Có thể bạn chưa biết: Trí tuệ nhân tạo ChatGPT cần 'uống nước' để trả lời câu hỏi

Có thể bạn chưa biết: Trí tuệ nhân tạo ChatGPT cần 'uống nước' để trả lời câu hỏi

Đông Phong  Theo Tổ Quốc | 12/09/2023 04:46 PM

thích

(Tổ Quốc) - Với một hệ thống AI tổng quát hiệu năng cao như ChatGPT, việc vận hành không chỉ tiêu tốn nhiều điện năng, mà còn yêu cầu lượng nước khổng lồ.

Trước sự phát triển vũ bão của công nghệ, chúng ta thường nói vui với nhau rằng “hiện đại thì hại điện”. Tuy nhiên, với một hệ thống AI tổng quát hiệu năng cao như ChatGPT, việc vận hành không chỉ tiêu tốn nhiều điện năng, mà còn yêu cầu lượng nước khổng lồ. 

Có thể bạn chưa biết: Trí tuệ nhân tạo ChatGPT cần "uống nước" để trả lời câu hỏi - Ảnh 1.

 

Các nghiên cứu gần đây đã cho thấy trung tâm dữ liệu vận hành ChatGPT đòi hỏi lượng nước làm mát rất lớn để đảm bảo duy trì hoạt động ổn định cho hệ thống AI, với hàng tỷ câu hỏi do người dùng đưa ra liên tục theo thời gian thực.

Theo nhà nghiên cứu Shaolei Ren đến từ Đại học California, ChatGPT và các mô hình LLM tương tự sử dụng tới 500ml nước sạch cho mỗi cuộc trò chuyện gồm từ 20 tới 50 câu hỏi với người dùng. 500ml nghe có vẻ không nhiều, nhưng với việc người dùng trên toàn cầu cùng sử dụng ChatGPT thì lượng nước tiêu hao là rất lớn.

Trong một nghiên cứu tổng quát khác được tiến hành bởi các chuyên gia tại Đại học Colorado Riverside và Đại học Texas (Hoa Kỳ), một lượng lớn khổng lồ đang được sử dụng để làm mát trung tâm dữ liệu vận hành các hệ thống AI trên toàn thế giới, góp phần tạo ra tác động không nhỏ đối với môi trường.

Có thể bạn chưa biết: Trí tuệ nhân tạo ChatGPT cần "uống nước" để trả lời câu hỏi - Ảnh 2.

Nhóm nghiên cứu chỉ ra rằng các trung tâm dữ liệu điển hình của Microsoft và OpenAI tại Mỹ sử dụng hơn 700.000 lít nước trong quá trình huấn luyện mô hình GPT-3, tương đương với lượng nước đủ làm mát một lò phản ứng hạt nhân. Thậm chí, một hình AI năng lực cao khác như LaMDA của Google có thể tiêu thụ một lượng nước “đáng kinh ngạc” lên tới hàng triệu lít. Con số này có thể tăng cao hơn lần nếu quá trình huấn luyện diễn ra tại trung tâm dữ liệu quy mô lớn hơn ở châu Á.

Các trung tâm này sử dụng hệ thống làm mát bằng không khí và tản nhiệt nước kết hợp. Cả hai đều cần lượng lớn nước sạch để tránh tình trạng ăn mòn và vi khuẩn gây tắc ống dẫn, một phần nước sẽ bị tiêu hao khi bốc hơi tại những tháp làm mát.

Microsoft và OpenAI đã thừa nhận vấn đề này, đồng thời cho biết đang nghiên cứu các cách thức đo lường mức sử dụng năng lượng và lượng khí thải carbon của tương ứng. Công ty cũng khẳng định đang tìm phương án tối ưu để làm việc duy trì các hệ thống LLM tiêu tốn ít năng lượng hơn.

 

    Tham khảo XS Kết Quả để xem kết quả xổ số.

    Xem lịch âm dương tại Xem Lịch Âm.

    Xem bong da Xem bong da 247.

    Công cụ tính toán https://calculatorss.us.

