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對話MIT終身教授Joe Paradiso:纖維也可具備智能|甲子光年

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當(dāng)纖維本身具備感知與思考能力,技術(shù)便能以更自然的方式理解和改善人類睡眠。

作者|王博

深秋的劍橋,落葉在微冷的空氣中打轉(zhuǎn)。

走進MIT Media Lab(麻省理工學(xué)院媒體實驗室,后文簡稱MIT媒體實驗室)那座玻璃與鋼的建筑,門廊隱約回響著實驗室內(nèi)的低頻電子噪聲,仿佛一臺巨型合成器在呼吸。


MIT媒體實驗室,圖片來源:「甲子光年」拍攝

MIT媒體實驗室是全球最具影響力的跨學(xué)科研究機構(gòu)之一,以“反常規(guī)創(chuàng)新”著稱。MIT Media Lab中的Media并不是指新聞媒體(News Media),而是科技媒介(Technology Media),實驗室作為一個創(chuàng)新平臺,鼓勵科研人員跨越計算機科學(xué)、藝術(shù)設(shè)計、生物科技、神經(jīng)科學(xué)、社會科學(xué)等邊界,探索技術(shù)與人類體驗的未來。Kindle的核心顯示技術(shù)電子墨水E-Ink就是MIT媒體實驗室最成功的從科研到商業(yè)化案例。

在這里有一句話:“Demo or Die(展示原型,否則無意義)。”這也是實驗室內(nèi)部的行動準(zhǔn)則,與傳統(tǒng)學(xué)界的 “Publish or Perish(發(fā)表或滅亡)” 形成鮮明對比。

我在這里要見的是約瑟夫·帕拉迪索(Joe Paradiso)教授:一個從高能粒子物理轉(zhuǎn)戰(zhàn)可穿戴感知,又從電子音樂跳入傳感器世界的謎一般人物。

1977年,Joe Paradiso在塔夫茨大學(xué)獲得電氣工程與物理學(xué)學(xué)士學(xué)位,1981年又在MIT完成物理學(xué)博士學(xué)位,他的博士論文研究基于在瑞士日內(nèi)瓦的歐洲核研究中心(CERN)進行的一個實驗,內(nèi)容與高能μ子對的產(chǎn)生測量相關(guān)。

可以說,1994年之前,Joe Paradiso都是一個物理學(xué)家。1994年,他加入MIT媒體實驗室,并創(chuàng)立了響應(yīng)式環(huán)境(Responsive Environments)研究組,三十多年來,他一直致力于讓建筑、家具、衣服成為“有感知、自反饋”的系統(tǒng)。

除了科研與學(xué)術(shù)生涯之外,Joe Paradiso從1975年起就一直在設(shè)計電子音樂合成器,并創(chuàng)作電子音樂。他曾設(shè)計并構(gòu)建了世界上規(guī)模最大的模塊化合成器之一,被視為電子音樂控制器領(lǐng)域的權(quán)威。

而這次,我們要聊的是“FiberCircuits”智能纖維。

“FiberCircuits”智能纖維由Joe Paradiso教授團隊與中國的慕思集團聯(lián)合研發(fā),其技術(shù)核心在于讓柔性材料實現(xiàn)“感知—計算—反饋”的閉環(huán)功能。研究團隊將尺寸小至0.9毫米的集成電路嵌入可編織的柔性電路中,使纖維能夠?qū)崟r捕捉呼吸、體溫、皮膚電反應(yīng)與微動信號,并通過優(yōu)化的tinyML算法進行本地推理。

當(dāng)纖維本身具備感知與思考能力,技術(shù)便能以更自然的方式理解和改善人類睡眠。

雖然這一技術(shù)還遠未成熟,但已經(jīng)證明了一種可能——智能可以以更低干擾、更自然的方式存在于我們的日常生活之中。

本文,「甲子光年」對話MIT終身教授、MIT媒體實驗室學(xué)術(shù)負(fù)責(zé)人、傳感器與環(huán)境智能研究室主任約瑟夫·帕拉迪索(Joe Paradiso)。


約瑟夫·帕拉迪索(Joe Paradiso)教授

1.一個“關(guān)于未來的預(yù)警系統(tǒng)”

甲子光年:Paradiso教授你好,很高興有機會與你對話。能請您先介紹一下自己和在做的工作嗎?

