开元游戏大厅app官网入口手游

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完成任务与成就：积极完成游戏中的日常任务和成就，这些任务和成就通常会提供丰富的奖励，其中可能包括军机令。

参与活动：游戏中的精彩活动和竞技场战斗也是军机令的丰富来源。积极参与各类活动，完成相关任务，可能会获得额外的军机令奖励。

联盟协作：加入联盟并与其他成员协作，完成联盟任务和活动，有机会获得联盟成就奖励中的军机令。此外，联盟成员之间也可以相互分享军机令，增加大家的战略储备。

VIP特权与活动商城：成为VIP玩家通常能够享受到额外的特权，其中可能包括军机令的额外奖励。同时，游戏内的活动商城中可能也有军机令的购买选项。可以通过智慧运用VIP特权和活动商城，更高效地获取军机令。

副本与Boss挑战：挑战游戏中的副本和Boss，有机会获得额外的军机令奖励。提高自身战力，也是获取军机令的一种重要途径。

【苏州大量外企撤资？官方回应：不实******

　　据苏州市网络联合辟谣平台消息，近日，有网民在互联网传播“苏州大量外资企业撤离”。记者联系苏州市市场监督管理局了解到，该消息为不实信息。据苏州市市场监督管理局提供的相关数据显示：2024年10月，苏州市外资期末实有24639户，同比增长1.91%，较上月相比增加35户。与2023年12月相比增加近1000户（2023年12月底全市外资实有23640户）。

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【散户最爱！AI巨头英伟达今年“吸金”近300亿美元******

　　明年谁会登顶？

　　根据财经数据供应商Vanda Researc的最新统计，英伟达取代特斯拉成为今年散户净买入量最大的股票，这也意味着单只股票的净买盘连续第二年超过标普500指数ETF，反映出投资者仍在追逐科技股牛市。在人工智能发展浪潮推动下，2025年这样的趋势能否持续下去，谁将脱颖而出？

　　买盘三年增长9倍

　　与传统的指数基金热门代表标普500指数ETF相比，今年英伟达的净流入量几乎翻了一番，达到了298亿美元，这相当于2021年的近9倍。Vanda高级副总裁亚奇尼（Marco Iachini）表示：“事实证明，英伟达在某种程度上抢了特斯拉的风头，因为它的价格涨幅令人印象深刻。 ”

　　随着在人工智能领域应用不断获得突破，英伟达2024年累计涨幅超过180%，市值跨越了3万亿美元里程碑，并一度短时间超过苹果，成为了全球市值最大公司。

　　股价上涨的背后，普通投资者的持股发挥了更大的作用。Vanda的数据显示，英伟达在典型的家庭（mom-and-pop trader）投资组合中的权重超过10%，高于2024年初的5.5%。公司现在是普通散户投资者的第二大持股，略微落后于特斯拉。

　　投资银行D.A.Davidson技术研究主管卢利亚（Gil Luria）表示：“就散户投资者成为股东重要组成部分而言，英伟达确实算得上脱颖而出。上升幅度惊人。”

　　晨星股票策略师科尔略（Brian Colello）表示，英伟达的股价波动性“相当大”，这凸显了散户在推动股价方面可以发挥的作用。“如此大的公司在任何一天股价都会出现如此大的波动，有时令人瞠目结舌。”

　　财报关注度上升

　　随着市值持续飙升，英伟达已经超越苹果，成为了华尔街财报季的最大焦点。第一财经记者汇总发现，机构对今年业绩公布前的市值波动预测中值普遍在5%以上，这在明星科技股中并不多见，反映了市场的超高人气。

　　英伟达在人工智能技术领域处于领先地位，图像处理单元GPU是相关应用的支柱，公司首席执行官黄仁勋多次表示，英伟达的下一代旗舰人工智能芯片Blackwell已经投入生产，严重供不应求。英伟达的技术创新涵盖了从医疗保健到自动驾驶汽车的各个领域。不少机构认为，随着越来越多的行业开始利用其突破性技术，英伟达在科技生态系统中的作用将不断扩大和巩固。

　　不过，与一些竞争对手相比，英伟达的估值水平的优势正在缩减。本月13日，博通成为第九家市值突破1万亿美元的美国上市公司。公司预测，2027年市场对定制款AI芯片ASIC的需求规模为600亿至900亿美元。