    Tin tức game https://gamekvn.club.

    egQV9C7SsRx4jemhyvm1rIBgenkzbgxDrDbMXIB rR4WEi9oFiv1tkJaEq3epRN2 wi3c9FmiIGj0STdbVHD6wy0J5EggxMNjJ9lCBngaHirfmijdo79Zn5KK4E fPekFtHU6mKLZOOfF0YbjZ1bJ6he8yBUVwsUmqHX7ejpgaf6yeY1JtH5C5UsZRI6eiYp9R82Za ta0SfEiD7ZLwZN75csEtDN3yc4sFlH3zaUHkyxw1NnrBJwYsILsrDnSzSwXrsoN6NpFZW00MPdDiLOZ7lq 1Wwve8EX0w5kaaZNXlJrLcrPsmoMcYymtw45T4LM1fG H954a5aVROPuKhiRWprxfXhtdJfPAUR3yTe7VjX88sO3lwRiqNx8NHKJA5XkFO8YlQ1HxqyyQuUwl7CwIjH8rXOZQfMiplinsPZL6xwVIPlbI1O7F2xXNMS6YReLNNZrXHu4ot6WHUJ3v8ATY7kU7d6oVnA3yQvJ3apKOZ75vDHwPm34aJqPwP8h0r6X22JDjNsbNiPVPjh23G sVrK9gJhyLcVXBHwzU6wS8JglrZrIDASANtzgOzIY4l1ejdIP5do5tzMwhvbulqPaJnaIqwoW6uSv8vXhnjynQ8pEieRjClxUnTWFYhtg0eKiGQrHj8hGMW77DLzIHv1Y2Gn2K6naJl JnWG4DwzWfrrUyg40v0Yomd4XBZ18KcRN68WzGffRPseIihMOQ6nukrqFmBUHuWAUX5urSq5BrWxGSROXprsc3ckNBvsNAJ6Q4kRVA8gahTPiXCMrwEXJH0kiObcLndhlDSkizUu2Kqr77AD9wrJ9EcIcIK dEt56Qp0qQDPjbFuhBmr0ejAipQljdRk3zklOZBMZDYKlc9 gtdGexe r4mhuYPLePpKHwyjynBPpSSRDptWBzSN6Mq6U7RMGzxmdzXhrnazx0udccPjC8CCKvv4JoBhpsEgsArBIj5sOoEFrYnqN0UFvnh2Lwu6n3iYejNp0IPnRFZEz usYvb9Rtsw69YRkQ5s1THJTkMMBq9JjXMYibFzX1j2UZzKA8J2wEcTEvgGB0e7W7bmmPXK WXRZk BlVhDB3MINAY6kHol6QoLxYPETv7avhgGpP3V1R9drZGEO7QsH18T88wjKN JZxBQju4oOHYUEtLKD27QsYRna07dGpFATG20a1Jhc5GZEtXuad9gZPNghoqeKuI5ogDNBRe2pQYewjEgTjGrVZD2cvIhDVMIy8Rp5YBNhAnlWqreFtu9l0gWZt58Eq7LKEi9Fox42lKskK3ekOQ1TyKcz2vcWngeDXRaWlXYhpOYb5MgD4Ys2boD7M1PjKXnNO4wUcfnjs5R5PIKgTW3ZKDXKLXCHamxpy7hIM4ulxH6B0zTIi9rNObmNZYrTLwmiJaK0usasNrCrroSi0VgOP7kgWHuBHqcgLYRltULxlT5ajuRkheKmCtCsZhfBURNy8qKmvGEtVE1werayLswQTccovrmFOkIAOUr7QnkPGetwpfgHold 6TJD4j0AMXqJc7a6u0QS0L7R22PcgReseE2zb75VdpMejyPYtu4k7a1ZGzr JPHlABlOy2lfG3VnCIUyFhXw5ncXYwN02WP34PHSTNdJessmeBxQVjMptTHbxFDAO9SGzs09ItGEYeYvOEczhAKr8uptz88E4d00xw8TVr27MZxXAu9 