Joe Paradiso:我是Joe Paradiso,MIT媒體實驗室教授,同時也擔(dān)任實驗室的學(xué)術(shù)負(fù)責(zé)人。在這里我有幾個角色,其中之一是負(fù)責(zé)響應(yīng)式環(huán)境研究組。我們致力于設(shè)計有趣的新型傳感器,并將它們應(yīng)用到各種不同的環(huán)境中。

甲子光年:這些傳感器具體會在哪些環(huán)境應(yīng)用?

Joe Paradiso:應(yīng)用環(huán)境非常極端,從太空傳感器,到非洲、南美洲等地瀕危動物身上的傳感器都有。我們也關(guān)注建筑內(nèi)的傳感器以及它們?nèi)绾螐幕旧辖档湍芎模玫亓私饨ㄖ?nèi)發(fā)生的情況之類的。我們還非常關(guān)注對傳感器數(shù)據(jù)進行有趣呈現(xiàn),而不僅僅是收集數(shù)據(jù)。同時,我們也關(guān)注人們?nèi)绾谓佑|這些數(shù)據(jù),如何與數(shù)據(jù)建立聯(lián)系。

甲子光年:在你眼中,MIT媒體實驗室是一個怎樣的機構(gòu)?

Joe Paradiso:我更愿意把實驗室看作是一個“關(guān)于未來的預(yù)警系統(tǒng)”。它具有高度的跨學(xué)科性,融合了各種不同的思維方式、背景和研究領(lǐng)域。

在這里,我們都在設(shè)想快速到來的未來,并試圖構(gòu)建其中的一部分。我們嘗試?yán)眉磳⒊霈F(xiàn)的前沿技術(shù)來具體呈現(xiàn)未來的某些片段,而有些技術(shù)在幾年后就會成為主流。

近期有一些校友回來,分享了他們過去的項目。是的,我們早早就預(yù)判到了像汽車導(dǎo)航這樣的技術(shù),還有很多東西。其實,很多傳感器網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)都源自MIT媒體實驗室的研究,很多早期物聯(lián)網(wǎng)研究也是出自這里。

MIT媒體實驗室一直走在前沿,但是現(xiàn)在要保持領(lǐng)先地位難度更大了。我們?nèi)匀辉趫猿?,我們?nèi)匀辉谡雇磥怼?/p>

2.AI如何改變睡眠?

甲子光年:MIT媒體實驗室的很多研究成果的確都改變了我們的生活,我注意到你的團隊發(fā)布了最新研究成果——“FiberCircuits”智能纖維平臺,聽說這項研究成果將有助于改善我們的睡眠質(zhì)量。我很好奇,技術(shù)會如何影響我們的睡眠?

Joe Paradiso:我認(rèn)為有許多技術(shù)可以用于睡眠研究,其中之一就是監(jiān)測人們在睡眠時的狀態(tài)

監(jiān)測睡眠有很多不同的方法。就拿我們正在研究的智能纖維來說,這一技術(shù)源自LED行業(yè),我們可以在一些物體上植入電路,使其變成纖維狀,然后就可以將這種智能纖維編織到床上用品等物品中。這樣一來,我們就可以監(jiān)測人們睡眠時的移動情況以及各種動態(tài)變化,甚至監(jiān)測身體在不同睡眠階段可能發(fā)生的適應(yīng)變化。

但也有一些技術(shù)可以為睡眠提供刺激。所以,這不僅僅是感知,還可以有驅(qū)動作用。比如在不同時間播放音樂,用輕微的電流刺激,我們可以構(gòu)建各種各樣的東西來提供反饋,幫助人們獲得最佳的睡眠質(zhì)量。

甚至,技術(shù)可以告訴人們什么時候該去睡覺。通過量化自我傳感器(Quantified Self Sensors),在某個特定時刻,它會提示你可能是時候打個盹兒了,不過打盹兒時間必須有限制,因為你不需要睡太久,必須在合適的時間醒來。MIT媒體實驗室里有些人在研究這些動態(tài)系統(tǒng),他們認(rèn)為,如果你能“更聰明地睡覺”,感覺就會好很多。這不是說睡久一點或者睡一整晚就行,而是要“聰明地睡”。

甲子光年:“FiberCircuits”智能纖維可以說是下一代的傳感器技術(shù)嗎?

