Andrew Ng: Application Development using Large Language Models at NeurIPS

感谢大家来到房间的角落，也向未能入场的朋友们致歉。我很高兴欢迎大家参加本次关于使用大型语言模型（LLM）进行应用程序开发的新教程。在 OpenAI 和我所在的 Deep Learning AI Fund，我们都有幸与许多构建大型语言模型应用程序的人合作过，因此我们希望与大家分享一些实用的技巧。在我们的演示之后，我们还将有一个杰出的研究人员和构建者组成的专家小组，他们是 ATI、Tat、Merid 和 Gram，我希望他们也能加深大家对如何使用 LLM 构建应用程序的理解。

这是今天的议程。我们希望帮助大家理解如何使用 LLM 构建应用程序，因为这是一种非常强大的构建 AI 应用程序的新方法，而且它能让事情的完成速度比以往任何时候都快。

因此，今天的议程是：

首先，我们稍微谈谈 LLM 的基础知识。我们不会教大家如何从头开始训练一个 LLM，而是确保大家对 LLM 的工作原理有一个足够的心理工作模型，以便能够有效地使用它们。

然后，我们将讨论一些应用程序的例子。E 将分享关于如何编写提示的许多见解，并分享一些关于构建应用程序工具的令人兴奋的前沿发展。

接着，我们将讨论一些构建应用程序的实用技巧，并在最后进行未来预测和总结，然后进入专家小组环节。

所以，我认为关于 LLM 的一个棘手概念是，它们是通用技术。你知道，类似于监督学习和强化学习，这些是我们喜欢的工具，这意味着 LLM 对许多应用程序都有用。所以今天，许多企业正在使用它进行文档问答，许多企业正在使用它来构建各种客户服务机器人。它被反复用于总结消息、整理消息。它被用于垂直领域，如处理法律文件或医疗文件。我作为一名文案编辑，一直都在使用它。还有新的娱乐形式正在涌现，新的游戏形式，新的在线伴侣正在被创造出来。所以这项技术 LLM 对如此多的不同应用程序都有用。

这就是我所说的 AI 堆栈。在最低层面可能是硬件或半导体层。你知道，资本密集度很高，非常集中，但显然，有些企业做得非常好。然后，随着每一波技术浪潮，我所看到的是，很多注意力都集中在工具和基础设施层。所以，很多注意力都集中在 OpenAI、Google、AWS Aero 等公司正在做什么。这似乎发生在每一层技术上，每一次有新的技术革命。但事实证明，对于那些构建工具和基础设施的人来说，我经营着 Landing AI，它提供计算机视觉工具，但对于提供工具和基础设施的公司来说，要取得成功，几乎是必然的，还有另一层必须更加成功，那就是应用程序层。因为构建在工具和基础设施之上的应用程序，你知道，它们最好能产生更多的收入，这样它们才能负担得起支付给工具和基础设施公司的费用。

所以今天演示的重点实际上是如何为自己做好准备，以便使用 LLM 构建令人兴奋的应用程序。

我想首先介绍的是 LLM 的基础知识。有些人可能对此很熟悉。请耐心点，我们会很快讲完，但我希望每个人都能对 LLM 的工作原理有一个足够的心理工作模型，因为这会影响到您在构建基于 LLM 的任何应用程序时所做的后续决策。

但是，使用基础 LLM 的文本补全，如果您给它一个像“我喜欢吃”这样的提示，并要求它补全，运行一次，它们会说“奶油芝士百吉饼，我妈妈的肉酱，我爱我的朋友们”，这就是文本补全。这被称为基础 LLM，它主要预测互联网上的下一个词，或者在你训练集中观察到的下一个词。基础 LLM 是通过监督学习构建的，我们创建一个数据集，让一个 Transformer 网络反复学习预测下一个词。

所以，如果一个数据集是从互联网上抓取的句子，比如“我最喜欢的食物是奶油芝士百吉饼”，那么这就变成了一组监督学习的训练样本，输入是“我最喜欢的食物是”，你知道，正确的答案是 Transformer 试图预测的词是“百吉饼”。“我最喜欢的食物是百吉饼”，下一个词是“奶油芝士”，是“百吉饼奶油”，以此类推。

当你从互联网和其他来源抓取一个非常大的数据集，比如 1000 亿甚至更多的一万亿个词，并创建这样一个数据集来训练一个神经网络，那么这就得到了一个 LLM 基础模型，它非常擅长预测互联网上的下一个词。

现在，当你使用 ChatGPT、Bard 或 Benchmarks 等产品时，它们不仅仅是预测下一个词，它们学会了遵循指令。所以下一步，哦，抱歉，而且，所以用一个基础 LLM，你可以这样做，你可以给它一个提示，比如“很久很久以前，有一只独角兽”，它会为你补全故事。这就是你知道的 GPT-2、GPT-3 所做的。

但事实证明，如果你给一个基础 LLM 一个提示，比如“法国的首都是什么？”，它会试图预测下一个词，如果它在互联网上看到过这个。而且，据你所知，这可能是互联网上一个测验的一部分。所以，对“法国的首都是什么？”的补全可能是“德国的首都是什么？”，或者“孟买是孟菲斯富士山”，或者其他什么，因为这是你在互联网上看到的。

所以，要让 LLM 遵循指令，这是许多领先的 LLM 所做的，你知道，ChatGPT、Bard、Bing 都遵循指令，不仅仅是预测下一个词。下一步是指令微调。在这个过程中，你会创建一个大型数据集，包含提示，比如“韩国的首都是什么？首尔。”“高尔基，帮我头脑风暴一些有趣的博物馆，可以在博特参观。”这里有一些建议。“告诉我如何闯入福特诺克斯。”它们可以这样回应。所以，这个数据集中也必须有一些拒绝。

给定一个包含提示、指令以及人类尝试遵循指令的尝试的大型数据集，你就可以采用你之前在互联网上训练了 1000 亿或一万亿个词的基础 LLM，然后进一步运行梯度下降来微调这个指令遵循数据集。所以，给定这个“帮我头脑风暴一些有趣的博物馆，可以在博特参观”，下一个词是什么？当然，在此之后，这里有一些，等等。

有了这样的数据集，如果你继续训练算法一个短得多的时间，也许几周，那么你就可以提示它说“法国的首都是什么？”，它就学会了遵循指令。“法国的首都是巴黎。”所以，通过这个，你最终得到的是一个所谓的指令微调模型，它不仅仅是预测下一个词，而是学会了遵循指令。

然后，为了塑造你使用的 LLM 的心理模型，并希望在此基础上构建应用程序，还有最后一步要做，许多公司以各种不同的形式实现这一目标，以使这些模型更安全。例如，更诚实、乐于助人、无害。一种常见的方法是 RLHF，你可能听说过。我只用一张幻灯片来描述 RLHF 实际上做了什么。

RLHF 的第一步是训练一个模型来预测答案的质量。这是一个奖励模型。为此，你会写一个提示：“建议我如何申请工作”，让 LLM 生成一系列响应。我们说“我很乐意帮助，这里有一些步骤可以遵循”，或者可能说“尽力而为，不太有帮助”，或者可能给出一个可怕的答案，“毫无希望，何必呢？”然后让人类对这些答案进行评分，比如在 1 到 5 的评分尺度上，给更诚实、乐于助人、无害的答案高分 5 分，给更无用甚至有害的答案低分 1 分。

给定这个答案和分数的数据集，下一步是使用一个奖励模型来模仿人类如何分配分数。我们这样做的原因是人类的判断成本很高。但一旦你有了模仿人类判断答案的奖励模型，你就可以判断 LLM 的大量输出。

然后最后一步是让 LLM 生成大量的答案，并使用奖励模型对所有这些答案进行评分，然后调整 LLM 的权重，以增加生成更高奖励答案的可能性。所以，通过这个称为 RLHF 的过程，还有许多其他形式，如 RLIF 和许多其他形式，RLHF 可能是基本算法，你可以调整 LLM，使其更诚实、乐于助人、无害。所以，不太可能说出有毒言论，不太可能表达非常负面的、不应有的刻板印象或偏见，不太可能给出明确有害的指示。

所以，只是一个技术细节，那些知道 RLHF 的人知道，通常我们不要求人类从 1 到 5 打分，而是要求人们对他们所有的答案对进行排名。但除此之外，你知道，这在很大程度上是准确的描述。但通过人类的排名判断，你更喜欢答案 A 还是答案 B，这也提供了一种学习奖励模型的方法，并且它学会了一个与人类如何排名以表达他们的偏好一致的奖励模型。这就是我们的。

所以，有了这个理解，我认为你可能已经知道了你需要的大部分内容，以便在构建基于 LLM 的应用程序时能够有效地使用它们。但我想再讲一个技术细节，我谈到了算法是预测词。事实证明，今天的 LLM 实际上是训练来预测 token 的。token 要么是词，要么是词的片段。所以，分词器开始时，你知道，每个字符都是一个 token，然后反复合并经常一起出现的 token，这样常见的词就变成了 token。

所以，例如，“我的名字是安德鲁”这个名字很常见，它会是一个 token。像“翻译”和“编程”这样不太常见的词是两个 token。甚至更稀有的词，比如“金枪鱼”，你知道，日本菜里的“金枪鱼拉面”，在这个分词器的情况下是四个 token。粗略地说，如果你使用 OpenAI 的分词器或分词器，一个 token 大约是四分之三个词。所以 token 的数量可能比词的数量大 33%。

我想做的是，如果你还没有这样做，我想向你展示，也许只是它有多容易，你能大声点吗？哦，谢谢提醒。好的。所以，我想向你展示，如果你以前没见过，希望它有多容易用代码提示 LLM。所以，这是 OpenAI 的界面。别担心代码，我们，你知道，你可以从任何地方获取代码语法，导入 OpenAI，加载我的 API 密钥。这是一个小帮助函数，我告诉它，这是一个系统消息，“你是一个乐于助人的助手”。所以，我们稍后会详细阐述系统消息。我们可以告诉它你想要扮演什么角色，然后插入一个提示，然后说“给我讲个笑话”，然后，“为什么骷髅不互相打架？因为它们没有胆量。”你知道，还不错。

同样，Google PaLM 包含 Google 的生成式 AI。配置 PaLM，这会加载 PaLM 模型。然后，让 PaLM，“为什么稻草人获奖？因为它在自己的领域很出色。”我不知道。

最后，我们还没有这样做，你知道，有一天值得做的事情是，在你的笔记本电脑上本地运行一个 LLM。Ollama 是一个软件包，许多开发人员使用它在本地运行 LLM。所以，这个 LLM，我在我的笔记本电脑上运行 Llama 2。你知道，“为什么科学家不信任原子？因为它们构成了一切。”

我认为这真的很酷，如果你还没有这样做，它可能比你想象的更容易在你的笔记本电脑上运行一个 LLM。你需要一台相当快的笔记本电脑。这是我正在运行的 M2 笔记本电脑，但我也曾在 AMD 硬件上运行过，在 Nvidia 硬件上运行过。而且，实际上，如果你要进行演示，如果 Wi-Fi 坏了，本地运行的 Ollama 会很有帮助。哦，而且，实际上，当我坐飞机时，这次飞往新奥尔良的航班，我正在使用一台 LLM 笔记本电脑来完成工作，因为我还没有连接 Wi-Fi。

所以，只是再多一点直觉，人们经常认为，使用 LLM 真的非常昂贵。所以，这里有一个粗略的计算，告诉你提示一个 LLM 的成本。这些是不同 LLM 的价格，我几周前从网上找到的，也许现在已经变了。但让我关注这个数字：每 1000 个 token 0.2 美分。如果你问，假设阅读速度为每分钟 250 个词，每 token 四分之三个词，要让一个人忙碌一小时需要多长时间？如果你做这个，你知道，粗略的计算，每分钟 250 个词乘以 60 分钟，所以你需要这么多词，除以四分之三，这就是 token 的数量，乘以输出 token 的价格，也许还有输入提示。所以，假设输入提示和输出补全的长度相同，将它们相加。结果是，这个，你知道，粗略的计算表明，让一个人忙碌一小时的文本成本可能约为 7 美分。所以，它实际上便宜得惊人，尤其是当你使用 3.5 Turbo 时，其他一些 LLM 可能要贵一个数量级。昂贵的和便宜的之间可能有 100 倍的差距。但是，但是，我发现很多人过早地进行价格优化，而且如果你还没有做很多这件事，它可能比你想象的要便宜。