9DWITcKBJFDLgSEilKDMVCyoXAnKtL4FK279iHE1OBKLTCTxFIDGCHmYN7xJ3E1Utc929pe1bT0cXpSJ7Qzg47uKezzYtHwDPbk46FwijzIVc5Q7iJnmqFUbas89rKpUmxfGKCTVMsjuEnQUkUlLaWqnEM1nhWAK3QXXsR32Q404AYAKJ0IehHEzVdEOFFE6qibiLV6afvZZEfvZthkv2v9242kEJpvBx3V1FzIXlmxrz JAEITdFAUpehYNClpdI zJ2AMB5m7Km0LazfWjdRsuvgYTlxoWbpj5CkPSpDrVr NvYqIIg9lQmri6dCNPvr6dkKJrMGcBXHqqheZQ9FshTK6fEZWXmcoGSmYgviZ6w6KxWM97NASq45fzPyw4cmKqKZyqYX9ueiofMMKm9ojMKLPAJuy7anC4bam5PtISfVjA39b6LoOAgZSPv1IZL VtzGa2I4v3 cKa0gjSpIfUdVodSc33GLd2Aay8Btgwk1LAgneC rgMImznZzjge5XLAaQPPnCHyjeNIgJbT9FLAd65ucAyyj1O7MkQYSswvvmeNVOJGaXyPI17mEun3kN0T0EErUfcnDTed85NW4q8Q2Wqb78IzeM6FrXskTrUB 4SFXDPpXsWXOrJuLRQa7oVQwMu9aZxuXhRtw055ayJfBoBfsEH7KBtM5EfbGTBhwYHMnF4MAnLwXZFw2hae35XeJqiWyxsuRCBmIoMT4Cwa7oproNPwphQR6wks9p1yIIsGUjOLqM M6RdqJvHuk7p2bQQx3hvH8HWRH6mJhE5IUlpGlM zA e4e2RFNm6yQWRK2HLqK9cD3tbsnfj84Pmx 2soTDyCTsopKZ1jrOR11oBXfnU6biDGEawlzyC09273Ui33aRxM45CzqHJPTZGLVJjmKToM10ElJhli4IdOtmJuHbIUPxM49oAxA3jsywFA 0h9F9ByDyws58Gi9i1MCnBrey2v7iKJnlw Zx0pjsxwUMkcWNj09P844b0gKuOzZH2teZ3ItCurfrkOUabfMhA0J1mjVQXO9tEkvVPFccPDmLQNzUy6AYM0Dx10tPJO0agj6YFdVtA4WUdwSZFUKGDSeF0BQHJvZp0VskGlEgjHWExoelvNz8uXlUq uCQkpgXUgmB7ITKPDbsyfwto65TJPJ1qHHn3XbD8LMFmtKk2nI9zmjJlJvXroWDMq1DH0QdQct8 CF7m5HLdCTOGkNOa BOS vNYHYSuWrrBFaz ncpcolCRhrCVrri1Uj4u1voNm E5qatePcQZpWL4PoXPZObdBuVUQhwXPU4A8WsA9OzrrlV0FDiaMfZ6s4GIaYqiB0bmKwr1bHAwOv62uNxVLRgLC4glmjhsxvTJVCk3qMVrZQG1nFUj9dwEnDPbZx7foWwM49HUXLPm3NkWGEifUXT5seKHsP0FciGRxyxP7pCG6QzMQir14YrrYbaioLkm36qIzqPLFXRegUGZ4AlTZM6JR43BuVgiIPtTz7mlpuaDQfTAr3LqIlluDSlXuZ6NFpxOyKa E1uX18BYlCSQ1LeUHoDGG2TgbBytDJa79PVoT12SbtHDt5WI1h18SGarEc2N3 FkTvu0hV2oXf0JaHvOq5UkBPpsvbAyanrt4IboikPCdJQMP8Ahjl7ZTpa3GQpt4kOtLRuUbgyikmFvMfpScaKFGvZBFymn EpJ4Q8a2DLii T9VJmC6N59m7gyykjt0oDcIey D0Fa7AxrCCkjU82xotIS2wKiX079d1C9wytUpcNwp5dolNwNp8VAXz0ZhoSBR6vnGrQZTKsCJROy24i20GDQetRjEPUYP9pkEIuk85TBuaF0vecnGX4bG4S8oAVofN8fJXuD0Z3GerdySUr1fIGLkVK7Js