Joe Paradiso:“FiberCircuits”智能纖維融合了多個技術(shù)方向。

其中之一是可穿戴計算(Wearable Computing)。MIT媒體實驗室有一個開創(chuàng)性的理念就是要把計算機融入衣物。早在20世紀(jì)90年代中期,我們的學(xué)生就開始穿戴顯示器、計算機,或者具有無線連接功能的傳感器,所有這些信息都會傳輸?shù)疆?dāng)時還處于早期階段的“云端”。我們很早就開始探索這一方向。

而“FiberCircuits”智能纖維則是下一代將傳感器集成到衣物中的技術(shù)。當(dāng)然,這會涉及醫(yī)療應(yīng)用,比如監(jiān)測一些生理指標(biāo),也可以作為計算機接口,因為它能感知人們的動作。就像我們之前提到的睡眠監(jiān)測,可以監(jiān)測人們睡覺時的翻身動作。所以,我認(rèn)為把電路做到纖維級別,尤其是用于傳感領(lǐng)域,是非常有吸引力的。

甲子光年:如何把電路做到纖維級別?

Joe Paradiso:有幾種方法。有些研究者嘗試像拉聚合物纖維一樣拉制纖維,在拉制過程中嵌入芯片。這種方法的良品率很難提高,不過這確實是很棒的研究方向,我很看好。

另一種方法是Cedric Honnet(響應(yīng)式環(huán)境研究小組的研究員)正在研究的。LED行業(yè)已經(jīng)在生產(chǎn)微小的燈帶,他找到了一種方法讓這些燈帶變得更小,小到真正接近纖維的形態(tài)。所以,將傳感器和電路嵌入到類似纖維的物體中,可以編織到衣物等物品里,這將把可穿戴計算提升到一個全新的高度。

我預(yù)計這一技術(shù)將會催生很多應(yīng)用,這也是我們與慕思團隊合作并思考該技術(shù)應(yīng)用的原因之一。我認(rèn)為它是一個可以改變游戲規(guī)則的技術(shù),將會帶來很多新的可能性。

甲子光年:說到和慕思團隊合作,你們會做什么?

Joe Paradiso:Cedric正在研發(fā)這些“FiberCircuits”智能纖維。他了解LED行業(yè),知道他們是如何生產(chǎn)燈帶的。他還參觀過深圳等地的工廠,這些工廠具備相關(guān)生產(chǎn)能力。他改造了自己的設(shè)備,能夠進行這種精細化的工作,并與制造商合作進行生產(chǎn)。

與慕思合作,我們會嘗試將這些“FiberCircuits”智能纖維應(yīng)用到與睡眠相關(guān)的物品中,可能是睡眠眼罩,也可能是床墊,這樣我們就能獲取人們睡眠時的移動情況和身體狀態(tài)的數(shù)據(jù),在上面可以設(shè)置多種不同的傳感器,這是我很希望看到的應(yīng)用方向。

甲子光年:雙方團隊未來合作的研究會集中哪些方向?

Joe Paradiso:MIT媒體實驗室涉及很多不同的領(lǐng)域,而慕思則專注于睡眠領(lǐng)域,所以實驗室可以從不同層面上與慕思一起研究睡眠相關(guān)問題。比如,睡眠監(jiān)測、睡眠干預(yù)、睡眠材料等。實驗室的發(fā)展速度很快,所以具體的合作方向取決于我們未來的研究重點。


MIT與慕思集團智能纖維研發(fā)項目簽約

3.智能最終都會往邊緣側(cè)遷移

甲子光年你一直倡導(dǎo)“讓環(huán)境有感知力(Responsive Environments)”。這次FiberCircuits智能纖維是否意味著“感知”正從空間走向材料本身?