然后，最后，使用 LLM，有许多文本处理应用程序，过去需要我和其他团队花六个月时间来构建，而你们中的任何一个人现在都可以用非常少的时间来构建，也许是几十分钟，或者也许是几个小时。许多公司使用的常见用例是：总结，给定长文本，进行总结；推断，分类文本；提取关键词；将文本从一种形式转换为另一种形式；或者从一个小的提示扩展到非常大的电子邮件。

我想在这里重点介绍，我觉得网络界面和实践之间存在差异。你知道，许多消费者使用网络界面，我一直都在这样做，我输入我的提示。网络界面与实践。所以，如果你正在编写一个软件应用程序，通过调用 API，这有点不同，但这些是通过 Web API 使用的常见文本处理应用程序用例。

所以，让我向你展示一些例子。同样，别担心代码语法，这只是为了说明需要多少代码。所以，这是总结。哦，抱歉，谢谢 EA。哦，太好了，人们刚才看到了我的演示。好的，谢谢。好的。所以，这是总结。从 say 导入一些工具，再说一遍，不，抱歉，没听清。哦，明白了。好的。所以，从 OpenAI 导入一些工具。这里有一个帮助函数。这里有一个产品评论，我为我女儿的生日买了这个熊猫玩偶，等等。它自己就坏了。然后，如果你想总结它，写一个简短的提示，“写一个产品评论的简短总结”。把它变成一个字符串，插入产品评论。做吧。然后，你知道，我刚刚进行了一次 API 调用，实时就生成了这个总结。然后，你可以改变提示，说“如果想让总结关注一个方面，就关注运输和交付”。所以，顾客有他们的价格，但建议不同的选项，物品比预期提前出现。所以，这是一个例子，总结是这些 LLM 的一个非常常见的用例。

另一个是推断。所以，让我们看看，给定一个台灯的评论。所以，这是台灯的产品评论。“我卧室需要一个漂亮的台灯。”有很多传统的 NLP 工具，比如情感分类。这篇评论是积极的还是消极的？以前，要做到这一点，我们不得不收集训练数据，运行监督学习算法，找到一种方法在互联网上部署模型，你知道，调试它。但现在，你只需要写一个提示，“产品评论的情感是什么？”然后它说，“产品评论的情感是积极的。”一个常见的设计模式是，如果你不想让它输出一个句子，这可能更难被下游软件处理，你想看看你的代码，看看它是积极的还是消极的，你可以提示它说“只用一个词回答，积极或消极”。它就说“积极”。实际上，稍后我们会详细介绍如何指定输出格式，以便于将你的 LLM 插入到你软件的一个步骤中，这样它的输出就可以用于你的下游处理。

让我们看看另一个有趣的。让我们看看，转换文本。所以，LLM 实际上在翻译文本方面做得越来越好，尤其是对于高资源语言，比一些专门的翻译网站还要好。翻译以下英文文本成西班牙语。Yola，抱歉，我发不出来。告诉我这是什么语言？这是法语。哦，这实际上是翻译法语、西班牙语和英语海盗。我想点一个篮球。我想点一个篮球。还不错。但只是一个有趣的事情，我发现当我做翻译时，你知道，因为我的团队成员说不同的语言，我讲英语和中文，我的团队成员说西班牙语和英语。在我们团队成员中，我们很多人唯一的共同语言是英语。所以，当我们测试翻译时，英语海盗被大量使用，因为英语海盗是我们都知道的语言。所以，出于某种原因，在我们团队中，在构建翻译应用程序时，我们首先翻译成的语言实际上是英语海盗。

让我们看看，还有一个例子，扩展。你知道，如果你想要，有一个产品评论，你想，有一个简短的提示，“你的客户服务代理助手，你的任务是发送电子邮件”。给定一个客户电子邮件，等等。那么，这是另一个用例。你采用一个简短的提示，让系统为你生成更长的文本，用于沟通。不要用它来垃圾邮件，但有时对于合法的沟通，你知道，这可能是一个有用的应用程序。

所以，好了。所以，除了我刚才分享的之外，总结、推断、转换、扩展，这些都是你可以非常快速地构建到许多应用程序中的操作。当你头脑风暴应用程序时，这些都是有用的工具。然后，在这些东西之上，我认为在行业中有两个非常普遍构建在 LLM 之上的应用程序。一个是检索生成应用程序，你检索一个文档，然后让 LLM 回答关于该文档的问题。另一个是，有许多许多公司正在构建各种形式的客户服务聊天和各种形式的聊天机器人。现在，我将把 EA 交给 EA，让她分享更多关于提示的具体技巧，并更深入地探讨 RAG 和聊天机器人。

好的，在这一部分，我们将讨论如何从语言模型中获得最佳结果的策略。编写和迭代语言模型指令的过程有时被称为提示工程。这个术语被创造出来是为了描述提示基础模型的过程，而不是指令微调模型，这涉及到更不直观的技巧。但提示助手模型实际上非常直观。

因此，在本节中，我们将介绍助手模型的聊天格式，当前模型的局限性，然后我们将深入探讨一些用于从指令微调模型中获得最佳结果的提示策略和技巧。其中一些策略将有助于解决我们在上一节中讨论的局限性。

这只是重申 Andrew 所说的。我们将首先讨论助手模型的聊天格式。这些是你最有可能在 ChatGPT、Bard 等产品中与之交互的模型。正如 Andrew 所讨论的，基础模型在预训练期间被训练来预测序列中的下一个 token。由于它们的训练方式，基础模型实际上是文档生成器。所以，如果你开始一个文档，它就会继续返回最有可能的下一个词或短语，因为它只是从互联网和其他它看到的数据集中学习到的。但我们实际上想要一个能够回答问题并遵循指令的模型。所以，我们采用基础模型，在训练后过程，也就是你所说的监督微调和 RLHF 中，教它遵循指令。正如 Andrew 所讨论的，在训练后，我们也使用一个不同的数据集，其中包含多轮对话的示例，采用特殊的聊天格式，我们使用特殊的 token 来标记对话的不同部分。

所以，右下角有一个带有其他特殊 token 的示例。然后，模型学会了如何使用这种格式。在这个过程中，我们使用的示例主要是由人类合同工生成的高质量示例，以及一些合成示例。由此产生的聊天模型是用户现在与之交互的模型，正如我提到的。

因此，而不是只接受一个提示并给出补全，这些模型使用不同的格式。输入实际上是一个消息列表。然后，响应将是一个助手消息。所以，每条消息都有一个角色，它是系统、用户、助手或工具之一，以及内容，也就是消息的内容。

总的来说，这些消息通常以系统消息开头，然后是交替的用户和助手消息。系统消息充当一个高级指令，设定助手的行为或个性。你可以把它想象成在助手的耳边低语，指导它的响应，而用户却不知道这个指令。所以，这是一种在不将用户请求本身作为对话一部分的情况下构建对话的好方法。然后，用户条目就是用户的输入。然后，助手消息是补全。然后，最后一种类型是工具。我们稍后会详细讨论这一点，但我们可以通过让模型访问工具，如互联网搜索，或运行代码的能力，或调用特定函数的能力来增强模型的能力。所以，工具消息只是我们为这些工具的输出提供的一种类型。

因此，虽然聊天格式旨在简化多轮对话，但它也适用于没有对话的单轮任务。你可以在系统消息或第一个用户消息或助手消息中放入提示指令，然后你会在助手消息中得到响应。

我将向你展示一些这种格式的例子。这是 Playground，我们用于与语言模型交互的 UI。在这个例子中，我在系统消息中放入了指令：“你是一个只用以 S 开头的词来回答的助手。”这是高级指令。然后，我会说一些话，比如“给我讲一个关于 AI 会议的笑话”。所以，这里是我们的笑话。由于我们正在进行对话，我可以继续提问，说“我想要这个更短”。我可以继续改进我所要求的。所以，这是一次多轮对话。你也可以，而不是，而不是进行这种对话，我可以把更多的指令放在原始的系统消息中。所以我可以告诉它，“确保你的回答只有几个词”。在这种情况下，助手的行为就像我们指示的那样。

所以，这是一个来回对话的例子。但你也可以，正如我提到的，使用模型来完成单个任务，你可以在系统消息中找到任务，然后把你想输入的实际输入，任务的输入放在第一个用户消息中。我将向你展示另一个例子。所以，这是一个，好的，稍微长一点的例子。基本上，任务是区分促销电子邮件和个人通信。我们说，“你的主要重点是确保来自实际人员的电子邮件不被忽略。”然后，我们要求模型只回答“真”或“假”，取决于这封电子邮件是否是促销性的。然后，我有一封我收到的随机促销电子邮件。使用我指定的这种格式。所以，如果我运行它，它是真的，因为这是一封促销电子邮件。但然后，在指令中，我们说，“你的主要重点是确保来自实际人员的电子邮件不被忽略。”所以，如果我在这封电子邮件中添加一个额外的段落，只是假装这是来自 Evan，来自旧金山 West Alm。然后，你看到，在这种情况下，模型知道这是一封来自真实人物的邮件，我们不想忽略这些邮件。

所以，这只是一个使用系统消息定义任务的例子，然后第一个用户消息用于任务的实际输入。很好。所以，那是助手模型的聊天格式。接下来，让我们讨论当前模型的一些局限性。

因此，即使语言模型在训练过程中接触到了大量的知识，它们也没有完美地记住它们看到的所有信息。所以，它们并不总是清楚自己知道什么，不知道什么。这意味着它们可能会尝试回答关于晦涩主题的问题，并且可能会编造听起来合理但实际上不真实的东西。我们将这些虚构的想法称为幻觉。在某种程度上，你可以认为模型输出的任何东西都是幻觉，因为它是在它从所有训练数据中学到的基础上，想出它最好的猜测来生成文本。

而且，我认为目前幻觉的问题在于，虽然在某些情况下幻觉是可以的，例如，当你寻求创意写作的帮助或解决问题的新创意方法时，在其他情况下则不然。所以，在你需要事实信息或正式输出或类似东西的情况下，而当前模型并不总是擅长区分这些情况。所以，我们可能不希望模型永远不产生幻觉，因为你可以认为模型很有创造力，但我们只希望模型在正确的上下文中产生幻觉。随着时间的推移，我们将继续降低语言模型在事实背景下产生幻觉的可能性。例如，GPT-4 在发布时，在内部事实性评估方面比 GPT-3.5 高出 40%。幻觉的一个例子就在幻灯片上。它只是询问一个真正的牙刷公司的产品。你可以想象一个情况，如果你在头脑风暴产品，你可能真的希望模型输出这样的东西。但如果你问的是，你最有可能寻找事实信息，所以幻觉可能不是时候。

其他限制。模型有有限的上下文窗口，也就是你可以放入提示的词数。而且它们不会随着时间的推移而了解你。它们没有记忆，所以随着你继续使用它们，它们不会了解你的用例。还有一个知识截止日期，也就是模型训练数据的结束日期。然后，还有一些任务对模型来说太难了。你知道，通过一些简单的数学，我们可以解决数学推理能力，通过允许模型执行代码。但有些问题就是太具挑战性了。

现在，让我们进入一些获取模型更好结果的策略和技巧。我们将讨论三种不同的策略和每种策略中的一些技巧。它们是：写清晰具体的指令，给模型思考的时间，以及使用外部工具。本节的全部内容是关于在将它们用于构建自己的应用程序的上下文中提示语言模型。然而，大多数这些技术也可以在您作为消费者与语言模型交互时使用或改编，例如在 ChatGPT、Bard、Claude、Bing 或其他产品中。但如果你在对话中与模型交互，你不需要对你的第一个提示那么小心，因为你总可以在对话中改进和迭代你所要求的内容。但如果你正在构建一个应用程序，该应用程序在工作流程的一部分中使用模型来完成任务，例如，你将希望确保你从不同的输入中始终获得你想要的结果，并且以你想要的方式获得结果。所以，在那里，你真的希望确保你的初始指令是好的。