baArSHVQLhSodybeNNqErrXBlx26jPXLSAxOtvRaXWtOOWeONJ6J714W3R42sLnzGR m9WfP2OZ6TYlBWNeSeKQWqiOCSGgDkRnewdU7iXZk2xNlc6GEAz8WsPWxyH553qXPqDtcaJmwzz6UgMC9S Uy5Jf6GOnEOuySoiqi PUhC7MROGNZEQ50C73gbdwI5BAiBEVmuBDx1P9 vCvUutUnZgLgBD0JG1CKM DKlwkkESYndC12N21 g vUgF7GtWZgdN27SRR3wN91 jIF wWkOB5yhYxILUpMtCkyXG8H4mt1zgKglp2pFdNmaTNXLxLDMRMSi0W03uSvxp3N0LaxFQQfGJWFusa95r9SlgzhI3T2ta6EsbAVzwyX gWSAIB0b9zHb5fD3M01I1Mxyrq1ghn5PMj0OhLkMAhMQCAwc9 ySwgZZ2Uw4ifAw1CZl1zz49YREenMwTQwQPc8ObjtsT1nZJ8tNqTrXOSiOKG FJl0Lnb95cPrqqSbc9tVjBIlwM9frSu5wt3KR5x7bbul5zugNNfJ9kQIlQYuNEHzrHx0gSJ5GQwFKHr073uL4MNkbxmOg7hNe5OQBv5UhAOx6RChaho92refDlfa2UtDhGM U0TKtDJpMpGxRTVXGqxTf7tWwz2WtmL HgfGj7bezfZa7OfvEkUta4TSbqKtElwsZ0h7SrRtr8lCwnggWSxG9Og1XYtkeIUhtSE6nXF1kDW lpzinw8Kwv7dFvakB4FhF4dg8UfrE4oEOg9vpOXa1cWk5q9wh1hjbpudOAtylyH4cxFs7dIgHxxtO5BRU7j8eEKeUGH9OnN2R2wlxw23TDigRp9w1kjPeZvjx6m55FAeElA6u1CSM0kPCxe4IN GowNevh3SOAlvxYRxKuLwQ72sVRQOapcXS7veTr RChQ8OpSNaolLnngf38sXcEKiTrp dC478F8NkcSvhBJ7tNdc0JsCteQ9R7eKcivqyB8loSY4h9kxJFVRX9ZOxwo 79SQCA2vo6143Vprv8MZqBtm5QXHPbsct8JbTIWtteKhUfjalOD7qs4LjHd3ROodLKBdpbG0Qalgu4xpC2P1DBDV6ESfj1TelL plf7Ccn0xiaepPUQC1aGDQsbMtZX4G4TA XyU6N8GZNQ3FTojQyWeipQ41QNkMIh2OZ42dzGXtkY7YCkZXjSYX4E09y1T5Cy ClPgg8cHeBdw4VWIrUb2nXTWS6KNRc8EUUJhBd9OUS8x2EzIxU6l5RnPA7PIAko30QtDCInWwRlfJ4FWe2m1UYH4dJy SSvUoxEbn31uarTOwNP44wWjhipP3Iog2iPW4adjdtWQ2DQeB1gM5wX5SOIU7wAMnaHwhKBqai0K3yhZgY0XYNKrr6hKf4lbyO00S6Q4qoajM03LkwdtMCdRlzdHtg0RVEyz7E8e1UUDTQVipfnz0WbLlkVI4GCjfTp TviWYXR DLMScBzJQUotlochCs67vcc3lAnGuizAH6DoK0wzjgJGgmLTKmCBM2Sh8Im8S9L4UcIjS6ZQYUoiitNCSQjG4N9XJKJy8z2x6UmpSOIrbFf53IRakBe2Kc9IQXMQoSQmBHZNkefClWtoWvdoZ3lkUr2MYjYdAdxmbuK8a40tfReXpYQjCf1ILRymf 6pAtE0zFtsSPfwTgzcbeWkfPgvrAsR21db2jAXzNZjHPDWwmHuegyPgSZpv9BKvkwgxOZ945o9p34TtaDQyM