华硕将优先发展人工智能和 PC 创新，承诺令人兴奋的未来发展!
发布:2026年1月20日 01:43
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•Gigazine
分析
华硕正在采取一项战略举措！ 通过专注于人工智能和商用 PC，该公司正在为突破性进展做好准备。 这一转变表明了对新兴技术的承诺，并预示着令人印象深刻的创新潜力。
关键要点
引用
“施崇棠董事长在年终派对上宣布了这一转变。”
分析
像ChatGPT这样的人工智能正在帮助老年人与科技连接，探索新的教育途径！这展示了人工智能弥合数字鸿沟，以创造性和易于访问的方式促进终身学习的潜力。语言翻译和艺术课程的机会尤其令人兴奋！
关键要点
引用
“英语是她的第二语言，因此她更喜欢ChatGPT的语言翻译功能，对她来说，用基本的流畅度参加大学水平的艺术课程进行流畅的交流很重要。”
人工智能疗法：通过可及性支持革新心理健康
发布:2026年1月19日 12:00
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•Forbes Innovation
分析
人工智能疗法正在迅速扩大对心理健康的支持！ 这种创新方法提供了前所未有的便利性，并可以帮助个人积极主动地管理他们的健康。 通过人工智能实现个性化护理的潜力确实令人兴奋。
引用
“便利性和可及性正在吸引用户使用人工智能疗法。”
从手机到未来：一位埃塞俄比亚ML爱好者的鼓舞人心的旅程
发布:2026年1月19日 08:11
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•r/deeplearning
分析
这是一个真正鼓舞人心的关于奉献和足智多谋的故事！尽管资源有限，但学习机器学习理论一年多的承诺证明了热情的力量。它突出了任何人，在任何地方，只要有足够的决心，就可以为人工智能领域做出贡献的潜力。
引用
“我来自埃塞俄比亚，并且仅使用手机自学机器学习和深度学习已经一年多了。”
分析
这篇文章重点介绍了美的公司构建统一云基础设施以支持其人工智能计划的创新方法！ 令人着迷的是，他们如何应对多云环境的挑战，为更有效的数据管理和人工智能应用程序部署铺平了道路。 这种积极的策略展示了他们对在人工智能时代确保业务未来发展的坚定承诺。
关键要点
引用
“美的的方法涉及构建一个集成的云架构，将数据中心与多个公有云资源连接起来，并实施全栈监控、自动化运维和安全防护。”
分析
这篇文章重点介绍了学习人工智能的绝佳机会！作者拥有数十年的经验和教育学硕士学位，精心挑选了最佳的免费在线课程。 想象一下，能够从最好的资源学习的可能性——这是一条激动人心的通往人工智能精通的道路！
引用
“以下是我推荐的顶级免费AI在线课程——以及原因。”
分析
本文揭示了一种巧妙的技术，用于在将外部API与Claude Code集成时，防止上下文溢出！通过利用技能，开发人员可以高效地处理大型数据集，并避免令人头疼的自动压缩，从而实现更快的处理速度和更有效率的资源利用。
引用
“通过利用技能，开发人员可以高效地处理大型数据集。”
分析
阿里巴巴的千问正在通过令人兴奋的全新人工智能功能，准备彻底改变互联网格局。这项举措预示着一个未来，人工智能将无缝融入我们的数字生活，可能改变我们与信息和服务的互动方式。 看到阿里巴巴如何在这个蓬勃发展的领域利用其资源，真是令人兴奋!