总的来说，我建议从编写一个在更高级的语言模型上效果很好的提示开始。然后，一旦你对某个东西感到满意，你就可以尝试调整提示，使其在不太高级的模型上也能工作。也许尝试让提示更短，这样你就可以节省在 token 上的花费。在整个过程中，我将使用 GPT-4 和 GPT-3 作为例子，但这些策略和技巧应该适用于其他语言模型。幻灯片上有一些例子链接，所以我们会想办法在之后分享它们，以便你也可以查看它们。

第一个策略是写清晰具体的指令。这可能看起来是一个非常明显的观点，但模型无法读懂你的心思。所以，你应该始终详细地表达你希望模型做什么，就像你向一个非常聪明但对你的具体任务没有先验背景或知识的另一个人描述任务一样。如果你减少了歧义或对你的请求的可能解释，那么你就会减少收到不相关或不正确响应的机会。你不应该混淆写一个清晰的提示和写一个简短的提示，因为在许多情况下，更长的提示实际上为模型提供了更多的清晰度和上下文，这将带来更详细和相关的输出。

所以，第一个技巧是为问题提供详细的上下文。一种方法是确保在你的查询中包含细节以获得更相关的答案。幻灯片上有一些例子。与其说“如何在 Excel 中添加数字”，不如说“非常具体地说明我们试图在 Excel 中添加数字的上下文。例如，如何将 Excel 中一行的金额相加？我想为整张工作表自动执行此操作，等等。”

下一个方法是指示模型使用参考文本进行回答。正如我们所讨论的，模型可以非常自信地编造虚假答案。就像作弊表可以帮助学生考试一样，或者如果你正在做阅读理解，你需要有文章在你面前，而不是试图凭记忆回答。为模型提供参考文本可以真正帮助获得更相关的答案，并且包含更少的幻觉。这也，你知道，考虑到模型有有限的上下文窗口，我们有时需要一种方法来动态地查找与任务相关的信息。你可以在外部工具部分更详细地讨论嵌入检索。

下一个方法是使用分隔符来清晰地指示输入的独立部分。你可以使用三引号、三反引号、XML 标签，任何东西都可以，只是为了清晰地区分文本的特定部分与提示的其余部分。我喜欢使用四个井号或三引号、三反引号。它们中的许多都是一个 token，这很好。幻灯片上的例子相当简单，所以如果你包含分隔符，可能不会有太大区别。但任务越复杂，就越需要清楚地区分不同的部分。在我个人的使用中，每当我请求调试帮助，如果我必须输入一堆不同的文件，我总是会使用分隔符来让模型知道，你知道，不同文件的结束位置。

下一个技巧是指定所需的输出格式。你可能已经看到人们要求模型采用某种角色。有时你可以说你是一个专家工程师或文案撰稿人。如果你正在构建一个聊天应用程序，你可能想描述你真正想要的模型的角色，比如海盗，或者用莎士比亚的风格来回应。

下一个方法是指定输出的期望长度。所以，你可以要求模型生成目标长度的句子、段落、项目符号点。模型在生成特定数量的词方面并不可靠，因为词被分割成 token 的方式。

下一个方法是要求以特定的结构化格式输出。模型非常擅长输出结构化数据，如果你给它们提供你想要的格式的详细描述。我将向你展示一个例子。所以，在这个例子中，我们要求模型，我们将给它一个研究论文的节，用四个井号分隔。模型的任务是提取标题、作者和日期。它必须输出一个包含标题、作者和日期的 JSON。然后，如果你找不到一个字段，就将其设置为默认值，例如空字符串或空列表。然后，我刚刚复制了 InstructGPT 论文的第一页。所以，正如你所看到的，我们得到了这个结构化的 JSON 输出。而且，我认为日期没有包含，所以它将日期设置为空字符串。所以，这是一种从非结构化文本中获取结构化数据的好方法。

下一个方法是提供示例。总的来说，最好是通过解释你希望模型做什么来解释它，而不是通过示例来演示。但有些情况下，提供示例可能更容易。例如，如果你希望模型复制一种特定的回应用户查询的风格，而这种风格很难解释，这可能是一个有用的方法。这被称为少样本提示，尽管这个术语实际上更多地用于描述提示基础模型，因为你需要通过提供几个示例来“欺骗”模型以你想要的格式响应。但我们仍然可以使用这个术语。

所以，在这个例子中，我们有一个示例，然后是用户的另一个查询。系统消息是“以一致的风格回答，确保使用一致的长度、标点和措辞。”然后，我们有一个助手响应的例子，具有这种非常具体的标点符号和使用比喻性描述。所以，如果我们要求模型描述海洋，它会以非常相似的响应，相似的长度来回应。所以，在某些情况下，这实际上可能意味着你可以有，也许只需要一个简短的系统消息和一个示例，这样会更少的 token。

第二个策略是给模型思考的时间。如果一个人被要求将 39 乘以 27，他们可能不会立即知道答案，但可以花时间计算出来。同样，模型在试图立即回答而不是花时间计算答案时会犯更多的推理错误。所以，如果一个模型通过急于得出不正确的解决方案而犯了推理错误，你应该尝试重新表述问题，要求在模型提供最终答案之前进行一系列相关的推理。要求思维链有时被称为“在答案之前”，可以帮助模型更可靠地推理出正确的答案。你可以认为这是要求模型花更多时间思考一个问题，并取得渐进式进展，花费更多的计算资源来完成任务。

所以，第一个技巧是指导模型的推理过程。一种方法是明确指定完成任务所需的步骤。有时，你知道，有些任务最好指定为一系列步骤。所以，明确地写出来有时会有帮助。在右边的例子中，我们首先要求对一些文本进行总结，然后进行翻译。对于高级模型来说，它可能已经能够做到这一点了，但如果你知道准确性对你的应用程序非常重要，也许这会使获得一个好的法语翻译总结的准确性提高几个百分点，值得将其分解成几个步骤。

下一个方法是指示模型在急于得出结论之前自己解决问题。例如，假设我们想让模型评估一个学生对数学问题的解决方案。最明显的方法就是问模型学生的解决方案是否正确。所以，在这个例子中，我们有一个数学问题，然后是学生的解决方案。然后，我们的系统消息只是确定学生的解决方案是否正确。所以，GPT-4 说学生的解决方案是正确的。然而，这实际上是一个不正确的答案，因为，在这里，我认为 X 是平方英尺，维护成本实际上是 100,000 美元加上 10X，而不是 100X。

所以，我们可以做的是，在系统消息中，要求模型首先自己解决问题，然后将其解决方案与学生的解决方案进行比较，并评估学生的解决方案是否正确。然后，我们说，“只是重申一下，在你自己解决了这个问题之前，不要决定学生的解决方案是否正确。”所以，首先，模型自己解决了问题，计算出答案实际上是 360X 加 100,000 美元，然后就能得出学生的解决方案是不正确的。

下一个方法与前一个非常相似，但在某些应用程序中，模型用来得出答案的推理过程可能你不想与用户分享。例如，如果我们正在构建一个辅导应用程序，如果我们只显示模型的全部输出，它就会把答案泄露给学生。所以，在独白中，你可以通过要求模型将要隐藏的部分输出放入结构化格式来缓解这个问题，这样就可以更简单地将其传递出去。

所以，抱歉，这是一个有点长的系统消息，但我们基本上要求与前一个例子相同的步骤。所以，首先解决问题，然后比较你的解决方案与学生的解决方案，然后，如果他们犯了错误，确定你会给他们什么提示。然后，下一步，只是输出提示。然后，模型将它的响应部分用这些三引号分隔开。然后，你可以想象，如果你是从代码中这样做，你可以找到最后一个三引号的出现，或者类似的东西，来获得提示。然后，我猜这是一个相当明确的提示，但我们确实得到了一些提示，有时提示不那么明确。

我们的下一个技巧是使用模型来迭代它自己的工作。有时模型第一次尝试会错过一些东西，尤其是当你填满了它们的上下文时。例如，如果你要求它从一个长文档中提取引文，它可能会提前停止，未能列出所有相关的摘录。在这种情况下，你有时可以通过提示模型，用后续的查询来查找你需要的其他摘录，来获得更好的性能。你需要小心，不要问引导性问题，因为模型渴望取悦，所以可能会找到更多引文，即使它们并不真正相关。

此外，当前模型在推理过程中，例如在生成完成时，并不擅长自我反思。因为它们被训练来预测下一个最有可能的 token，即使它们在生成答案的错误路径上，它们也会继续沿着这条路走下去，选择下一个最有可能的 token。但如果你在后续调用中要求模型检查自己的工作，它会更好地评估它之前的消息。

你还可以做的另一件事是要求模型多次回答一个问题，并确定最佳答案。所以，如果你正在构建一个准确性最重要，但以延迟或成本为代价的应用程序，你可以生成多个模型响应，使用不同的提示或不同的温度，这只是模型响应的随机程度。如果答案是客观的，比如一个数字或一个字符串之类的，你可以只取不同补全中最频繁的答案。否则，你也可以使用另一个提示来根据所有不同的模型生成的响应来选择最佳答案。

下一个技巧是将复杂的任务分解为更简单的子任务。你知道，就像你在编写代码时将一个复杂的系统分解为模块化组件一样。语言任务也可以如此。有时复杂的任务比简单的任务有更高的错误率。有时你可以将一个非常复杂的任务重新定义为一系列更简单的任务的工作流程。然后，基于前一个任务的输出，采取不同的下一个提示。

所以，第一个方法是使用意图分类来识别。我现在正在阅读这个，这非常冗长，以识别用户查询最相关的指令。所以，在这个例子中，我们有一个客户服务助手。你可以采取第一步，你获取查询，并将其分类到一个类别。你可以要求结构化输出，例如主要类别和次主要类别。然后，一旦你从第一个提示中获得了输出，你就可以根据，比如说，用户查询被归类为技术支持，你可以根据，根据用户查询采取不同的指令。