Joe Paradiso:是的,不過這種轉(zhuǎn)變早在2001年就開始了。

那時候,我就在思考傳感器網(wǎng)絡(luò)的未來。我們當(dāng)時正在研發(fā)很多可穿戴傳感器,這些傳感器會與某個地方的無線電接收器進行通信。那時的傳感器都是較大的物體,并未嵌入任何材料中,彼此相隔也較遠。

我預(yù)見到有一天這些技術(shù)會變得足夠“小”,我們就可以開始將傳感網(wǎng)絡(luò)嵌入材料中。所以,你可以想象傳感器融入建筑材料、衣物等各種物品中。我們有很多項目都在朝著類似“FiberCircuits”智能纖維的尺度發(fā)展,而“FiberCircuits”智能纖維則將這種尺度推向了一個新的高度,我認(rèn)為這是一個改變游戲規(guī)則的突破。

甲子光年傳統(tǒng)的感知網(wǎng)絡(luò)依賴于外部傳感器,而智能纖維將計算與感知內(nèi)嵌于材料中。這是不是代表了“AI物質(zhì)化”的趨勢?它是否正在重塑我們理解人機交互的方式?

Joe Paradiso:這是真的。

我和Cedric經(jīng)常為此爭論:纖維是一個理想的AI應(yīng)用平臺嗎?我認(rèn)為它不是一個理想的大規(guī)模擴展AI的平臺,因為它是一維的。AI需要多維的連接,更適合采用三維集成的方式來實現(xiàn)AI功能。不過,你也可以考慮將纖維排列成網(wǎng)格狀,并讓它們相互連接,這可能是一個可行的方向。所以,這并非完全不可能。

但作為傳感平臺,我認(rèn)為這種纖維是非常棒的。在“FiberCircuits”智能纖維之前,我們還做過幾個版本的“傳感膠帶”。其中一種可以鋪設(shè)在地板上,用于監(jiān)測人們的行走情況,以及人們在建筑內(nèi)移動的動態(tài)。還有一種的“傳感膠帶”就像一卷美紋紙,很薄的一層,我們可以把它貼在衣服上以及各種物品上,將它們變成交互界面。

下一步就是把它做成纖維的形態(tài)。我們當(dāng)然可以在傳感器中嵌入計算功能,而為了實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)連接和低功耗,你需要盡可能地減少帶寬占用,所以需要讓處理器智能地管理數(shù)據(jù)傳輸。目前,這種纖維可能已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)一些識別功能。

我認(rèn)為它更多地用于數(shù)據(jù)精簡、簡單的模式識別,或者篩選出有價值、值得傳輸?shù)男畔?,然后將這些信息傳輸?shù)骄W(wǎng)絡(luò)中。因此,目前纖維中的處理功能可能更多是處理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)傳輸速率和降低功耗。

甲子光年你的研究中常提到“the nervous system of the environment(環(huán)境的神經(jīng)系統(tǒng))”,我理解,這其實是把傳感器、計算、AI和反饋機制嵌入環(huán)境,使其像“神經(jīng)系統(tǒng)”一樣持續(xù)地感知、理解和回應(yīng)人類活動?!癋iberCircuits”智能纖維本身似乎成為了一個神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)?

Joe Paradiso:我會這樣看待它,你可以看看大腦里發(fā)生了什么——這其實啟發(fā)了我們稱之為感知媒介(sense media)的許多研究,而“FiberCircuits”智能纖維正是從這里發(fā)展出來的。

以人類皮膚為例,它有感受器,并帶有向下延伸的神經(jīng)纖維。但這些信號會在很多地方發(fā)生突觸并進行局部計算,甚至在到達大腦之前,單個神經(jīng)元內(nèi)部就已經(jīng)在處理信息。這樣的機制會過濾掉無意義的刺激,對那些持續(xù)、重復(fù)、無關(guān)的信號逐漸忽略和適應(yīng)。

類似地,我們的許多動作,比如走路,雖然由運動皮層控制,但大量信號處理其實發(fā)生在脊髓中。在信號雙向傳遞的過程中,會不斷發(fā)生突觸并完成部分處理。

我認(rèn)為“FiberCircuits”智能纖維的工作方式在某種意義上也是類似的。我們會有很多傳感器,各自承擔(dān)不同的任務(wù),收集信息,信號會被組合、處理并不斷調(diào)整。

甲子光年未來是否會在纖維上實現(xiàn)完整的AI功能?