引用
“文章的核心问题是千问是否会成为一项重大投资。”
分析
本文深入探讨了Sakana AI开创性的“进化模型融合”技术，预示着构建强大AI模型的范式转变！它展示了如何使用Python复制这种创新方法，为研究人员和开发人员探索尖端AI功能，并利用潜在的更易于访问的资源开辟了令人兴奋的可能性。
关键要点
引用
“将现有模型结合起来，创建最强大的模型。”
AI 征服数据混乱：Exploratory AI 函数简化数据清洗
发布:2026年1月19日 00:38
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•Qiita AI
分析
Exploratory 通过其创新的 AI 函数彻底改变了数据管理！通过解决令人沮丧的数据条目不一致问题，这项技术有望节省宝贵的时间和资源。这项激动人心的进步为数据分析提供了一种更有效、更准确的方法。
引用
“这篇文章强调了 Exploratory 的 AI 函数如何解决“表記揺れ”（数据输入不一致）的问题。”
解鎖多語言AI的秘密：一項突破性的可解釋性調查！
发布:2026年1月18日 17:52
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•r/artificial
分析
這項調查非常令人興奮！ 這是首次對我們如何理解多語言大型語言模型的內部運作進行全面考察，為更大的透明度和創新打開了大門。 通過對現有研究進行分類，它為跨語言AI及其他領域令人興奮的未來突破鋪平了道路！
关键要点
引用
“本文通過介紹針對MLLM的當前可解釋性和可解釋性方法的調查，解决了這個關鍵的差距。”
OpenAI 宣布 ChatGPT 迎来激动人心的新广告整合！
发布:2026年1月18日 15:30
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•Mashable
分析
这对 ChatGPT 的未来来说是个好消息！广告的整合承诺以令人兴奋的方式解锁新功能并增强用户体验。 我们可以期待因此出现更多强大的功能和资源。
引用
“文章提到 OpenAI 计划在 ChatGPT 中引入广告。”
挽救创新：人工智能的未来如何才能持续闪耀
发布:2026年1月18日 14:45
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•Hacker News
分析
这篇文章探讨了即使一些人工智能项目面临挑战，也能提取有价值进展的潜力。 它突出了创新精神的韧性，以及从不同项目中适应成功元素的可能性。 重点在于识别有前景的技术，并将资源导向更可持续和更有影响力的应用。
引用
“这篇文章建议关注核心技术进步并重新利用它们。”
English Visualizer: AI赋能，打造英语学习插画新体验！
发布:2026年1月18日 12:28
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•Zenn Gemini
分析
这是一个令人兴奋的项目，展示了语言学习的创新方法！ English Visualizer 通过自动化创建一致、高质量的插图，解决了语言应用程序开发人员的常见问题。 借助谷歌最新的模型，这是一个明智之举，我们热切期待该工具的发展！
引用
“English Visualizer通过自动化创建一致、高质量的插图，解决了语言应用程序开发人员的常见问题。”
AI工程工具包：您的未来指南！
发布:2026年1月18日 00:32
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•r/deeplearning
分析
这是一个惊人的资源！有人汇编了一份包含130多种工具的综合地图，这些工具正在推动人工智能工程的革命。对于任何希望探索激动人心的人工智能开发世界并发现尖端资源的人来说，这都是一个绝佳的起点。
引用
“这篇文章是一个资源的链接。”
有志AI研究员规划机器学习学习之路
发布:2026年1月16日 22:13
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•r/learnmachinelearning
分析
这是一位充满热情的AI爱好者，积极寻找最佳资源进行深入研究的绝佳例子！ 他对学习的奉献精神，以及对ISLP和Andrew Ng课程等基础材料的早期探索，确实鼓舞人心。 渴望深入研究机器学习研究背后的数学，证明了这一快速发展的领域中令人兴奋的可能性。
关键要点
引用
“现在，我正在寻找好的资源来真正深入这个领域。”
分析
看到 ChatGPT 探索新的途径真是令人兴奋！ 这一举措可能会为强大的人工智能开启一个更可持续的未来，为进一步发展和创新铺平道路。 广告的引入预示着增强功能和该领域持续进步的潜力。
引用
“虽然广告的确切性质尚未详细说明，但这一发展表明 ChatGPT 正在发生重大变化。”
分析