结果在那个步骤，嗯，它的优点是，嗯，这也可以降低成本，因为你不需要在每个步骤都有非常大的提示词，嗯，下一个方法是分块处理长文档，并递归地构建一个完整的摘要，嗯，所以由于模型有固定的上下文长度，你不能总是总结一篇非常长的文章，所以你可以做的是将一篇较长的文章分成，嗯，更小的块，然后对每个块执行一个任务，最后将它们组合起来，或者使用另一个模型来，嗯，为你组合它们，嗯，我们最后的策略是使用外部工具，所以你可以通过输入其他工具的输出来增强模型的能力，也可以弥补模型的弱点，所以例如，你可以让模型访问实时信息，因为它的知识是通过 API 或互联网访问而过时的，你可以通过允许模型使用计算器或执行它编写的代码来提高模型的数学能力，你还可以通过智能地检索信息来解决上下文限制，嗯，在需要时，而不是试图将尽可能多的信息放入上下文中，嗯，模型本身实际上也非常擅长弄清楚何时使用工具，如果它们被授予访问权限，我们稍后也会谈到，嗯，所以我认为一个经验法则是，如果一个任务可以通过工具比通过语言模型更可靠或更有效地完成，你应该将该任务卸载，以获得两者的最佳效果，所以我们将讨论检索、代码执行和函数调用，所以第一个策略是使用嵌入空间搜索来实现高效的知识检索，所以正如我们所说，你应该改进，你应该，嗯，在你的回复中包含相关的上下文，抱歉，在你的提示词中，所以在这个幻灯片上的例子中，嗯，如果你问一个问题，嗯，特定于你自己的，嗯，文档，例如，嗯，一个普通的聊天机器人或聊天模型不会知道，嗯，答案，但如果你将相关信息放入上下文中，嗯，它可能能够回答问题，所以你如何获取这些信息，嗯，你基本上可以使用这个，嗯，策略来查找你需要的信息，当用户提问时，嗯，从文档中，然后将其插入到提示词中，所以一种方法是使用文本嵌入，所以很多人我敢肯定已经知道了，但嵌入是字符串的数值表示，作为向量，相似的，嗯，或相关的字符串会比不相关的字符串更接近，这有点像右边的图片，所以这以及非常快的向量搜索算法的存在意味着我们可以使用嵌入从非常大的文本语料库中检索，嗯，相关信息，所以它的工作方式，抱歉，这是一张有点繁忙的幻灯片，但我们可以做的是，将一篇长文档或多篇长文档分成更小的部分，然后对于每个文档块，你可以创建该块的嵌入，然后你可以将这些嵌入存储，嗯，在一个向量数据库中，有许多不同的向量数据库可供你使用，嗯，它们只是有非常，嗯，有点优化的，嗯，相似性搜索算法，然后当用户提问时，在这个例子中是为员工停车，你会做什么，你也会为查询创建一个嵌入，然后对查询和你在向量数据库中存储的所有文档块进行相似性搜索，嗯，然后你会取最相关的文档块，然后将它们放入你用于模型的提示词中，嗯，因为我们假设那些是包含相关信息的块，嗯，到用户的查询，你可以做很多不同的事情，你可以变得非常花哨，做重叠的文档块，你可以尝试不同长度的块，你甚至可以做，嗯，你知道的，小的非常大的块，然后进行后续搜索，以从小的块中找到更细粒度的结果，我还要指出，你不需要使用嵌入搜索，嵌入只是一个很好的方法，嗯，可以很容易地使大量的非结构化文本可搜索，但你可以使用关键字搜索，你可以使用关键字和嵌入搜索的组合，嗯，这只是关于在查询时，嗯，将正确的信息放入模型的上下文中，我链接了一个 GitHub，其中列出了你可以尝试的向量数据库，下一个策略是，嗯，使用代码执行来执行更准确的计算或调用外部 API，嗯，所以目前语言模型在执行算术或单独进行长计算方面并不可靠，但它们非常擅长编写代码，所以有时你可以，嗯，要求模型编写代码，然后执行该代码，嗯，然后你可以将代码的输出返回给模型，它可以弄清楚如何处理它，嗯，我想声明一下，执行模型生成的代码本身并不安全，所以你应该小心，嗯，并可能使用沙盒代码环境，嗯，这样你的电脑就不会发生任何坏事，嗯，最后一个策略是让模型访问特定函数，所以正如我们所见，嗯，模型非常擅长生成结构化输出，所以如果你给它们一个函数描述列表作为指令，它们可以根据提供的模式生成函数参数，并在适当的时候调用它们，嗯，然后你可以在你的端实现这些函数，嗯，使用模型，嗯，决定的参数，嗯，例如，你可以调用一个外部 API，你可以直接这样做，或者你可以将函数响应返回给模型，然后它可以继续推理，所以一些你可以做的事情的例子，你可以将自然语言转换为 API 调用，嗯，你可以，你知道的，从文本中提取结构化数据，我们已经看到了一些例子，嗯，关于这一点，嗯，是的，OpenAI API 原生支持函数调用，所以也建议查看一下，嗯，所以这是一个简单的天气函数的例子，所以我们有函数名，不同的参数和参数的描述，所以为了总结这一部分，我们已经讨论了助手模型与系统、用户和助手以及工具消息的聊天格式，我们讨论了模型限制、幻觉、有限的上下文窗口、知识截止日期和高级推理，嗯，然后我们讨论了一些提示策略和策略，即清晰和具体的指令，给模型思考的时间，并使用外部工具，你可以在这两个资源中找到更多示例提示，我链接了 OpenAI 食谱和这个提示指南，嗯，是的，我们刚才描述的所有方法都可以组合部署以获得更大的效果，你可能注意到在一些我们使用的提示词中，嗯，很多不同的方法，所以我鼓励你尝试它们，并找到最适合你的方法，嗯，好的，接下来我将展示一个应用示例，因为我们刚才讨论了如何通过让模型访问检索、代码执行和函数调用等工具来提高语言模型性能，但模型本身非常擅长决定何时调用这些工具，如何解释输出，以及它们是否应该进行任何额外的调用，例如，如果代码执行出现错误消息，它们可以弄清楚，嗯，错误是什么，然后改进代码，然后，嗯，重新执行它，我认为对于很多检索应用，人们会只是，嗯，明确地，嗯，在每个消息上，嗯，获取尝试获取相关上下文，但你也可以让模型自己编写查询，嗯，两者都有好处，所以，嗯，我们将通过一个示例应用程序，它将使用，嗯，我们刚才讨论的所有工具，对于这个例子，我们将使用 OpenAI 的助手 API，嗯，我想退一步说，随着时间的推移，我们将继续用工具和实时信息来增强模型，嗯，它们将获得越来越多的代理能力来完成需要一系列它们自己可以决定的操作的任务，无论是同步还是异步地在后台，现在我们与，嗯，模型的很多交互都是同步的，但你可以想象，回到，你知道的，你最喜欢的语言模型，它已经在后台为你做了一些处理，嗯，所以助手 API 只是这种更自主的 AI 代理的未来的开始，嗯，它们能够，嗯，利用工具，嗯，所有这三种工具，嗯，你实际上不必自己设置这些工具，你只需要开箱即用，嗯，所以我们将使用的三种工具是检索、代码解释器和函数调用，你可以自己实现所有这些，嗯，特别是，嗯，如果你真的需要对你的检索系统进行细粒度的控制，例如，但有些东西很难自己构建，比如代码执行，所以如果，如果那是你，你可能想试试这个，好的，这是 OpenAI Playground 的另一个视图，但用于助手，在这个例子中，我们创建了一个 NUPS 助手，所以我们有我们的指令，这基本上是我们的系统消息，所以，嗯，我们告诉 NUPS 助手一些关于它自己的信息，我们提供了场地的详细信息，一点点会议，嗯，我们给了它一些会议信息，所以我刚刚添加了它拥有的一些东西的描述，然后它还有，嗯，获取当前天气和获取方向的能力，嗯，所以我们给了它两个函数，第一个是获取天气，所以它只是确定某个地点的天气，有这些不同的参数，然后还有获取方向，它，嗯，非常相似，然后我们启用了代码解释器，它将允许，嗯，模型编写和执行代码，然后还有检索，这是一个文档，我从 NUPS 网站复制了很多信息到一个长文档中，然后当助手创建时，后端发生的是，嗯，我们把这个文档分成更小的部分，为每个小部分创建一个嵌入，存储在向量数据库中，然后当我们问模型认为文档中可能有一些相关上下文的问题时，它会，嗯，查询，嗯，知识库，看看是否有任何东西，所以我将问几个问题，所以我将说我昨天参加了一个关于人工智能在药物开发中的讲座，你能提醒我演讲者的名字吗，所以现在发生的是模型将编写一个查询，嗯，知识库，以找到相关信息，所以这里是昨天博览会演讲者的名字，嗯，我将问另一个问题，周二在哪里可以找到食物，这也会触发检索，即使模型可以访问许多不同的工具，它也能弄清楚它应该使用哪个，取决于，取决于用户的查询，所以现在它正在向知识库发出另一个查询，以尝试查找有关此问题的所有相关信息，所以这里是我们明天可以找到食物的信息，嗯，好的，我的下一个问题是周三的天气会怎么样，我想去跑步，然后到达杰克逊广场，我该如何从那里回到会议中心，所以现在模型应该知道，嗯，它有权访问这两个函数，并且现在可能是调用它们的好时机，模型实际上能够进行并行函数调用，它可以同时调用多个工具，然后如果我们实际上正在构建这个应用程序，嗯，这是你代码中的一个点，如果你看到助手消息中有函数调用，你实际上会调用函数，然后返回输出，嗯，在下一条消息中，嗯，在这个例子中，我只是会输入响应，嗯，所以现在模型可以使用，嗯，函数调用的响应，嗯，在它的下一个答案中，然后我将最后展示代码执行，假设我刚刚和八位同事一起吃了团队午餐，总共是 27021，我们每个人欠多少钱，所以模型正在为代码执行编写代码，我们可以检查它的推理，我认为它实际上犯了一个错误，因为人数应该是九人，通常它会做对，所以现场演示，让我们看看，哦，它失败了，我真的很希望它能成功，但是加上我，嗯，嗯，好的，这就是为什么我们还不会被人工智能取代，好吧，那就是助手演示，在把它交还给安德鲁之前，我将，嗯，多谈谈你可以用来构建人工智能应用程序的其他工具，在本节中，我将稍微谈谈多模态模型、审核和提示注入，然后安德鲁将谈论微调和其他一些主题，首先是多模态模型，目前模型通常接受几种模态的输入，然后输出一种或两种模态，但在未来，我们将拥有能够理解多种模态并输出多种模态的模型，我认为 Gemini 已经能够做到这一点了，你可以使用的其他工具包括，嗯，视觉模型，如 gbd4 V Gemini，语音转文本模型，文本转语音模型，文本转图像模型和大型视觉模型，嗯，目前你必须将工具链接到不同的模型，如果你，嗯，如果你想创造多模态体验，例如，聊天 gbt 语音将使用，你知道的，语音转文本，文本转文本，文本转语音，未来我们应该有能够完成所有事情的模型，接下来是审核，如果你正在构建一个用户可以输入信息的系统，首先检查他们是否试图以某种方式滥用系统很重要，所以你可以使用的一个工具是，嗯，OpenAI 的审核 API，它基本上识别和，嗯，过滤禁止内容，并将其分类到类别和子类别中，嗯，而且它是免费使用的，如果你想使用它，嗯，来监控 OpenAI 模型的输入和输出，最后我将谈谈提示注入，嗯，在构建一个语言模型系统时，这是当用户试图通过提供试图覆盖或绕过开发者设置的预期指令或约束的输入来操纵 AI 系统时，例如，嗯，如果你正在构建一个旨在回答产品相关问题的客户服务机器人，用户可能会尝试注入一个提示，要求机器人做他们的家庭作业或生成假新闻文章，但是提示注入可能导致你的，嗯，AI 系统被滥用，所以，嗯，检测和防止它们很重要，以确保，你知道的，负责任且经济高效的应用程序，所以你可以使用的两种策略来尝试识别它们，首先使用分隔符来标记用户输入可以帮助，然后在系统消息中说用户输入将位于分隔符之间，另一个是，如果这对你的应用程序非常重要，你可以使用额外的提示来尝试发现提示注入，嗯，将其分类为提示注入或不是，嗯，还有更高级的提示注入类型，你知道的研究人员已经找到了，嗯，示例字符串，当附加到，嗯，一个消息时，它将充当模型的越狱，或者，嗯，如果你用不同的语言或编码提问，有时它会绕过安全措施，另一个是，嗯，通过假装，你知道的，你可以说你正在扮演我的祖母，她给我讲了关于某某的故事，你有时也可以绕过安全策略，这些模型的安全性和安全性是一个非常活跃的研究领域，并且尚未解决，所以我相信人们会继续找到越狱方法，然后公司将继续尝试修复它们，因此，我将把话筒交还给安德鲁，让他谈谈，嗯，微调，[掌声] 这是将 LM 视为推理引擎而不是仅仅作为知识库的趋势，我的意思是，嗯，LM 在互联网和其他地方进行了大量的文本预训练，拥有大量的通用知识，但它们并非无所不知，例如，访问你的专有信息，并且它倾向于知道常见的常识，你知道的，比如重力是多少，诸如此类的事情，它知道得很好，但长尾的冷门事实实际上更有可能出现幻觉，但是，哦，是的，谢谢提醒我，太棒了，谢谢，但是有一种我认为非常强大的思考 LM 的方式，那就是提供相关的上下文，在提示词中使用 LM 来处理信息以获得你想要的答案，并且作为处理信息的一部分，它还可以选择调用工具，例如调用工具来检索信息或检查天气，或者查找从 A 到 B 的方向，一些例子，我认为这是思考 LM 的一种不同方式，你可能习惯于去 chat gbd 或 B 并提问，并将其用作知识库，但事实证明，你知道的，它们还可以，也许作为知识库，它们相当不错，因为它们记住了很多事实，但这种将它们用作推理引擎的另一种范式，我认为开启了，你知道的，更多令人兴奋的应用，例如代理，嗯，应用程序，嗯，E 在演示中谈到的，你听过 EAS 给我讲的，我们已经介绍了许多用于构建 LM 的工具，我只想快速介绍另一个工具，那就是微调，嗯，这涉及到对预训练的 LM 进行训练，然后用你自己的数据再训练一段时间，其中一个应用是如果你想改变输出的语气，语气风格，尤其是在很难在提示词中指定所需输出的情况下，例如，如果你提示一个 LM 以某种风格总结客户电话，在微调中，你可能会得到一个通用的东西，比如这个，我实际上是从某个地方获得的这个例子，但 AWS 的人，嗯，但是如果你微调它，你可以创建你想要的摘要风格的例子，更技术性，更具体，并微调它以尝试以某种风格获得其输出摘要，尽管在陷入微调的复杂性之前，我会非常努力地先提示它，只有当你真的无法通过提示来完成时，也许再去处理微调的复杂性，嗯，哦，而且微调也可能比大多数人认为的需要更少的例子，你知道的，几百份文件，每份文件可能一百个字，可能更多，那可能是低端，但它可能比大多数人认为的需要的数据少，嗯，还有一个有趣的例子，我团队的一个成员 Tommy Nelson，他决定他试图让 LM 听起来像我，在大量的文字提示 LM 后，你知道的，听起来像我，它并没有太像我，但是我想在他试图取代我的持续尝试中，或者别的什么，我不知道 Tommy 在做什么，他拿了我说的很多文字记录，然后微调了一个 LM，让它听起来更像我，事实证明，当 Tommy 衡量我的说话方式时，我实际上经常以“所以”这个词开始句子，嗯，通过这样的衡量，它确实听起来比 Tommy 能够提示的任何东西都更像我，你知道的，gp4 输出，让我看看，我将使用 AMA 来运行，我们称模型为 DLS DS Andre，我们加载它，然后，嗯，这是关于确保与 L API 的视频通话的最佳实践的说明，嗯，这是在我的笔记本电脑上实时生成的，对吧，再次，抱歉，我知道这是很多文字，但是根据他运行的各种指标，让我按 Ctrl C，让我看看我的鼠标，你知道的，欢迎回到我们关于 geni 的电话，在这个视频中，我们将讨论关于提示工程的最佳实践，这听起来确实有点像我，嗯，它还可以，是的，我认为，这没有使用任何，嗯，嗯，没有 rag 在这个特定的例子中，哦，是的，它来了，所以包括一些信息很重要，当我们衡量平均句子长度，句子开始的频率时，所以根据这些指标，它听起来比 Tommy 能够提示的任何东西都更像我，你知道的，gp4 输出，我会在我失业时通知你，而且只有一个重要的注意事项，可能更多的人使用微调，我确实看到许多团队使用微调并使用得很好，而且它在开发者工具中非常重要，但可能更多的人使用微调比严格需要的多，因为它比提示工程或使用类似 rag 的东西要多得多，如果你想让 LM 拥有，你知道的，某个信息体，先尝试 rag，然后，嗯，经验法则是，我认为微调可能比微调或使用 rag 等工具的工作量大 10 到 100 倍，所以先尝试这些选项，只有当你确定你想微调时，再去尝试，然后它也可以非常强大，好的，现在，最后我想分享一些构建应用程序的实用技巧，我真的希望，你知道的，如果你还没有，希望你们中的许多人已经有了，在 