　　根据伦交所（LSEG）汇编的数据，博通12个月远期市盈率为29.8倍，低于英伟达的31.03倍。资管公司Great Hill Capital董事长海耶斯（Thomas Hayes）表示：“随着人工智能从训练模型转向推理，越来越多的芯片公司将追赶英伟达。博通是煤矿中的金丝雀。”

　　卢利亚表示，尽管英伟达的盈利继续超出华尔街的预期，但仍不足以继续保持股价的快速增长。现在，该股已经达到了更“平衡”和“合理”的水平。

　　展望未来，一家软件厂商可能脱颖而出。亚奇尼表示，专注于大数据分析的软件公司Palantir四季度在零售市场获得了关注，并有望成为新年的热门选择。

　　Palantir今年也迎来了爆发式发展，通过着眼于AI+的数据，核心竞争力在于其本体论引擎（Ontology Engine）和高度定制化的能力。公司被纳入纳斯达克和标普500指数，股价累计上涨近380%，成为表现最好的标普成分股。在Vanda的榜单中，Palantir的买入量高居第九，高于亚马逊、谷歌和微软等行业巨头。

　　值得一提的是，Palantir首席执行官卡普（Alex Karp）在上周末发布的一段视频中感谢了散户投资者， “非常感谢你们所有个人投资者，有勇气超越传统、生锈、僵化的（市场）陈词滥调。”

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【“失血”的光伏，2025年等待“回血”******

　　21世纪经济报道记者曹恩惠 上海报道  即将刷新历史新高的年度装机数据，表明中国光伏产业仍然站在稳健发展的前端。

　　国家能源局日前发布的统计数据显示，今年1—11月，我国光伏新增装机达206.30GW，已经接近2023年全年数据。而根据中国光伏行业协会的预测，今年我国光伏新增装机量有望达到230GW至260GW。

　　但高速发展之后所暴露出的种种问题，也使得光伏从业者们不得不直面当前困境：经营承压、利润下滑、融资不易、外贸摩擦……光伏产业在动荡中谋求新生。

　　“光伏需求已经走过高增长阶段，平稳增长将是未来几年的主要基调。”一位光伏企业人士对21世纪经济报道记者分析，“我们期待，在政策引导和市场化驱动的双重作用下，光伏产业在2025年能尽快重回正轨。”

　　上述光伏企业人士的言外之意，即是期盼光伏产业在2025年真正迎来拐点。在当前全行业都在保现金流“过冬”的大环境下，国内光伏行业何时能拨云见日？

　　融资端收紧

　　事实上，过去两年光伏产业的快速发展，亦造就了同期光伏资本市场狂飙突进的盛况。根据业内数据统计，2022年，近60家光伏上市公司抛出了1800亿元的融资计划。并且在这一年，7家光伏公司登陆资本市场。2023年，近30家光伏上市公司发布50项融资计划，募资总额虽然也超过1000亿元，但这一年光伏公司上市数量降至1家。

　　2023年可谓是光伏公司上市融资转入退潮期的转折点。特别是自当年第三季度以来，产业链价格开始出现颓势，不少光伏企业逐渐调整融资扩产节奏。值得一提的是，融资政策的改变，奠定了2024年光伏企业IPO、再融资收紧的基调——2023年8月27日出台的《证监会统筹一二级市场平衡 优化IPO、再融资监管安排》提出，阶段性收紧IPO节奏，促进投融资两端动态平衡；2024年3月15日发布的《关于严把发行上市准入关从源头上提高上市公司质量的意见（试行）》，再度明确严把发行上市准入关。

　　根据21世纪经济报道记者不完全统计，今年以来，沪深两市共14家光伏公司明确终止IPO。这其中，甚至包括3家已经过会以及获得批文的公司。而正处于IPO程序中的公司，其进程也较为缓慢。例如，正泰安能拟于上交所主板发行的IPO项目在2023年9月获受理后，目前最新状态为“中止”；美科股份自2023年11月提交注册至今，尚未有获得批文的消息。仅这两家光伏公司，计划通过IPO合计融资便达110亿元。

　　不过，严控上市准入关，并不意味着光伏公司IPO之路断裂。2024年，有3家光伏公司成功上市，分别为艾罗能源（688717.SH）、永臻股份（603381.SH）和拉普拉斯（688726.SH），这三家公司首发募资合计约43亿元。