Joe Paradiso:我不知道,我對此持保留態(tài)度,不過Cedric想嘗試這樣做。

我的想法是:先把傳感平臺搭建好,看看它的性能表現(xiàn)如何,然后隨著技術(shù)的擴展與成熟,再逐步把更先進的處理能力嵌進去。

我想再次強調(diào),我不認(rèn)為纖維是發(fā)展大規(guī)模AI的路徑,但它確實為傳感技術(shù)開辟了一條全新的道路。

甲子光年你認(rèn)為智能會向邊緣側(cè)遷移嗎?

Joe Paradiso:智能最終都會往邊緣側(cè)遷移,這肯定會發(fā)生。

有一部分智能會出現(xiàn)在纖維里。但至少現(xiàn)階段,我不認(rèn)為我們會在纖維上跑那種非常先進的AI模型,只會跑一些比較簡單的模型。所以,纖維里會實現(xiàn)一些AI功能,但不會是那種特別復(fù)雜的。

當(dāng)然,這些信號最終還是會被傳到下一層的計算系統(tǒng),比如云端,在那里做更深入的處理,并和其他數(shù)據(jù)融合。

甲子光年聽起來有些抽象。

Joe Paradiso:我覺得未來的趨勢可以用一個生物學(xué)類比來解釋。

我們可以在纖維里嵌入類似“螞蟻大腦”那樣的簡單智能。你知道,螞蟻本身就能做很多非常了不起的事情,那如果我們能在纖維里實現(xiàn)類似的功能呢?

然后這些信號會被傳到更高一級的系統(tǒng),就像是“老鼠大腦”級別的東西,可能存在于連接這些纖維的衣物里。再往上,可能會有類似“貓的大腦”,甚至再更高層次的“超級智能”。

我當(dāng)然不知道它最終會有多少層級,但大致的結(jié)構(gòu)是這樣:到了物理邊緣(edge)這里,主要做一些簡單的數(shù)據(jù)壓縮和預(yù)處理。它會做一些計算,目的就是節(jié)省帶寬、篩選出真正需要的參數(shù)。畢竟如果有大量傳感器,你不可能把所有數(shù)據(jù)一直傳出去,否則系統(tǒng)會被壓垮。

如果你用這種結(jié)構(gòu),你就可以智能地減少數(shù)據(jù)量,把真正有意義的部分留下來。

4.AI終有一天會“消失”

甲子光年當(dāng)AI可以實時感知我們的呼吸、體溫與微動作時,我們是不是正在進入一個“被環(huán)境理解”的時代?

Joe Paradiso:這是個非常有趣的問題。當(dāng)然,我們至少正在進入一個周圍的計算環(huán)境能更多地了解我們的時代。

我們已經(jīng)開發(fā)出了自適應(yīng)房間(adaptive rooms) ,它能根據(jù)你對房間的反應(yīng),通過投影、音頻等方式進行調(diào)整。所以,是的,我們的環(huán)境會開始更多地了解我們。

甲子光年在睡眠場景里呢?

Joe Paradiso:在睡眠場景里,這其實是一件好事。因為它可以在合適的時間給你適當(dāng)?shù)母深A(yù),幫你獲得更好的睡眠,甚至告訴你什么時候該睡覺。

我自己就是這樣。我工作很努力,我想大家都一樣吧。我經(jīng)常是工作到眼睛都睜不開了才去睡一會兒,然后醒過來昏昏沉沉,再喝杯茶,繼續(xù)工作。但這肯定不是最健康的方式。那么,如果有一個助手能提醒我“現(xiàn)在必須停止工作,去睡一會兒”會怎么樣?

這種系統(tǒng)能通過量化自我的數(shù)據(jù)收集各種信號,建立上下文,甚至了解我的生活模式,知道我的身體是怎么運作的。這樣的系統(tǒng)是可以幫到我的。

甲子光年除了睡眠場景呢?我們現(xiàn)在就在MIT校園里,我能感受到,其實環(huán)境對學(xué)生學(xué)習(xí)也會產(chǎn)生影響。你感受到了AI對學(xué)習(xí)的影響嗎?