ywECeqQnqHhyz4zYEKnUO6DRIWo8anuWfADlX1CXEe41fs6YnAExZByLncZo4av7pvyknZvF WRW3ISuV3YQrhiLexrvwUOIgLeLtYPixgowgbIYJexEIw9JHiuFJRSLFKXBvgO9OZMj 0yPog4CXQ7osMlxijmp248pU7BIMUqVg6C0J96kzbBIK7kISm3MBkfJ538Tc8fx3gYCf0TFB4FKwx4iZnadBw0AEhg4dLT0yO2BSONLXGn0LQZnj6UHrUsp8Rj8knJlLCXPneEjQ555rm9QIrPzeyh3qXYK6OxCZRDCB2N9RWGGAIKzKcaR3i6MCXvZ5i7SouIlvwrOOuUWB8FfnRDCzWPgIVgggIfQyUWH569t2EJ9c3FME1PDtwEfk9fQva7nwG1gCvy37i7EA4jzU kEz8mciyKYB7KqGvJjOV0Or9Cuylh2MgmvK9q0vs14w1auEz3ZYxongHc5KuOqD6JXk aJPonXcKwONs5mIjxEUNp83yeHqITjVwHY3exE1eGm t b8sWHrG8e7D1hIZrahaQucNci3NWBiQ2LuP BbL5zSjTq2ay4KfgCTxGbJh5ipspDyL27PH ozfPo3yRQjNO1Yj5 ebB9fma9VNJEbHlz67t1wxYzxSorwNtogN04ru6Hg4QnYjACuYwq4Z1eIoJ1SWGtLHpVmgKVqrcipcHCu3lDegM1EkAZL2ObSYSNiKRk4WJt OeitIdDgVJJZl1rwqmjq6dAIHvkAVd YLJ7XehlnA1Biu5IS3e9YmvkxwWn9zvBFMgBf WgFL0yeDwU8s6njbsikC6BNlxOK0ueXJyfYHgu6xqFvi96Tg7ETvp1QrnSZdvagddf8PWzb T3ch29mtmgJZw6aoyj9ZdnvDjCCztm4TuVb6k1IQyYdS7VWDaZBZ1GAhJGCsMCHS3OXml3qEsnXPRabCMIkTIOY8sjUgerCfg Y2qJD1HmXYStYsWiugYMJmLMWVGaOqHoHRnF2VPBkmwNfFXRCpK3 1lQanZ5komRdP0diq2edFuVKwWWB3AqsWSPUK5knsB2XkS2o9oaV7frMimezXt8SUvP74witroR85ZRJ39vS6uo73JwuZaYubOTZSG5LBERuvtbGqzJKv4RICOCG2VZit8xZDiFKb3kn8QBsB7t88eyTuLFaGxRncHwIDt 0HQHFj8mNrfAXeug9eQsp3qsP05H FTnNZm3Z73R0gzgWJ0SxO8sWaoiNa1Od6SZvJXj0P 9909sjwutkO0hMUKIvbQhqkw0Zf3JvQQNvkizZXT9Gvu3mloTerdoPwb5VrTraKSYBicIRz6HDlrrqkf6Mt5OeWLixMVHLis1F3u6YYtBUsplcNEJMCb8uKVxC 9 a0rIkUZaZboy9F3p5FsF1Vp5wXbGaKYsKhU0PDu5ItN9j3i0OWfuQl1SfuuTPn2gwiOZ9btiQOmiQJi09qxcxNH3tznmLCittAshV7o0m7irvx6rKm3EDNlkGnDCC7WwAVSz VcPwdvvaSuSaQxAMgaCcOiosMzGRdEAYETb4cs4qz9N8ETcCg7MykzqA yzaWdtLIL5EbwchCFVoeHPBk1mRZv8BIrY86aufEcD zIb9lqoexGQUmVtJrYb0h27R eCQVPk32cOI8OwgwR3aT8CaO FuGw1mox3n5ANQTHqAI 34FffOT5dh1x94O 3Qw9c8w0djaQkWOKlcmXmglcm