OpenAI 推出 ChatGPT 定向广告是优化用户体验、并可能提供更个性化和相关内容令人兴奋的一步。 这可能意味着为用户提供更定制化的交互和资源，从而增强平台的价值。 关注用户控制表明了对积极和用户友好体验的承诺。
引用
“OpenAI 表示，受到广告影响的用户将可以控制他们看到的内容。”
分析
本文重点介绍了豆包和OpenAI之间令人兴奋的合作，展示了他们对AI未来的共同愿景。“钛媒体”月度榜单旨在表彰杰出创作者，进一步推动创新，并为他们提供宝贵的资源。
引用
“本文重点介绍了“钛媒体”月度榜单及其对作者的影响。”
Patentfield：利用人工智能，更高效地进行专利调查与分析
发布:2026年1月16日 07:30
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•ASCII
分析
Patentfield 将彻底改变我们进行专利研究和分析的方式！他们的人工智能平台承诺简化流程，可能节省宝贵的时间和资源。这种创新方法可以解锁新的见解，并加速各个行业的创新。
引用
“Patentfield 将在 ASCII STARTUP 举办的 JID 2026 活动中展出。”
加速研究！ NotebookLM 的高效 PDF 收集技巧
发布:2026年1月16日 06:55
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•Zenn Gemini
分析
这篇文章揭示了一种绝妙的技术，可以快速收集为 NotebookLM 提供支持的必要 PDF 资源。 它提供了一种智能方法，可以有效地策划源材料库，从而提高 AI 生成的摘要、抽认卡和其他学习辅助工具的质量。 准备好通过这种节省时间的方法来加速您的研究吧！
引用
“NotebookLM 可以创建专门研究您不了解的领域的 AI，创建语音解释和抽认卡以便记忆，这使得它非常有用。”
AGI的阴影：一个强大理念如何劫持了AI行业
发布:2026年1月15日 17:16
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•MIT Tech Review
分析
文章将AGI定义为“阴谋论”是一种挑衅性的说法，值得仔细研究。它暗示地批评了行业重点，暗示了资源配置的潜在错位以及与实际、近期AI进展的脱节。如果这种观点准确，就需要重新评估投资策略和研究重点。
引用
“在这本独家订阅者专属电子书中，您将了解到机器与人类一样聪明甚至更聪明的想法是如何劫持整个行业的。”
分析
NanoNets 提供的这本手册是利用大型语言模型 (LLM) 潜力的绝佳资源！它提供了关于构建 LLM 输出的宝贵见解，为更高效、更可靠的应用打开了大门。 专注于实用指导使其成为渴望使用 LLM 构建的开发人员的绝佳工具。
引用
“虽然没有直接引用，但对结构化输出的关注暗示了 LLM 向更高可靠性和更容易集成的转变。”
分析
这项合作突显了开源数据提供商与依赖其资源的AI行业之间日益紧张的关系。 维基媒体转向商业平台以获取AI访问权限，为其他内容创建者如何通过货币化其数据并确保其长期可持续性树立了先例。公告的时机引发了对这些商业关系成熟度的疑问。
关键要点
引用
““我们需要一段时间来了解在我们将这些公司从我们的免费平台转移到商业平台时应该提供哪些正确的功能……但我们所有的大型科技合作伙伴都真正看到了他们需要致力于维持维基百科工作的必要性，””
Unsloth 释放更长上下文AI训练，突破界限！
发布:2026年1月15日 15:56
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•r/LocalLLaMA
分析
Unsloth 正在通过显着扩展强化学习的上下文长度而掀起波澜！ 这种创新方法允许在 24GB 卡上训练高达 20K 的上下文，且不影响准确性，甚至在高配置 GPU 上实现更长的上下文。 这为更复杂、更细致的 AI 模型打开了大门！
关键要点
引用
“Unsloth 现已实现强化学习的 7 倍更长上下文长度（最高 12 倍）！”
人工智能释放生产力：领导力成为价值实现的瓶颈
发布:2026年1月15日 15:32
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•Forbes Innovation
分析
文章准确地指出了领导力是利用人工智能驱动的生产力提升的关键因素。 这强调了组织需要调整其管理方式和战略，以有效地利用增加的产能。 忽视这一关键方面可能导致错失机会以及人工智能投资的回报不佳。
引用
“对领导者来说，真正的挑战在于接下来会发生什么，以及他们是否知道如何利用它创造的空间。”
维基百科庆祝25周年，签署AI授权协议：预示人工智能对开放数据依赖的转变
发布:2026年1月15日 15:20
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•Slashdot
分析
维基百科此举是人工智能经济学演变的显著标志。这些协议突显了策划数据集的日益增长的价值，以及人工智能开发者需要为访问这些数据集的成本做出贡献的需求。这可能会为其他开源资源树立先例，从而可能改变人工智能训练数据的格局。