Neps 之后回家去构建一些东西，因为现在可以构建的酷东西太多了，而且比以往任何时候都容易，我想开始讨论一种识别项目机会的方法，我的团队和其他团队发现这种方法很有用，所以如果你在想我应该做什么，如果你和你的朋友头脑风暴出一些很棒的东西，那就去做吧，尝试一下，以安全负责任的方式去做，我们仍然尝试并从中学习，实际上有一个食谱，嗯，我的团队执行了这个食谱，很多大型企业，每次我们都能想出关于自动化使用 AI 的好主意，很多人谈论 AI 自动化工作，但事实证明，更实用的框架是考虑 AI 自动化任务而不是工作，大多数工作涉及许多不同的任务的集合，所以，嗯，我做过很多次，很多企业，与公司交谈，可能有 10,000 到 100,000 名员工，我们会问，这些人实际上都在做什么，例如，客服代表可能执行一系列任务，比如接听入站电话，或者用文本回复客户聊天查询，或者检查客户订单状态，等等，我们会系统地弄清楚，在所有这些人中，他们正在做什么任务，然后对每个任务评估其 AI 自动化或增强潜力，根据技术可行性以及对业务的价值，它有多有用，并且，嗯，通常你会发现一些具有高 AI 增强潜力的任务，帮助一个人或完全自动化任务，嗯，许多基于任务的工作分析是由我的一些朋友开发的，埃弗里·布罗斯、汤姆·米特尔和丹尼尔·洛克，一篇非常好的论文，事实证明，有一些网站，onet 是美国政府资助的网站，在美国以外也有其他网站，但 onet 稍微以美国为中心，有一些更国际化的网站，它们将工作分解成任务，我发现 onet 在线是许多经济学家使用的，嗯，就像，嗯，客服代表的一些任务，当我使用这些网站时，我发现描述总是有点模糊，不太对，它们可能，你知道的，它们能让你达到 70% 的目标，但实际上我最终做的是，当我查看一家公司时，我们实际上会看人们在做什么，而不是 onet 或网站说什么，因为 onet 倾向于有更通用的答案，只是举一些例子，你知道的，计算机程序员，这不是最仔细的分析，所以不要太认真对待细节，但是当我们思考 AI 如何帮助某个人的工作时，我们脑海中经常有一个关于工作包含什么的画面，你知道的，计算机程序员做什么，嗯，我们编写代码，这就是我们，这就是，这就是计算机程序员的刻板印象，但是当你分析大多数角色做什么时，他们实际上比最明显的一个要长得多，而且往往会出现在人们的脑海中，例如，我们也花了很多时间编写文档，也许这实际上比编写代码更容易自动化或增强，嗯，我见过很多例子，嗯，也许一个例子是放射科医生，放射科医生做什么，脑海中的画面，哦，他们看 X 光片，这是真的，但他们还做很多其他任务，比如收集患者病史，你知道的，或者，嗯，指导年轻医生，或者别的，但是事实证明，患者的就诊可能比看 X 光片更容易，而且通常不是第一个出现在你脑海中的画面，实际上是最佳的自动化机会，这是另一个例子，律师做什么，我们从电视上看到的脑海中的画面是律师站在法庭上，嗯，争论案件，对吧，但是，嗯，但是事实证明，如果你真的分析律师做什么，有很多起草和审查法律文件的工作，这比，你知道的，在法庭上代表客户更容易通过 AI 进行增强或自动化，这似乎更难，我认为，嗯，所以我发现，每次我与一家公司合作时，这种系统的分析，我们都会得到，你知道的，令人兴奋的想法，然后可以构建或购买，你不需要从头开始构建一切，有时有一个你可以直接购买的工具，但有时我们最终会构建独特的东西，然后我专注于分析，嗯，公司员工所做的任务，另一个食谱是看看公司的客户做什么，嗯，所以如果你，你知道的，运行一个帮助人们构建网页的网站，然后思考一下，构建网页意味着什么，因为这是你客户的工作，而不是你员工的工作，并识别那里的任务，这通常也会产生令人兴奋的想法，所以希望通过这种类型的分析食谱，可以帮助你产生比典型头脑风暴更多的想法，嗯，事实证明，有时人们想知道，如果你使用这个食谱，看看人们做什么，最终增强他们中的一些，这只会导致成本节约，事实证明并非如此，让我告诉你，嗯，让我分享一些我看到的关于机器学习或 ELM 或其他东西来自动化或增强某些任务时工作流程如何重新设计的例子，这是一个插图示例，如果外科医生在没有生成器的情况下进行手术，嗯，他们可能花很长时间研究医疗程序的细节，然后他们进行手术，对吧，这些时间的长度旨在表示假设花费的时间，你可能会决定，使用 LM 或也许是 QA rag 系统或类似的东西，你可以缩短，你知道的，准备时间，但是进行手术仍然需要大量的时间，对吧，所以你可以看到那里的价值创造，现在外科医生工作量减少了，这是一个假设的例子，对吧，但是事实证明，而不是像这个例子所示的成本节约，这个食谱，我刚才描述的，我也经常看到它产生想法，不仅仅是成本节约，而是增长，例如，假设一个营销人员花了很多时间编写网站文案，然后他们将文案推送到网站，通过自动化，假设编写网站文案现在需要的工作量大大减少，也许使用一些自动化工具使其更容易推送网站，所以你可以做的一件事是节省成本，然后，嗯，就这样，没有什么不对，但是当你使某样东西便宜 10 倍或 100 倍时，除了节省成本之外，你还可以做的是，做 10 倍的事情，例如，在这种情况下，现在编写文案和推送网站如此便宜，你可以写文案，推送网站，写文案，推送网站，启动你的 A/B 测试，你知道的，分析广告系列绩效，改进提示词，所以这将是一个例子，当一项任务变得更便宜时，你现在可以做这项任务 10 次而不是一次，这创造了新的工作流程，导致，你知道的，增长，而不仅仅是成本节约，所以这也很令人兴奋，所以希望这能，你知道的，也许这能帮助你有一个系统的方法来回到你的团队并找到要做的事情，而且它本身也是一项有趣的练习，坐下来看看，你知道的，你自己的工作流程，我有时会看看，我今天在做什么，以及我可以在自己的工作中自动化什么，事实证明我的工作很难自动化，这有点令人沮丧，但我正在努力，最后我想做的是为你设定一个开发 OBA 应用程序的工作流程，我与你分享了构建这些应用程序的感觉，构建 LM 应用程序的一个令人兴奋的事情是，你可以非常快速地构建原型，通过监督学习，这是，你知道的，我的团队和我过去所做的，我们获取标记数据，创建 AI 模型，找到一个云服务来部署它，你知道的，然后部署一个生产级的机器学习模型需要六到十二个月，这就是我们过去所做的，如果六到十二个月对你来说很长，是的，我知道你可以 hack 东西，甚至在周末甚至不到一个周末就能部署，但这对于大型企业中的人们来说，这是一个非常现实的时间表，他们正在构建一个健壮的、生产级的、可靠的机器学习系统，这真的需要这么长时间，你知道的，非常，如果你不相信我，问问在大公司工作的人，我的意思是，要做好，这真的需要这么长时间，有时，但是基于 LM 的开发，你看到了，嗯，Eer 和我都很快地展示了东西，对吧，指定一个需要几分钟或几小时的提示词，并使用云 API，在几小时或几天内，你可以运行，或者你可以有一个原型正在运行，这非常令人兴奋，因为它让你能够更快地测试和失败事物，事实上，我看到的一个设计模式是，鉴于原型制作如此容易，考虑快速实现许多功能或许多原型，然后评估它们以查看哪些有效，对吧，如果你需要六个月来构建某样东西，那么最好进行仔细的用户研究，你的产品经理确保它真的有价值，然后你构建它，然后你发布它，哦，让我们希望六个月的投资能够得到回报，对吧，这就是我们许多人过去所做的，但是当你能够在一个下午内组装好原型时，嗯，那就去做吧，甚至组装十个不同的原型，然后，你知道的，去看看什么能奏效，有一个重要的注意事项，那就是认真对待负责任的 AI，不要把可能造成伤害的东西扔出去，如果有伤害的风险，收集、测试、衡量、审计，确保，确保你知道的，你不会造成有害影响，但是，我看到很多应用程序，我无法想到任何，嗯，我们认为可以负责任地尝试或进行内部原型制作、内部测试的头脑风暴和多样性，这是一种非常快速地测试各种想法的方法，然后看看哪些有效，当你开发应用程序时，这就是它的感觉，你通常可以使用 LM API 构建一个初步原型，嗯，我的团队在 AI Fund，Callos Alate 和 Heran，他们是 Suite Neuro，我认为我们定期使用 LM 构建应用程序，并在几小时内进行流式传输，实际上，我不想推广工具，但 Streamlit 确实是我最喜欢的原型制作工具之一，所以这是一个 Streamlit 应用的例子，我认为我一两个月前在一家咖啡店里把它组装起来的，我花了大约 15 到 20 分钟来构建这个，我不知道如何打印你好，你知道的，我可能想同时惹恼我朋友在多家公司，组装 Streamlit 应用，把我的提示词发给多个 API，嗯，你知道的，它，它，它花了大约，是的，15 到 20 分钟来写这个，哦，事实证明 gp4 擅长编写 Streamlit 代码，所以我可以说 gp4 写了一半的代码，我写了一半的代码，但现在原型制作真的很快，然后假设再次认真对待安全，如果没有伤害的风险，那么就将你的 Streamlit 应用部署到内部测试甚至外部使用，看看它的表现如何，你很快就能获得用户反馈，与旧的机器学习工作流程相比，这个工作流程的一个奇怪之处是没有测试集，因为在传统的机器学习工作流程中，我可能会收集一千个训练示例，我正在收集一千个训练示例，然后我可以，我乐于再收集一百个示例作为我的，你知道的，保留开发集或测试集，对吧，就像我们需要收集一千个示例，我会保存 10% 用于测试，但是当你只是编写一个提示词时，你知道的，我可以在五分钟或一分钟内写一个提示词，所以如果我需要去收集另外一百个测试示例，那将非常痛苦，所以在这个新的 LM 工作流程中，我们经常构建甚至在没有测试集的情况下也能开始工作的项目，这就是为什么很多人谈论这些模型的评估，因为与传统的机器学习不同，在工作流程中有一个训练集和一个测试集，现在我不想放慢速度，如果构建这个需要半个小时，那么我并不总是想花一周时间收集我的测试集，除非有负责任的 AI 组件意味着我必须更严格地测试和审计它，但如果这是一个安全的应用程序，那么工作流程就是构建它，测试它，你知道的，发布它，看看会发生什么，然后再次，我知道我说的可能对很多传统的机器学习思维方式来说很奇怪，但是团队经常做的是监控性能，然后当我们发现错误时，比如总结文本，每当它出错时，或者看到一个棘手的例子，我们就会把出错的例子放进一个手工策划的评估集中，所以没有什么 IID，这不是一个 IID 测试集，就像哦，犯了一个错误，我要把这个手工挑选的错误放进我的评估集中，然后当你调整系统时，E 提到了 rag，有很多超参数，你知道的，当文档的顶部扔进向量数据库嵌入时，块的大小是多少，嗯，很多超参数，嗯，嗯，检索多少篇文章，提示的细节是什么，所以调整这些东西时，通常会改变系统，然后，嗯，在我们的手工策划的评估集上进行评估，嗯，有时这样做足以构建和发布一个，你知道的，有价值的系统，但是要达到更高的严谨度，如果你的测试集足够大，那么它就有用，而不是每次都试图用眼睛看你的，你需要阅读 10 个输出，最终每次改变时，你需要阅读 20 个输出，这开始变得令人讨厌，大约 10 个或更多的评估示例，我们开始在评估集上开发错误指标，这样我就可以运行一些东西，得到一个数字，改变一些东西，得到一个数字，告诉我它有多好，这继续驱动更有效的迭代和开发，然后只有在需要时才收集一个适当的测试集，样本，你知道的，随机地，嗯，也许以 IID 的方式，以获得适当的指标，以评估和驱动进一步的改进，所以我知道对于那些构建机器学习的人来说，我们经常说测试集指标是什么，这似乎非常奇怪，但这实际上是许多团队构建基于 LM 的应用程序的方式，我也在构建应用程序，我们非常关心那个 LM 1% 的改进，我们正在构建一些应用程序，我们试图回答问题，我们真的想把它做好，所以我们有例子，我们有，你知道的，成千上万的应用程序，成千上万的例子，每次我们改变一些东西，我们都会在成千上万的例子上进行评估，看看我们是否能挤出额外的 0.5% 的改进，嗯，嗯，但这只是在一部分应用程序上，我们需要那种增量改进，而且，只是另一个技巧，我发现我之前做了一个粗略的计算，使用 LM 有多便宜，EV vals，事实证明这是获得非常大的，更大的 OpenAI 账单的一种方式，但是，嗯，我们将在这里跨越它，而且，再次重申，这只是我幻灯片上的内容，步骤二，你知道的，当我说的快速部署时，如果系统有伤害风险，那么不要随意部署，如果它们可能存在偏见，如果错误可能造成损害或伤害人们，那么不要随意发布，收集测试集，严格评估，确保在部署之前它是负责任的，对吧，所以这只是一个非常重要的警告，这个哲学，然后深入到 dprint 评估，这些是一些设计模式，步骤四和五，如何开发错误指标，当你的测试集足够大，以至于阅读 11 个以上的输出并判断 10 或 11 个输出来判断它变得很痛苦时，所以一种设计模式是，对于具有清晰答案的应用程序，例如情感分类，标准的机器学习测试准确性指标效果很好，对吧，所以有一个 LM 输出，这是积极的还是消极的情感，只需衡量百分比准确性，所以这很好，还有很多 LM 有多个好的答案，一个常见的设计模式是使用另一个 LM 来评估你的第一个 LM 的输出是否给出了一个好的答案，你也可以给它一个标准答案，并进行比较，所以一个具体的例子，嗯，如果你有一个 LM 在写新闻文章摘要，你可以提示它说比较专家摘要和提交的新闻文章摘要，然后给它原始文章，你知道的，今天布鲁塞尔宣布了欧盟协议，等等，如果我这样做，我会使用分隔符，就像 EA 所说的，我只是为这个幻灯片缩短了它，我会仔细使用分隔符来分割这些东西，然后这里是专家人类摘要，然后这里是 LM 生成的摘要，用蓝色表示，你可以根据你的提交答案是子集还是超集，或者不同意，输出 A、B、C、D 或 E，并有一个评分的评分标准，然后你可以使用另一个 LM 来评估你的第一个 LM 的输出，这，这，这实际上，你知道的，是许多团队用来评估 LM 输出的一种方式，而且 gp4 在这方面相当不错，当你，我不知道，如果你在一千个例子上评估，并且每次评估都提示 gp4，并且尝试一百种不同的超参数集，你知道的，你，你，你，API 调用费可能会开始增加，所以要小心，对吧，然后，让我们看看，只有一个，最后一个设计模式，那就是，如果你可以，这是机器学习中的标准错误分析，但是，你知道的，如果你可以分解关键的处理步骤并单独评估它们来决定下一步做什么，类似于传统的机器学习管道错误分析，这也有很大帮助，所以实际上 Jerry Le llama index 和 Anum data tra，他们有一个关于，我认为是关于评估 RAG 系统最清晰的思考方式的演示，RAG 你必须检索文档，然后使用检索到的文档来生成答案，所以 RAG 给出了一个糟糕的答案，出了什么问题，它检索了错误的东西，还是在给定正确上下文的情况下，生成过程出了问题，所以，嗯，Jerry 和 N，你知道的，谈论了如何衡量，让我们看看，答案相关性，即响应查询的好坏，以及上下文相关性，衡量检索到的文档的好坏，作为查询，以及基础性，衡量你生成的响应在检索文本中的好坏，然后，通过使用 LM 来查看所有这些，并分配指标，你知道的，分配分数，相关性，上下文相关性，基础性，它真正分解了 RAG 系统的步骤，告诉你它的哪个部分表现不佳，这增加了可调试性，所以，所以这是一个评估的例子，好的，好的，所以，我想还有三张幻灯片，然后我们就完成了，所以开源与闭源，我经常使用这两种，嗯，闭源模型通常可以通过，嗯，好吧，我猜它们都只能通过，对吧，通常是云编程接口，通常非常易于使用，你知道的，最大、最强大的模型只能通过闭源访问，至少在当今世界是这样，它们相对昂贵，而且，你知道的，可能存在供应商锁定的风险，我经常在进行应用程序开发时，从云托管的闭源模型开始，嗯，看看我能走多远，因为快速原型制作，有时我们的原型制作，嗯，觉得浪费时间，然后就放弃那个项目，我只是