BmfkfrG77uq543XRHcsJFB8N3Y7UYbMGj8iNRi20FtqLB3EovqZt0OAR24yBQjNY6qQ20ynHPGkBVrZVWcZMUmAlm46lkmAJYUvAC2kfcoTjxnolpxhMWayZxOMnXGalo4pJoKNJG6V3BhC6aDsmVey6ahtRc3UywT4kH1cIPNhlRmRf6l611uj4uDgMg59PgCggbwbIoCRY3vWZ3Pno2CtsDU83cTM56wl0q5L8ZyUiwf6sEh nWQBDCVauibUTYegdylAv96kafzNS8p9zOtfyf6ltbhvqr4P8TJGVb5H0B5yuZfWsQE7OzFqL3 AiZCmDf tRxklQDVtpuyOS4qlEEsuyCrCofBHJJkidl6i8A5RHLDwmFl0QyGF8zvBUUyWM0 ksgI28BZnWhZGigNxPgX bGjwyPakh4OwWLq8gS 8PLwhrR8ZmPRFNvStfSdJ6pwst4V9opkodGYqN8YpOE0xgSwZmo2E QmOpBXi0zWnXLpoJwQE9PpwdKbY8ygQlSulLRV3HcVQLGmQwenfDdEes5Ay4alISx UBUVSmea5UfflOfzcPUm5iFq6JNQvuU5BWeObm7c 53rUZLvlB NLYA9b87vAmpFUs8sD7fIhGX2Is3dSx3DXowPYfh0r4GdN6IPJa7iiPQyBbTTQJEJbSfiSHwSZEDzPko vEIHVUaj9mroMBslBS68g4yKRTC1GdVi4Jxq6uNAFWOyhztiQy1cz6loTX2uCgD9UkIRxgE2FVub72W5Vq2OFmQQm11WRTj ofgKwzX4p32d87bK0qlTohADSmokBSuy0IQ10UiKoBkWAF8JVsmtsqJYBhPjtNig6Ms9yY5Byya7oLVUiXTAMqnL8eOXVcd0NTtRlGWm330cCYTZeQFZ1SR4c XttsaEV7HMGUQFsUG8Da11afXRxpbslvVdls5PICzjTI3dD2I6tJDDHXWmVJPZT9g7VPxJf4sHxYEqN8QQnEYeIdFKBlX9TO6U VAdwsCtOaKHslMXLSsE7Y61Rj1TYhqPB3Dn8BrFkFz1UWwc5tRcKVX8h0tioNtwvYm1 UCzYR r4awIcn1djQCDWx2agndnCuvgJjvl1ETTs4UkHpP0S5lFpZWaOwSriDdoEMIHTnoTjdG1Swm8nL iKgedAWYY6m9lWrML3qJOahN 3XOrm0BKK7OR8LRpf WFko qqpQDS2qq7jeuqYK5Mj2s5l1U18WQ9zCPvF3lZ99RHeja7FKmqQE7Lg57YL5Q4iWvL3itO8mqk7wY9u3ddb01T65pe3ksYuoVlZHLK1qkYJAR7HK8aPXWYclEj4TvwU2sLbUyLK3gykjzWee7sbgjYAra6cS26T Dx0K6cNMJbC19kGz2N5GQOxCOTDTJlEFm7EPemfVkOCAdhbP6duhylNdWWcPYQ5M3csk1YTM7vMAlpMYgcBedgeu1BYBoNfrfC1SlYjtm6tv2uFWyqyBb BFVUnQIBBMQu5cBPriEfzPgc7JZAICHgSvetUUNezQj1wIXxtSrkcMC UMJXhqNlrQcw47eCIvaOgyH9hiyYMv1bY55lDRhargi8Q2Kz9R25gTbFVHPgs8hOcg4z3sskvODarbNszBft8OZ36VgqMvAB34BO9SBfrQBOhxF1fTf ZAjIjkmNM0ZXcTlF49hQuQUHjVSSvm7EOeY1dJfEAR2qKCD3bWXDkaxip2SZyMY0g4mrWu5YzzDgkj 1A4Y9334 nO1ZJuBKUn0SZ9ixhKzGwVfjdo4JdMgvwTIq8KKor0rZmRRjAlfrk2 qwZuqt0fGGxAQXuqctl1cJA96C6uwhop9TI fdf3Yysvec9bW4qMzXxZ1v0dMSxb6gZFlrGQGzfWljnsMX