关键要点
引用
“维基百科创始人吉米·威尔士表示，他欢迎在网站上对人工策划的内容进行人工智能训练，但公司“可能应该出一份力，为你们在我们身上施加的成本支付你们公平的份额。””
分析
此举可能会扩大免费和付费用户对更强大AI模型的访问，从而促进更广泛的实验，并可能推动对谷歌AI产品的参与度。 限制的分离表明谷歌正在战略性地管理其计算资源，并鼓励付费订阅以获得更高的使用量。
关键要点
引用
“谷歌已经分割了Gemini的Thinking模型和Pro模型的共享限制，并增加了Google AI Pro和Ultra订阅者的每日配额。”
DianaHR推出AI入职代理，简化人力资源操作
发布:2026年1月15日 14:00
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•SiliconANGLE
分析
这项声明突显了将人工智能应用于自动化和优化人力资源流程的日益增长的趋势，特别是针对通常繁琐且注重合规性的入职阶段。 DianaHR 系统的成功将取决于其准确、安全地处理敏感员工数据，同时与现有的人力资源基础设施无缝集成的能力。
引用
“提供使用人工智能的企业 HR 即服务的 Diana Intelligence Corp. 今天宣布，其基于代理的人工智能入职系统在人力资源协助方面取得了突破。”
分析
本文强调了一个关键问题：人工智能收益分配不均。高收入国家的人工智能采用速度，与低收入国家相比，将造成更大的经济差距，加剧现有的全球不平等。这种差距需要政策干预，并集中精力实现人工智能的普及和培训资源的民主化。
引用
“Anthropic警告称，高收入国家对人工智能技术的更快、更广泛采用，正在提高全球经济差距扩大的风险，并可能进一步拉大全球生活水平差距。”
麦肯锡在研究生招聘初期测试AI聊天机器人：变革的先兆？
发布:2026年1月15日 10:00
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•AI News
分析
麦肯锡在研究生招聘中使用AI聊天机器人，表明AI在人力资源领域的整合趋势日益增长。这可能简化初步筛选流程，但也引发了关于偏见以及人类评估在判断软技能方面重要性的担忧。对AI的性能和公平性进行仔细监控至关重要。
引用
“麦肯锡已开始在其研究生招聘过程中使用AI聊天机器人，这标志着专业服务机构评估职业早期候选人的方式发生了转变。”
探索人工智能教育领域：免费学习资源的分析
发布:2026年1月15日 09:09
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•r/deeplearning
分析
这篇文章的价值取决于所列课程的质量和相关性。如果不了解列表的实际内容，就无法评估其影响。此外，2026年也使得信息的可信度受到质疑，因为人工智能发展迅速。
关键要点
引用
“N/A - 提供的文本中不包含相关引用。”
2026年AI学习资源导航：免费资源评测
发布:2026年1月15日 09:07
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•r/learnmachinelearning
分析
这篇文章源自Reddit帖子，突出了人工智能教育的持续普及。虽然免费课程对于可访问性很有价值，但对其质量、与不断发展的AI趋势的相关性以及实际应用的批判性评估至关重要，以避免时间和精力的浪费。在线内容的短暂性也带来了挑战。
关键要点
引用
“由于未提供原始文章内容，仅提供了标题和来源，因此无法提供内容中的引用。”
AI巨头结盟：聚焦苹果、谷歌、OpenAI和Cerebras
发布:2026年1月15日 07:06
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•Last Week in AI
分析
这些合作突显了AI发展格局的变化，科技巨头正在为计算和模型集成进行战略联盟。 OpenAI与Cerebras之间的100亿美元交易突显了专业AI硬件成本的不断上升和重要性，而谷歌的Gemini与苹果的整合表明了更广泛的AI生态系统交叉融合的潜力。
引用
“谷歌的Gemini将为苹果的Siri等AI功能提供支持，OpenAI签署了价值100亿美元的协议，从Cerebras获得计算能力，等等！”
分析
考虑到人工智能基础设施成本的上升，本文重点介绍了使用旧硬件（RTX 2080）来运行本地LLM的方法。这种方法促进了可访问性，并突出了为资源有限的人们提供的潜在优化策略。如果能更深入地探讨模型量化和性能指标，将更具价值。
引用
“所以，我尝试在当前环境下想办法让本地LLM运行起来，并在Windows上进行了实践。”
AI时代加速开发流程：利用 Git Worktree 和 Pockode 进行并行任务
发布:2026年1月15日 03:40
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•Qiita AI