我不会做那个项目，那也很好。但是，以非常快的速度进行开发，有时在闭源模型上取得一些成果后，我们决定就此打住。即使是闭源模型，我也对此非常满意，这种情况经常发生。

有时，出于各种原因，我可能会决定需要使用开源模型。它能让你对模型拥有更全面的控制权，除非你在自己的设备上运行，例如本地PC、边缘设备。它还能让你更好地控制安全调整。虽然我很高兴大型语言模型提供商在安全方面付出了很多努力，但我认为一些闭源模型的安全调整可能比我个人应用程序所需的更激进。我感觉，你知道，当我开车时，如果世界上所有的汽车都被限制在每小时35英里以下，那么车祸就会减少，但我很高兴我被允许以每小时65英里的速度开车。所以我觉得，你知道，安全很重要，对吧？我非常认真地对待这一点。但闭源模型的一点是，它能让你更好地控制你希望为你的应用程序设置的拒绝和安全调整的程度。但话说回来，也有一些完全未经过滤的模型，所以，为了上帝的份上，请负责任地使用它们。当你拥有力量时，你还拥有对数据隐私和访问的完全控制权。所以，当我处理一些涉及PII和电子健康记录的事情时，你知道，我真的不能将电子健康记录通过云接口发送给另一家公司。所以我们是这样做的，使用本地托管的模型来处理电子健康记录，因为我不允许将电子健康记录发送到API。

哦，对了，还有一个缺点，我也应该提一下，那就是在自己的设备上运行它很好，但我认为至少在目前，开源模型的部署基础设施似乎仍在发展中。我认为超大规模云服务提供商正在构建更好的选项，但有时，你知道，当你拥有自己的微调模型时，或者其他东西，找到一种部署它的方法，拥有较低的首次令牌响应时间，仍然是我认为部署的两个相等系统，特别是大型模型。如果模型很小，那就更容易了，但如果是一个700亿参数的模型，你知道，它仍然在发展中。但希望，我知道这个听众中有许多超大规模云服务提供商和许多初创公司，所以希望你们中的一些人能够为更大的模型部署构建更好的基础设施。对，这是一个常见的设​​计模式。

好了，说到这里，叶和我把话筒交给叶，让她也做一些未来的预测。[掌声][音乐][掌声]

所以，为了结束，我只想对我们可以期待的这些模型的未来做一个高层次的概述。我认为这个领域发展非常迅速，你们都知道，很难做出有时间表的具体预测。但总的来说，我们可以期待推理能力、多模态（如我们之前讨论的）的增加，工具使用和访问现实世界信息的增加，以增强模型。定制化程度的提高，现在模型还不能了解你或你的用例。我认为随着时间的推移，它们应该会记住你如何使用它们，并可能为个人或企业定制模型。然后是代理能力，即采取更多行动和序列来完成任务的能力。所以，当你构建自己的应用程序时，我认为重要的是要记住技术的发展方向，这样你就可以构建持久的产品，如果你正在这样做的话。这样你就可以准备好采用新技术，当它们被开发和发布时，你就不会只构建一个短期解决方案。但目前已经有很多有用的东西可以用现有模型来构建，而且它们不一定都必须是一个完整的初创公司或产品。我一直在为我的个人工作流程构建东西。我之前提到的电子邮件示例实际上是我用来每天处理收件箱的提示的一部分，我甚至有一个作业来做这件事。我还有另一个作业，可以从电子邮件中将日历事件添加到我的日历中。所以，你可以花些空闲时间构建很多有趣的东西。

所以，有一件事，你只需要，我们必须马上进行小组讨论吗？我觉得，只是为了触及代理能力，目前大型语言模型应用程序构建领域最狂野的领域之一就是这个代理概念。我认为它就像能够规划和执行一系列选项的自主代理。EA也演示了这一点。事实上，我认为当你使用ChatGPT，它决定浏览网页、点击和向下滚动时，你知道，那是大型语言模型决定采取这些行动，而你构建了那个模块，对吧？检索浏览器。对了，她构建了一个检索浏览器，你们中的许多人可能正在使用它，很棒。而且，我觉得，利用代理来制定计划，你知道，执行一系列复杂的行动，比如你想预订一张票，那么旅行计划所需的所有步骤，或者你想做市场调研，你知道，找到竞争对手，进行网络搜索，找到竞争对手的网页，总结它，提炼所有这些，这种代理感觉就像是目前最狂野的领域。但我想，直到两个月前，我还在说，你知道，令人兴奋，我无法让这一切奏成，但就在过去的一两个月里，我看到了越来越多的商业化演示。所以，感觉就像我们刚刚开始认真对待这项工作，并且向更多的用户展示它。所以我发现这非常令人兴奋，值得关注。对我来说，它非常难以调试，我发现它非常难以调试，所以仍然有很多问题。我发现这是真正令人兴奋的前沿领域之一。