Joe Paradiso:我覺得在學(xué)習(xí)領(lǐng)域,這一點尤其有吸引力。因為AI會成為非常棒的導(dǎo)師。我們已經(jīng)看到一些例子,比如學(xué)生用ChatGPT來完成作業(yè)甚至作弊,當(dāng)然那不是好事,但同樣的系統(tǒng)也可以成為真正的導(dǎo)師,而且是高度個性化的導(dǎo)師。它了解你,知道你掌握了什么、沒掌握什么,而且它有無限的耐心。

現(xiàn)實中,導(dǎo)師時間都很緊張,總會有耐心耗盡的時候,而AI理論上不存在這個問題。AI會理解你的反應(yīng),知道你現(xiàn)在的精神狀態(tài)是不是適合學(xué)習(xí),知道該給你多少信息,以及應(yīng)該用什么方式呈現(xiàn)這些信息。

所以這些系統(tǒng),它們會無處不在地陪著我們,特別是在學(xué)習(xí)的時候。這種事情已經(jīng)可以開始發(fā)生了。

當(dāng)然,我也擔(dān)心另一面:如果系統(tǒng)開始“灌輸”什么,那就不好了。

但至少就“學(xué)習(xí)”這件事來說,我認(rèn)為我們正在進入一個時代:信息會在最合適的時間、以最合適的方式送達給你。那些非常了解我們的系統(tǒng),會做到這一點。

這會在健康、學(xué)習(xí),甚至“我們對自己的理解”這些領(lǐng)域帶來巨大的好處。

甲子光年今年有越來越多的人在談?wù)摗疤脊枰惑w”“人機共生”的新形態(tài),“FiberCircuits”智能纖維可能就是其中的一種表現(xiàn)形式。你是否認(rèn)為未來的AI系統(tǒng)會不再是“我們使用的工具”,而是“與我們共感的生命體”?

Joe Paradiso:我認(rèn)為是的,AI終有一天會“消失”,不再那么“明顯”,我們也不會再把AI當(dāng)成一個單獨的技術(shù)來看待。

我在之前的一些演講里說過:智能環(huán)境會變成一種義肢(prosthetic),是一種“自我的延伸”。

比如,一個房子會努力讓我生活得更舒服,為你節(jié)省能源、節(jié)省開支,讓燈光幫我看得更清楚。系統(tǒng)會根據(jù)我的狀態(tài)去調(diào)整,讓我能更好地完成我在做的事情。所以,從某種意義上說,你會把智能系統(tǒng)看成一種“義肢”。

有了AI,我們會在這條道路上走得更遠。我們始終保持連接,我們正進入一個“群體心智(group mind)”的時代。

未來我們可能會有更多的可穿戴設(shè)備,于是就出現(xiàn)兩個層面的問題。

第一,“我與他”的界限。“我”在哪里結(jié)束,“他”從哪里開始?因為我們的連接太緊密了?,F(xiàn)在人們有時會作為一個社交連接群體來形成觀點,而不是作為獨立的個體,這在某種程度上是我們失去的東西。這種情況本可以變得更好,但目前來看并不理想。

第二,“我與云”的界限。不過那是下一階段的事了,云端的智能不一定是人,可以是AI。

現(xiàn)在你可以想象這樣一種情況:一個AIAgent會和我一起成長、一起進化,它知道我的偏好,知道我想干什么,知道在不同場景下應(yīng)該怎么根據(jù)對我的理解來回應(yīng)。

它最好是替我辦事,而不是替某個機構(gòu)辦事——這是我們必須警惕的另一個方面。

甲子光年你認(rèn)為,AI將會成為什么?

Joe Paradiso:AI將會成為我們生活中越來越大的一部分,而且是非常私密的一部分。到某個時間點,它會變成我們的一種延伸,就像我們在社交層面已經(jīng)和云、和他人融合在一起一樣,AI也會變成這一混合體的一部分。

所以問題又回來了:“我在哪里結(jié)束?云從哪里開始?”這是一幅動態(tài)變化的圖景。它既令人興奮,也令人害怕,但這就是正在發(fā)生的事情。

(封面圖及文中未標(biāo)注來源配圖由慕思集團提供)

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據(jù)說全球僅20例!巴西一女子在同一晚與2名男子發(fā)生了關(guān)系

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忠于法紀(jì)
2025-12-04 11:25:07
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深度報
2025-12-21 23:01:02
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杭州之聲
2025-12-27 09:51:19
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羊城攻略
2025-12-27 23:37:28
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鐵錘簡科
2025-12-26 19:23:46
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2025-12-26 18:30:02
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2025-12-27 21:50:06
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2025-12-27 08:46:17
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2025-12-27 16:42:36
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