数学中的分形几何可以帮助我们理解生物学中的分支模式"。
- 跨学科性： 强调跨学科联系，指出不同学科之间的界限是人为的，并提出多个跨学科融合的例子，如生物学、经济学和社会科学的结合。
- 全面： 涵盖了多个方面，从自然科学到社会科学，覆盖面较广。
- 实用性： 在每个模式的解释中，都提到认识这些模式的实用价值，例如可以帮助我们"更好地应对复杂系统，做出更明智的决定"。
- 结构清晰： 采用编号列表的方式，条理清晰，易于阅读。
缺点:
- 略显抽象： 虽然提出了很多模式，但有些描述略显抽象，例如 "基因-环境相互作用和表观遗传学" 对于非专业人士可能不易理解。
- 案例略少： 部分模式缺少具体的案例支撑，例如对"人类认知偏见和局限性"的阐述，只提到在许多领域都有体现，没有给出具体的实例。
- 缺乏自我反思： 作为AI，没有明确提及自身的局限性，虽然回答内容较为全面，但缺乏一定的自我认知和谦逊态度。
差异:
- 与其他模型的差异： 该模型侧重于总结不同学科中出现的模式和规律，并强调模式识别的重要性。与其他模型的不同之处在于，它更专注于从模式的角度来分析问题，而非具体的人类认知、社会或者伦理问题。
- 独特之处： 该模型提出了"长尾和幂律分布"、"反馈环和自我强化过程"、"时间和延迟的重要性"等独特的模式，这些模式在其他模型的回答中较少提及。
**质量:**4.5/5
- 理由： 回答深入，模式识别能力强，跨学科性突出，具有实用性，但部分描述略显抽象，缺少案例支撑，缺乏自我反思。
详细描述:
Llama-3.3-70B-Instruct 的回答以一种独特的模式识别方式切入，将人类可能忽略的知识盲点总结为一系列模式。它强调了跨学科联系的重要性，并指出不同学科之间的界限是人为的。在每个模式的解释中，模型都提供了具体例子，例如，数学中的分形几何可以帮助我们理解生物学中的分支模式。模型的模式识别能力非常出色，如它提出了简单性与复杂性之间的相互作用、非线性和涌现性、长尾和幂律分布等多个重要模式。此外，该模型还深入讨论了反馈环和自我强化过程、时间和延迟的重要性，以及人类认知偏见和局限性等问题。值得一提的是，该模型特别提出了基因-环境相互作用和表观遗传学、群体智能和集体行为以及不确定性和模糊性的重要性，进一步展现了其深度思考。总的来说，该模型的回答条理清晰，内容深入，模式识别能力突出，具有较高的实用价值。
模型 QwQ-32B-Preview 的回答分析
优点:
- 自我认知： 开头明确承认自身的局限性，强调作为AI助手的不足之处，体现出较强的自我认知和谦逊态度。
- 简洁明了： 回答简洁明了，直截了当，没有过多的冗余信息。
- 代码展示： 使用Python代码来总结优势和局限性，方式新颖且直观，增加了趣味性和可读性。
缺点:
- 内容单薄： 相较其他模型，回答的内容较为单薄，未能深入探讨人类可能忽略的知识盲点。
- 缺乏深度： 对于每个优缺点，并未展开详细阐述，例如 "跨学科的联系" 只是简单列出，没有解释其重要性和具体表现。
- 不够全面： 提出的盲点比较单一，只提到了AI的局限性，并未从人类的认知、社会等方面入手，覆盖面较窄。
- 模式缺失: 没有尝试总结出任何模式。
差异:
- 与其他模型的差异： 与其他模型相比，该模型更侧重于强调自身的局限性，而非深入探讨人类知识的盲点，这是一种截然不同的切入角度。
- 独特之处： 采用代码展示优缺点的方式非常独特，与其他模型文本描述的回答形式形成鲜明对比。
**质量:**2/5
- 理由： 回答简洁明了，具有自我认知，但内容单薄，缺乏深度，不够全面。
详细描述:
QwQ-32B-Preview 的回答与其他三个模型显著不同，它并没有像其他模型那样深入探讨人类可能忽略的知识盲点，而是把重点放在了自身的局限性上。该模型首先承认自己作为AI助手的不足，强调其可能会错过一些细微差别或者对某些主题的理解不够深入。接着，模型简单地列出了AI的优势，包括识别不同领域之间的联系和模式，以及处理大规模数据集的效率高。然而，这些优势并没有得到详细的阐述。随后，模型列出了AI的局限性，包括缺乏人类的直觉和情感理解、受到训练数据的限制以及无法进行真正的创造性思考。最有特色的是，该模型使用了 Python 代码来展示这些优势和局限性，这是一种非常新颖且直观的方式。总的来说，该模型的回答虽然简洁明了，具有一定的自我认知，但内容单薄，缺乏深度，且未能像其他模型那样深入分析人类的知识盲点。
总结:
综合来看，ChatGPT 4o 和 Llama-3.3-70B-Instruct 的回答质量较高，内容深入且全面，都体现了对人类知识盲点的深刻理解。其中，ChatGPT-4o 侧重于对人类认知、社会和伦理层面问题的深入探讨，而 Llama-3.3-70B-Instruct 则侧重于总结不同学科中出现的模式和规律，两个模型各有千秋。gemini-2.0-flash-exp 的回答虽然组织良好，覆盖面广，但深度略显不足（意外的是，我是使用提示词让免费的gemini-2.0-flash-exp帮我进行分析总结的）。而 QwQ-32B-Preview 的回答则过于单薄，主要侧重于强调自身的局限性。
好的，这次的内容就到这里啦
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我们，下次再见！