好了，最后一点想法。我们没有谈到的一件事是，如果你还没有这样做，请学会使用大型语言模型作为头脑风暴的伙伴和提高生产力的工具。我每天多次使用本地托管或托管在我笔记本电脑上的大型语言模型。我敢肯定，我认为它让我变得更有生产力，使用基于网络的模型，有时也使用本地托管的模型，有时也用于高度机密的事情，以及当我厌烦云托管的东西的安全机制时。作为开发人员，我希望你们做的一件事是考虑使用大型语言模型作为结对编程伙伴。这是我从Google的Lawrence Only那里学到的一个术语。而不是单独编码，许多开发人员拥有非常不同的工作流程，你知道，它就是GitHub Copilot，但实际上它比GitHub Copilot更强大。我猜你听EA说，如果有一个错误消息，你有时会把它粘贴到GPT-4中，让它向你解释。而且，我认为当我的代码不起作用时，我经常使用GPT-4来帮助我调试，有时是双源GPT-4和B。也用于生成代码片段，对吧？当我编写Streamlit应用程序时，你知道，我经常懒得查找正确的语法。我有时会将大型语言模型生成的代码插入我的代码中，有时它不起作用，有时我自己调试它，有时我让它为我调试。但这种工作流程，我认为在我们所有人作为开发人员的行为方式上，有一些非常根本的东西正在发生。我看到我的许多朋友正在以一种与一年前我们任何人编码方式完全不同的方式进行编码。如果你还没有这样做，我认为有一套结对编程实践，我看到许多人开始采用，这使得开发人员的效率大大提高。我认为GitHub Copilot是一个很好的开始，但实际上，我看到人们做的比Copilot倾向于生成的模板生成要多得多。

最后，我认为这是一个AI应用程序构建的黄金时代。所以，你知道，你认真对待负责任的AI，但我希望，即使这些工具不断发展，你也会继续学习它们，然后走出去，构建东西来帮助自己和帮助他人。如果你的前几个项目没有成功，就像Solas没有伤害他人一样，完全没关系，对吧？你从中学习，然后利用它来构建下一个更大的项目。我一直惊叹于正在发生的活动量，通常在Discord上，有非常热情的社区。这些人通常与最大、最知名的公司、最大、最知名的大学无关。世界上有很多人，通常在Discord上，正在制作令人难以置信的创意东西。我发现，他们中的许多人，他们没有参加NeurIPS，但他们正在学习在线教程，并制作出极具创意的东西。事实上，其中一位小组成员，Mary Ringo Morris，你知道，她构建了这个AI代理的东西，让AI系统扮演角色，互相聊天，并在村庄里闲逛。这很酷。我不知道它的确切目的，但它真的很酷。几天前，一位朋友在Discord上向我展示了，你知道，这个庞大的热情社区正在构建所有这些角色代理，在村庄里闲逛，互相交谈。我再次不完全知道这一点，但它真的很酷。而且，我认为它们可能会在未来发展出目的。也许这是一种新的社交互动形式，也许它能解决人们的孤独感。有人告诉我，我想用它来模拟人类行为。我认为这可能是未来的一个目的，即使我个人还没有完全欣赏它。这种工作通常由充满激情的人完成，你知道，坐在某个房间里，或者在另一个国家，只是在业余时间做这件事。这种充满激情的兴奋，我希望我们所有人都能参与其中。

最后，在我总结之前，我想感谢John Saner和Boris Power，他们也为这次活动的协调和准备材料提供了很多帮助。

说到这里，好吧，让我们非常感谢大家，稍后我也会邀请小组成员上来。谢谢大家。[掌声]

在我们的小组成员上来的时候，我将简要介绍一下我们所有的小组成员。哦，太好了。安迪·B是AWS的首席开发者倡导者，负责生成式AI。她与许多团队合作构建了生成式AI应用程序。她还是AWS生成式AI和AWS数据科学方面的奥莱利书籍的合著者。她还与我的团队合作，教授了一门关于生成式AI和大型语言模型的课程。

Tatu Hashimoto是斯坦福大学计算机科学助理教授，他的工作重点是使机器学习更加健壮和可靠，特别是大型语言模型。他最近的一个热门项目是斯坦福Alpaca模型，展示了如何以非常低的资源对大型语言模型进行微调以遵循指令。这很令人兴奋，因为它使更多团队能够访问它。

Graham Niu是卡内基梅隆大学的副教授。他在人机交互方面的大型语言模型和应用方面做了大量工作。因此，这项工作涵盖了非常广泛的领域，包括评估、多语言模型、自动提示工程、预训练模型到代码生成，以及使用代码来辅助模型推理。如果你知道的话，他写了原始的PAL论文。

还有Mary Ringo Morris，她也叫Mary，是Google Brain（现DeepMind）的首席科学家。她专注于人机交互，或者说人机交互界面，以及AI。她在大型语言模型的人类体验方面拥有丰富的经验。我刚才也提到了她最近的一个热门项目，生成式代理，作为人类行为的交互式模拟。欢迎大家，感谢你们的加入。[掌声]

好了，我将向每位小组成员提出一个问题。我们将进行讨论，然后我们将转向听众提问，并留出时间回答你们所有人的问题。那么，我先从安娜开始。安娜，你在AWS上看到了很多应用程序。你看到公司正在开发哪些主要类别的应用程序？在AWS上，人们实际上在构建什么？

是的，我认为安德鲁在演讲中已经提到了几个用例。如果我要对所有这些应用程序进行分类，我认为很多公司都在寻求增强他们的客户体验。这就是你会自然而然地看到聊天机器人、对话式助手出现的地方。如果你去一家公司的客户支持网站，那个小聊天机器人就会出现。这也是你可能会看到公司改进呼叫中心活动的地方，对吧？使用他们呼叫中心代理和客户之间交互的摘要，帮助他们之后进行审查或将其转交给另一位代理。然后我看到的另一个大类是如何提高员工的生产力。所以，这就是我们会构建知识库，帮助公司内部的员工与人力资源、产品团队互动，查找内部知识数据源并快速获得答案，帮助工程师获取信息，以及代码生成或内容生成。所以，帮助公司内部的开发人员提高生产力，正如你所指出的。这是一个非常令人兴奋的世界，因为你可以想象，如果你是一家公司的开发人员，我没问题，Python还可以，但我的Java时代已经很久了。所以，如果我拿到一个Java应用程序，我可能不知道如何处理这个应用程序，对吧？所以，你现在可以使用自然语言来描述应用程序，它在做什么，并真正帮助你提高生产力。然后，当然，还有内容生成，帮助我工作中的不同团队。我写了很多博客文章，我仍然亲自写，但我使用生成式AI，例如，帮助我创建一个快速摘要，也许帮助我创建那些社交媒体帖子，对吧？来宣传博客文章之类的。所以，大致来说，这就是我看到公司正在做的类别。

太棒了，谢谢。这个问题是给玛丽的。计算机人机交互似乎准备随着更复杂的生成工具而急剧增长。那么，NeurIPS的研究人员如何参与到这种增长的人性化方面呢？

谢谢你的问题。在推进人机交互的最新技术方面，有很多机会。首先，如果我们考虑用户界面对AI系统的作用，那么一个作用就是弥合所谓的执行鸿沟。这意味着帮助最终用户对系统能做什么有一个心理模型。这现在是一个巨大的挑战，因为我们的AI模型或生成模型是如此通用的，它们可以做很多事情，但现在界面基本上是一块空白的石板。那么，我们如何创建界面来帮助向最终用户传达模型可能做什么的范围，以及他们甚至如何最好地利用模型或应用程序呢？第二个需要通过用户界面弥合的鸿沟是你可以称之为过程鸿沟。这代表了模型完成任务的方式与人们不同。例如，支持模型更强解释性的界面对于弥合这一鸿沟非常重要，同时也能提供对该过程的控制。最后，考虑到输出端，我们需要能够弥合所谓的评估鸿沟的界面。最终用户如何评估模型是否完成了他们想要它做的事情？随着模型变得越来越强大，我认为这实际上变得更具挑战性。即使是今天的最先进模型，想想一个生成代码的模型，我们中的大多数人都能写代码，所以我们自己能够评估输出是否正确，或者它是否包含错误，或者甚至可能包含危险的代码。但许多人可能会使用代码生成模型，因为他们不知道如何编程。那么，界面如何帮助他们评估输出是否符合他们的规范并且是安全的呢？所以，这是人机交互研究中另一个重要的界面挑战。然后，除了界面之外，我们可以考虑强大的AI模型可能带来的所有新的交互技术。例如，我们是否终于能够创建高带宽的非侵入式脑机接口，作为与未来强大的AI助手交互的方式？如果我们能够成功创建这些界面，在什么情况下使用它们是合适的，在什么情况下可能会令人毛骨悚然或不理想？所以，这只是未来人机交互研究中许多挑战的一小部分。

太棒了，谢谢玛丽。好了，那么，在斯坦福大学，你的团队在大型语言模型方面做了很多前沿工作。开源的Alpaca非常受欢迎。有时人们担心大学在大型语言模型研究方面的能力。你认为开源与闭源，以及学术界与公司与超大规模云服务提供商研究的正确组合是什么？

我想，就像这里的许多人一样，我感觉我在过去一年里对学术界研究的感觉经历了过山车。我认为现在我正处于这个上升的一边。我认为在某种意义上，我对这个领域的现状感到无比兴奋。我们可以构建有效的东西，比如基于大型语言模型的系统。如果你退后一步想一会儿，一个小型学术团队能够构建真正的前沿摘要或问答系统，并推动可能性的边界，这真是令人惊叹。而且，不仅如此，还有像后训练研究、对齐、评估，以及像大型语言模型中的价值观等等，这些都真正地，我认为学术界和开放社区正在大力推动。而这些东西确实让我非常兴奋。而且，还有这种方面，你知道，预训练研究，这种非常规模化和资源密集型的研究正在发生，它将越来越多地成为那些真正推动预训练极限的最大公司的领域。但同时，后训练似乎同样重要，甚至比预训练更重要。而这些事情似乎确实对学术研究和我们许多人来说是可及的，我认为那些真正对这项技术的发展感到兴奋的人。因此，与Alpaca或我们对研究意见的研究相关的是，我们可以投入大量的努力和想法到后训练阶段，并能够塑造这些语言模型将如何被开发。而且，我认为如果你在产品开发方面，情况也是如此。在确保安全和确保这些系统对你考虑的用例确实有益方面，还有很多工作要做，也许，你知道，一刀切的解决方案可能无法真正实现。所以，总是有最后一英里。而最后一英里我认为将非常有价值。

是的，但如果他们不理解，你的预训练，如果你想做的话，预算至少是数千万美元，可能更多，真的非常昂贵。但如果你采用一个开源的预训练基础模型，并对其进行微调，指令微调，这可以在学术研究小组完成，我不知道，你们花了大约100美元？是的，100美元，是的，这很酷。

我们来看看。好的，格雷厄姆的问题。你一直在做大量的评估工作。你能告诉我们你一直在关注的评估方面的最新进展吗？

是的，我真的很喜欢安德鲁对评估的介绍，以及在构建实际系统时如何进行评估。因为我认为，对于学术界的一些人来说，你可能不会那样想。就像，你知道，我们有我们的训练集和测试集，我们想进行评估。但在许多实际场景中，我与许多公司合作，与许多人交谈，它确实几乎就像安德鲁在这里说的。我对此有一个小小的例外，那就是，我认为，如果我们看看ChatGPT之后发生了什么，第一个季度是每个人都在试图弄清楚做什么，雇佣谁，这样他们才能真正制造出基于生成式AI的系统。接下来的两个季度是每个人都在利用大型语言模型目前做得非常好的低垂的果实，比如摘要、翻译，以及所有这些其他事情。我认为2023年第四季度是人们在推动事物极限，比如代理或多跳任务，完成非常复杂的任务。事实证明，大型语言模型并非万能。你知道，当你给它们一项非常困难的任务时，举个例子，我们创建了一个名为Web Arena的基准测试，它涉及到浏览网页，你给出一个命令，比如，将我的GitHub存储库按字母顺序排列，或者类似的东西。而GPT-4在这方面的准确率只有14%。我也在许多公司看到这种情况，比如，许多公司已经弄清楚了容易的事情。但现在他们正在转向困难的事情，你不能仅仅期望大型语言模型系统开箱即用。因此，我认为，对于许多公司来说，简单评估的范式也开始崩溃。因此，我认为有很多关于大型语言模型评分的评估、生成数据集的有趣研究。还有一件事我非常热衷于从数据集中自动发现错误，比如自动将示例聚类在一起，并尝试找到大型语言模型在某些方面失败的地方。我认为所有这些工具都将像大型语言模型一样，为这些工具打开许多新工具，但它们也是非常不透明的系统，而且很难调试它们。提示工程比弄清楚微调等事情更难。所以，我认为从这个角度来看，这确实是一个令人兴奋的时期。