分析
本文强调了在 AI 开发中进行并行处理的实际需求，并以 Claude Code 为例。 Git Worktree 和 Pockode 的结合表明，这是一项旨在简化工作流程，从而更有效地利用计算资源和开发者时间的尝试。 这也是在资源密集型 AI 世界中面临的一个常见挑战。
关键要点
引用
“文章的核心概念在于解决使用 Claude Code 时遇到的等待时间问题，从而促使探索并行处理方案。”
智谱AI首个基于华为芯片栈的大模型发布：挑战美国芯片霸权？
发布:2026年1月15日 02:01
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•r/LocalLLaMA
分析
智谱AI基于华为构建的硬件栈训练其主要模型（很可能是大型语言模型），表明了AI领域的重要战略举措。这代表着减少对美国芯片制造商依赖的切实努力，并展示了中国在生产和使用先进AI基础设施方面的日益增长的能力。这可能会改变权力平衡，并可能影响AI计算资源的可用性和定价。
引用
“虽然在提供的上下文中没有具体的引用，但这意味着名为GLM-Image的模型利用了华为的硬件，这展示了中国国内AI基础设施的进展。”
在 NVIDIA DGX Spark 上微调 LLM：一种专注方法
发布:2026年1月15日 01:56
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•AI Explained
分析
这篇文章强调了训练大型语言模型的一个具体而关键的方面：微调过程。 通过专注于在 DGX Spark 上仅训练 LLM 部分，文章可能讨论了与内存管理、并行处理和有效利用硬件资源相关的优化，从而有助于更快的训练周期和更低的成本。 了解这种有针对性的训练方法对于寻求部署定制 LLM 的企业至关重要。
引用
“需要进一步分析，但标题表明侧重于在 DGX Spark 上进行 LLM 微调。”
OpenAI 与 Cerebras 签署 100 亿美元以上的算力协议，用于扩大 ChatGPT
发布:2026年1月15日 01:36
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•SiliconANGLE
分析
此交易突显了在快速发展的 AI 领域中对计算资源无止境的需求。 OpenAI 承诺使用 Cerebras 芯片，突出了超越传统 GPU 的硬件选择日益多样化，可能会加速专业 AI 加速器的发展，并进一步加剧计算市场的竞争。 确保 750 兆瓦的电力是一项重大的后勤和财务承诺，表明 OpenAI 积极的增长战略。
引用
“OpenAI 将使用 Cerebras 的芯片为 ChatGPT 提供动力。”
OpenAI 与 Cerebras 签署 100 亿美元合作协议，加速模型性能
发布:2026年1月14日 22:25
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•TechCrunch
分析
此次合作标志着对 AI 计算基础设施的巨额投资，反映了先进 AI 模型对处理能力日益增长的需求。 此次合作侧重于加快复杂任务的响应时间，这暗示了旨在提高模型效率并解决当前处理资源密集型操作的限制的努力。
引用
“两家公司表示，此次合作将帮助 OpenAI 模型为更困难或耗时的任务提供更快的响应时间。”
AWS SageMaker更新加速AI开发：从数月到数天
发布:2026年1月14日 21:13
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•AWS ML
分析
此公告标志着通过减少模型定制和训练所需的时间和资源，迈向人工智能开发民主化的重要一步。 服务器less功能和弹性训练的引入，突显了行业向更易于访问和可扩展的AI基础设施的转变，这可能使既定的公司和初创企业受益。
引用
“这篇文章探讨了新的无服务器模型定制功能、弹性训练、无检查点训练和无服务器MLflow如何协同工作，将您的AI开发从数月加速到数天。”
Tabstack：Mozilla打造，革新AI代理的浏览器基础设施！
发布:2026年1月14日 18:33
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•Hacker News
分析
Tabstack由Mozilla开发，正在彻底改变AI代理与网络的交互方式！ 这项新的基础设施简化了复杂的网络浏览任务，通过抽象掉繁重的工作，为LLM提供清晰高效的数据流。 这是使AI代理更可靠、更强大的一大进步。
关键要点
引用
“您发送一个URL和一个意图； 我们处理渲染并为LLM返回干净、结构化的数据。”
The Verge: Gemini 在人工智能竞赛中的战略优势
发布:2026年1月14日 18:16
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•The Verge
分析