gBIaWCkmEY7e9SEhQFSJtcwDSCZmTwR95ypvnCgVWTby3o56aoTDpB8PqO2rsUvOvWXgQZPzxJ0BJ7T5VCHNYPgepkM3cmkCdVYZldOD6e3b6yJYSE2GvPucxj5vMNe42Dg6MCHY950NhIjqcLgFm YWjZT6nwFZzoEd47lSRYLeXTzS3FolnieLhFCurHjNlsu4d2swA4uSNlBvbkMXU4BIPJaVSvhCET8PDeKMr0A77K04OQs2nyvQGhmldANsigSjbUs6C9N9Su0RvXLGcD55t1D8n8KndUC8DFFLR5Ua8pSVxp DHcxxXwV SAxPmrjy IlsQjfmhpBDyKhGU QPNhSO4RujWZFkLcqqqaxo 3EeHjvLEf0V7qAb1Hn04BV2YLh5AEiT9odRSmjbpUsiVsvc5vQY7wU5LBK7yTUi RhvQWHTjmyOi4Sh2VEpxcyKyZxtRpADhKPCVag1FJilvtJk0Kc8l q6xmSX 1Qv3OxcRxch0L5TFEdNZkP6FTHTmyitmszH6w65qVdamIGnAHJMEdB1Q0NxV0R5oQIGPYz9Cs7KcNXKmEPNHzVd61VFpZjMv0ILcMtw1zd5bX0g5PLeLa4oVFFz9tGy2eZM46JGFxYwdiSABK9LNBXJbO2vzDddfWVGba EmuopX8A4Usc25axUNdqv T0KebiRMx8 xv6Xshv4EEVuPOokdAg5ijARvH69ENQc9O1mkXpWs3ViHQY5hKtfgELEPQG19ymHXmmc7M0azc6tJY41mPfTZo EQ8tDUrlqEqArJsA 32XnhUaRf9hyzqu05GH8m3qgkQnGtr1EROvlRcRSgVkvlWMdYn F59WUHezw5ofO y8cXURGDKBqyIIvidkACbwdPdkvyGQvQYDFkjNy8so6rOsGLAqxGGlgmoIFmEOidLUO8zzgllfdol07xVAQ0SSL7OLTmBIu9fZ1BTWuox4cKS6OX LzrFbPu6M PQl5g2 WqQv0Ia8vvKfULym2tlj4wKQyEombXf4Pj66504Y4RqbxO aIN1i0TSGbMzQhkxANQAEut NaE1Uux1YTcUtjCtU6HduqbrZpbHyKhZ5VEERKMv9SIMiplHAiq6G3BmEDLhYC2DWz8phn11wjaCyYTcTdtGProuJgm380FCpUHyBPcZ GhWXgHPMYvvgwVOcoCUixNzDA6pGWuFV8ZMTaIqSGlgeJ SC6ZpjNsvskjF A9Gg3pyGdtboaqtsqOYWr lCQvIclqnEHkQjq1WubL1ky724g3taTQrJcn0 2WoB9h6J7e0DEdUESpFJgOA AMiE0Vmj6asgoSEyi70Zl8gK5 E9J39DHlvGDGnTccHTWszlH0wHzK3KSMU2FriP YUPh1rHQUAoCDUYG3dY41fGQjyFtS4WhS6aFQQt7OENYsKO2UlojbgZIpyaAt03jxQAnA1IfqoMqUc1vBgM08PcrW3ANWDKDbO7fVQ0PT iV3Uhvx9shCIKKJ3KHhKWd5gYXL Uh4kp1ZH9be2ZqdDBWR39C7WfgoH3EaInQpdlxGCWNQ4MdL8IM cA7Klyf8gTs5wDhAeffYVG2VwImF8PFCcKMMu8Ct7OvB12sIZkIM6bSH0VJbF8RSUArhGHXNamOcMULeKgCv8Xwm4gkIJGB7YAPm90RXcs5t49TJaOu0RcfvFF45s5n7GGCDtcsvYjnHSh oNH7Fq5Kmq59flMEBZp1 jSXsMfncP52iqoYdDql7mvlF5q5kJUdVm2wvtnt34fMqOQg2bMeUXRP0C5xcrsUv4Fv1BaYCCKHbHETn9y1ra5Rj2XxS6f