谢谢。我认为我们将在这里再聊大约七八分钟，然后在大约3:55左右，我们将转向听众提问。所以，请思考一下你想问任何小组成员的问题。

那么，一个非常普遍的问题是，你们所有人都看到或参与了很多人开始在大型语言模型之上构建应用程序。我们很想听听你们对想要构建东西的人的建议，以及常见的陷阱。所以，要做什么，以及要避免哪些陷阱？你们在别人身上看到了什么？

我将从我的人机交互的角度给出建议。我认为最重要的事情是确保你构建的东西是真实的人可以使用的，并且对他们有用，并且是他们关心的任务。因此，这可能涉及到在你构建任何东西之前与目标最终用户进行互动。有许多不同的人机交互技术可供你使用。你可以使用访谈、焦点小组、调查、低保真原型、民族志，以便真正深入了解人们想要什么，并确保我们构建的东西将真正受到最终用户的重视。

另外，当你考虑用例时，我看到的是，真正重要的是定义一个非常具体和狭窄的用例。所以，当你定义你的评估标准、你的成功标准时，它会更容易。如果用例非常非常具体。让我举一个快速的例子。假设你正在使用大型语言模型来创建产品描述。创建产品目录的产品描述与创建说服某人购买产品的产品描述之间存在差异。前者你可能想以非常中立的语气描述产品，目标是广泛的受众。后者你可能想针对特定的人群，比如推荐某件商品给某人，你想确保在这里你真正关注的是产品的特定好处，也许是针对那群人。所以，一定要确保你理解用例，并且你非常非常狭窄地指定它。这在评估、成功标准以及你正在构建的应用程序的风险分析方面都会极大地帮助你。

这与学术研究也是共享的，但我认为我们看到的一件事是规模对所有这些模型有多么强大。我认为在研究和产品开发中都考虑这一点很重要。不要对抗规模。就像，你知道，要与之共存。在许多情况下，你知道，你在考虑，你知道，进行研究或构建功能或做事情，然后你问自己，这些系统变得更好，这些系统变得更便宜时，这个功能是否是必需的？也许有时你确实需要现在就开发这些系统，但你最终会在六个月后做的许多事情，有一个更好的模型可以解决你遇到的问题。也许你应该花更多时间来制定更好的评估方法，或者那些不会随着这些模型不可避免地逐年变好而过时的东西。

我有一个非常简单的事情。那就是，当你构建一个系统时，当你将一个提示发送给你正在使用的任何模型时，把它给一个人。给一个人这个提示的三个例子，让他们解决问题。因为，你知道，GPT-4非常出色，当然它有时会犯错，但它经常会做对。但如果你不告诉它，你知道，足够的信息和足够的细节来正确解决任务，它就不会做对。所以，如果你把它发给人类，他们会向你抱怨。或者也许OpenAI可以让GPT-4更频繁地抱怨，那也可能很有帮助。但是，你知道，这将有助于确保你在提示中有所有你需要的信息，并且你实际上是在给GPT-4或任何语言模型一个它可以解决的任务。

我很想听听一个你没有时间去追求，但你希望听众能够去调查的话题。我个人对机器学习遗忘的主题非常兴奋。我知道本周还有几场关于这个主题的演讲。但我认为这个主题在未来几个月和几年里将非常重要。我们如何确保如果我们必须从那些大型模型中删除过时、不正确或私有数据呢？对我个人而言，这是一个非常非常令人兴奋的话题，我希望看到更多关于它的研究和发现。

在我们活动开始之前，我们刚才一直在讨论的一个话题一直萦绕在我的脑海里。我想更好地理解计算机科学文献中许多现有发现的稳健性。我有点担心，我们可能会遇到类似于心理学中可复制性危机的情况，就提示的不可复制性而言。我认为现在有很多工作严重依赖于一些非常仔细的提示工程，这些工程将不可复制或稳健，即使是微小的，比如在提示中添加一个空格，你知道，对人类来说在语义上是无关紧要的事情。所以，研究和理解这一点，我认为对我们作为一个领域来说确实非常重要。

一个我普遍非常兴奋的话题是规模化。为什么让模型变得更大，至少在困惑度或其他连续的性能衡量标准方面，性能会如此可预测地提高？至少在数据方面，这有点道理。我有点，你知道，经典的统计理论告诉我，但就模型而言，它实际上是相当令人费解的。而且它有多么一致是令人费解的。所以，理解这一点对我来说感觉就像我们现在所处时代的根本性的基本问题。所以，回答这个问题将是我最大的问题。

我对那些有良好文档记录的开源模型的研究感到兴奋，并且我们了解了所有进入它们的东西。我认为这总的来说是好的，因为我们想知道什么进入了我们的模型。但我认为这也有好处，因为它使得我们无法用这些不透明的模型进行的研究成为可能，比如模型为什么学会了某些东西，有多少记忆化在模型中发生。比如，如果你使用一个不提供数据的闭源模型，你就无法知道这一点。所以，我们拥有的模型越强大，我们知道所有信息，比如所有训练数据，所有这些东西，我认为它将提高我们的基本理解。所以，所有从事这项工作的人，继续加油。如果你没有从事这项工作，也许你应该。

谢谢，这很酷。

嘿，我想把所有问题都抛给你们，听众们。

嗨，谢谢你们的时间。一个快速的问题。上周ACM有一个关于迭代细化的讲座，我猜是来自斯坦福大学，它在今天的对话中得到了回响，关于一些，你看黑箱，看大型语言模型如何思考。你定义了右边和左边两个不同的参数，与大型语言模型的评估相关。你对……有什么想法吗？我认为今天很多人都在关注生成式AI的结果，但并不一定知道大型语言模型是如何得到特定答案的。你有什么关于……的特别想法吗？除了你今天描述的之外，你是否会同意迭代细化，摆脱试错，以理解大型语言模型是如何……今天促进答案的？

让我来回答一个听起来很荒谬但实际上并非如此的答案。那就是，当我神秘地发现它得出了某个答案时，我会问大型语言模型为什么这样做。然后，就像人类一样，有时它们会告诉我真相，但有时它们可能自己也不知道为什么会得出某个答案。我知道这听起来很荒谬。我还没有找到一个好得多的解决方案。也许这里的其他人有更好的答案。我是说，上周ACM讲座中那位姓艾尔的人定义的，是通过……我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，我猜是，

所以，这样我以后就可以提供实际的参考了。嗯，感谢您提供了一个很棒的会议。我想深入探讨一下您关于加速模型部署阶段的说法。您或小组成员中有关于这个步骤的“应该做”和“不应该做”的例子吗？

博：我认为，只要没有伤害的风险，我就不认为我曾经后悔过构建一个原型并非常迅速地让用户接触到它。我感觉，我参与过很多产品，一旦实施了，你看着它，你会想，这永远行不通。能够非常迅速地发现这一点非常有价值。然后我的团队中的一些人知道，当我旅行时，我发现酒店大堂的客流量非常大，这只是我学到的一件事。所以，如果我想做用户测试，我经常会坐在酒店大堂，然后抓住随机的陌生人，说，嘿，打扰一下，你介意看看我笔记本电脑上的这个东西，或者别的什么吗？有时，在酒店大堂或咖啡馆坐一个小时，你知道吗，实际上，当我第一次制作 Cera 的时候，我在一家咖啡馆工作，我经常抓住咖啡馆里的陌生人，说，嘿，我在做一个网站，你介意看一下吗？人们通常很友善，会看一下，然后他们会给我非常有用的反馈来塑造产品。所以，一旦你有了，就像玛丽刚才提到的，一个低保真度的设计，哦，还有很多次，我真的会在餐巾纸上画一个低保真度的设计，字面意思是一张纸，一张餐巾纸，我会用我的纸来测试，我说，你想看看我的纸吗？这是我正在构建的东西，你知道，你觉得它在做什么？而这种非常快速的反馈可以获得大量的用户信息。

只有一个注意事项，我学到的一件事是，在我早期的一份工作中，我设法让一些非常好的机器学习工程师因为他们不是好的产品经理而感到难过。我学到了不要这样做。所以，不是每个人都需要学会成为一名产品经理，但如果你能够做产品工作，向人们展示原型并获得反馈，那确实有助于推动你的开发过程。

是的，所以我的意思是，一旦你有了原型，就有一整套来自人机交互领域的技巧可以用来评估它。对吧？一个简单的就是所谓的启发式评估，你可以在网上找到清单。所以，如果你无法接触到酒店大堂的用户，那么网上就有清单，你可以自己走一遍。然后你可以做一些试点测试，你可以找一些非正式的小团体，甚至只是你的同事或酒店大堂的人来试用非常早期的版本并提供反馈。你可以让人在试点测试期间进行“出声思考”，这非常有帮助，人们会大声说出并解释他们正在做什么，而你看着他们使用原型。这可以是一种深入了解界面中可能在认知上具有挑战性的方面的好方法。然后，当然，你知道，实际上可以发布原型，这样你就可以获得关于人们试图使用你没有预料到的系统的现实的、更具外部有效性的数据。你可以在原型中加入各种复杂的日志记录，以真正了解人们在做什么。你可以把人们带到实验室。所以，有各种各样不同的工具包，不同种类的可用性评估方法可以单独使用或组合使用。

感谢您的精彩演讲。我是 Zoraa，来自亚马逊，我在风险部门工作。我现在想就我们正在做的一件事征求一些建议。基本上，目前我们在交易风险评估中有人工介入。所以，我们的手动调查员会查看大量的内部和外部数据源，例如，内部的交易历史、账户信息，以及很多外部信息。同时，他们还利用谷歌搜索等。与此同时，我们还有长篇文档，比如标准操作程序，有几百页，用不同的语言。我们正在努力自动化这种手动工作，但目前我们正在努力的是，我们正在考虑三个不同的方向：提示、微调和 RLHF。所以，从根本上说，我们需要这三者，但我们正在争论，使用像 Cloud 这样的闭源工具，我们可以获得非常好的性能，但我们无法根据我们的手动反馈微调结果。而开源的性能不如它好。我们理想中想要的是，我们可以进行微调，同时可以进行提示，不是以一种简短的方式，而是始终如一，例如，标准操作程序有几百页，我们想提示一次，让它记住长文本。然后，还可以从真人那里获得反馈。所以，我想征求一些建议，我们应该朝着哪个方向前进并专注于，如果我们只是想在生产环境中实现实时成功的话。

嗯，是的，我认为我们就做到这里吧。所以，抱歉让其他人都没机会提问，但我们会在这里，可以稍后回答一些问题。但只是一些一般的建议，我发现，在构建应用程序时，有很多细节。我不知道具体细节，无法给出具体的建议。但我发现我经常使用的一个心智框架是，看看人类是如何处理信息的。你知道，人们会一步一步地处理信息，先读这个，然后有 if 语句，然后做那个，然后做那个。然后，如果你有一个心智模型，说明人类会如何一步一步地完成这项任务，那么就更容易进行错误分析，一步一步地找出，你知道，LM 或其他工具在哪些方面不如人类，因为这通常会给你一个工具来决定在哪里集中你的精力。然后，不幸的是，很多事情，比如选择模型，你知道，有，我不知道，Hugging Face 排行榜，Percy Language Stanford 的 Homor 在评估方面也做得非常深入。所以，有这样的工具，但归根结底，我认为大多数团队最终都会将其视为一个经验性的东西。当我们机器学习领域说经验性时，它只是意味着我们不知道我们在做什么，只是尝试很多东西，看看什么有效。但说这是一个经验性的过程，听起来更好，我想，但这就是这个过程。

好的，嘿，我认为我们有点超时了。出于对时间的尊重，请允许我道歉，我只能回答一个问题。我认为小组成员会在这里待一会儿，我们可以在聊天中继续，如果其他人有其他问题。但请允许我再次非常感谢我们的小组成员，并感谢所有人和 Eer。我想感谢大家来到这个神经科学研讨会。所以我希望你们回去，你知道，这些是惊人的工具，建立在 LM 之上。我希望你们能学到你们所学的，或者不学，但只是深入研究一些东西来帮助自己和帮助他人。非常感谢大家。[掌声]