这篇文章强调了在人工智能领域占据主导地位所需的多方面要求，强调了模型质量、资源、用户数据访问和产品采用之间的关键相互作用。然而，它缺乏关于 Gemini 如何独特地满足这些标准的具体细节，只是依赖于一般性的论述。对 Gemini 的技术和商业战略进行更深入的分析将大大提高其价值。
引用
““你需要拥有一个毫无疑问是市场上最好的模型……并且你需要尽可能多地访问用户的其他数据——他们的个人信息、他们的在线活动，甚至是他们电脑上的文件。””
Meta 的 AI 基础设施转变：Reality Labs 的牺牲？
发布:2026年1月14日 11:00
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•Stratechery
分析
Meta 向 AI 基础设施的战略转变，被称为“Meta Compute”，表明了资源的重大调整，可能会影响其 AR/VR 雄心。此举反映出 Meta 认识到，在 AI 时代，竞争优势源于基础能力，尤其是在计算能力方面，即使这意味着要牺牲对 Reality Labs 等其他领域的投资。
引用
“马克·扎克伯格宣布了 Meta Compute，这是一种赌注，即赢得 AI 意味着赢得基础设施；然而，这意味着从 Reality Labs 撤退。”
AI 抓取之祸：为何生成式 AI 正在损害开放数据
发布:2026年1月13日 21:57
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•Hacker News
分析
这篇文章强调了一个日益增长的担忧：AI抓取对开放数据的可用性和可持续性的负面影响。核心问题是这些机器人对资源造成的压力，以及在未经明确同意或未考虑原始来源的情况下抓取的数据被滥用的可能性。 这是一个关键问题，因为它威胁到许多AI模型的基础。
关键要点
引用
“问题的核心在于资源压力，以及大规模抓取数据时缺乏伦理考虑。”
Mozilla 的开源 AI 战略：转变权力格局
发布:2026年1月13日 12:00
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•Hacker News
分析
Mozilla 专注于开源 AI 是对主导的闭源模型的重大反叙事。这种方法可以通过赋能开发者和用户来促进更大的透明度、控制和创新，最终挑战现有的 AI 权力结构。 然而，其长期的成功取决于吸引和留住人才，并确保有足够的资源与资金充足的商业实体竞争。
引用
“文章URL在提示中不可用。”
分析
这篇文章暗示了广告工作流程的重大转变，强调了人工智能在自动化短视频广告创作方面的潜力，并解决了紧迫的截止日期和对人力资源的依赖。 这种转变需要考察人类创意人员的角色以及对广告行业的经济影响。
引用
“在这种工作流程中，最大的挑战不是想法或编辑技能，而是“人”和“截止日期”。”
Meta 加速其 AI 基础设施建设：在生成式 AI 竞赛中的战略举措
发布:2026年1月12日 21:44
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•TechCrunch
分析
这项声明表明了 Meta 对内部 AI 开发的承诺，并可能减少对外部云提供商的依赖。构建 AI 基础设施需要大量资金，但这对于训练大型模型以及控制数据和计算资源至关重要。此举使 Meta 能够更好地与 Google 和 OpenAI 等竞争对手竞争。
引用
“Meta 正在加紧努力构建其 AI 能力。”
Yolobox：安全地运行拥有完整 sudo 权限的 AI 编码代理
发布:2026年1月12日 18:34
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•Hacker News
分析
Yolobox 通过为具有 sudo 权限的 AI 编码代理提供安全的沙盒环境，解决了关键的安全问题，防止对用户主目录的潜在损害。 随着 AI 代理获得更多自主权并与敏感系统资源交互，这一点尤其重要，它可能为 AI 驱动的开发提供一个更安全、更受控的环境。 Yolobox 的开源性质进一步鼓励社区对其安全模型的审查和贡献。
引用
“Article URL: https://github.com/finbarr/yolobox”
在2GB VPS上运行日语LLM的现实方案：GGUF量化与llama.cpp操作要点
发布:2026年1月12日 16:00
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•Zenn LLM
分析
本文提供了在资源受限的VPS环境中部署日语LLM的实用方法。 重点介绍了模型选择（1B参数模型）、量化（Q4）以及llama.cpp的谨慎配置，这为希望在有限硬件和云资源上尝试LLM的开发人员提供了宝贵的起点。 对延迟和推理速度基准的进一步分析将增强实用价值。
引用
“关键是 (1) 1B级GGUF，(2) 量化(Q4为主)，(3) 不要过度增加KV缓存，并紧密配置llama.cpp (=llama-server)。”