　　相较于IPO，再融资环节更能体现出“退潮”之意。据21世纪经济报道记者结合Wind数据统计，2022年至2024年，A股光伏上市公司已经实施增发的公司数量分别为17家、14家、7家，分别合计募资413.65亿元、319.11亿元、90.74亿元，增发募资金额持续下跌。

　　21世纪经济报道记者注意到，2024年终止定增的A股光伏公司不乏头部企业。2024年7月，天合光能（688599.SH）发布公告称终止增发事项，该定增计划募资不超过109亿元；当月，晶科能源（688223.SH）亦发布公告称终止97亿元的定增项目。而这些定增所募资金无一不是投向各企业的扩产项目。

　　欲走出疲态

　　融资端遇冷，是光伏产业陷入困境的表现之一。

　　“总体感觉，前10个月，我们（行业）有一种在逆境中前行的感觉。”在12月光伏行业最受关注的年度大会上，中国光伏行业协会名誉理事长王勃华心生感慨。作为中国光伏行业的元老人物，经历了多个产业周期的王勃华坦言当前的光伏产业周期更胜以往。

　　实际上，外部“输血”力度减弱，企业若在经营层面继续“失血”，必然会加重负担。特别是在今年整个行业融资情况并不乐观的情况下，包括头部光伏企业在内的一众光伏“大佬”都只能不约而同地做出“保现金流”的决定。

　　虽然今年光伏需求有望继续保持增长——以前述预测数据为参考，2024年中国光伏新增装机同比增长6.88%至19.88%，但这并不是一场短期“苦行”：产能供需错配的状态需要多举措调整，“量增价减”的产业链颓势需要内外力扭转。

　　自2024年10月起，一场“自律风暴”在光伏产业掀起。在分析人士看来，这是光伏产业有望走出“内卷式”竞争疲态的积极信号。

　　“我们看到了积极的变化，行业可能迎来供给侧改革。”朱雀基金近期发布的观点认为，中国光伏行业协会自10月以来所举办的两场“防内卷”会议是标志性事件。“我们或许不能指望立刻出清产能，但也不用过于低估自律的力量。”

　　市场化的出清与“有形的手”同时发力，使得行业周期底部有望确立。东吴证券则预计，12月光伏产业链产出与需求有望平衡，2025年春节后需求复苏，或能拉动行业涨价和盈利修复。

　　光伏供给侧结构性改革的推进，为行业回暖积蓄能量。与此同时，新技术的持续进步，将提升光伏产业在2025年的想象空间。

　　业内普遍认为，每一轮优质企业的出现，必然伴随着重大技术的革新。分析人士指出，目前光伏电池环节依然是重要的技术迭代环节。

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【三名配音演员回应被AI侵权：下不为例******

来源：九派新闻

12月25日，芊芊妙音APP发布致歉声明，对使用三位配音演员在多款游戏中的配音语音作为素材配制人工智能语音音源一事致歉。

道歉声明称“当前以三名配音演员为素材合成人工智能音源的行为已经停止，相关服务已经下架，但是用户利用软件生成的语音片段已经产生了一定程度的传播，对此向三位配音演员致歉。”

三名配音演员同日回应

随后，配音公司音熊联萌旗下的三名知名配音演员夏磊、谢添天、柯暮卿联合回应AI配音软件芊芊妙音APP未经授权使用自己的配音语音训练人工智能语音音源一事。

谢添天表示：从发现到致歉，历时半年，总算有个结果。声音和样貌性格一样，是个体存在的证明。我想没有人会愿意在自己不知情的情况下多出一个自己。望周知。

夏磊随即发文：事发时说实话很生气，想着必须要好好追究一下～后续在过程中了解到对方的主要人员是几名刚毕业的创业大学生，综合考虑各种原因决定接受道歉～但希望以此为戒，下不为例！刚刚关注到 #CV声讨AI语音侵权# 热度，希望大家保护声音的原创价值。

柯暮卿发声：作为声音创作者，希望我们可以共同维护一个尊重原创的良好环境。看到了话题#cv声讨ai语音侵权# ，哎，希望在创新之路也尊重原创！

AI声音侵权案件多发

记者注意到在12月25日深夜，另一个从事有声剧配音行业的回声漫响工作室发布消息向粉丝透露，近日来剧组收到了多份私信，有博主将人声单独提取投喂AI并进行二次传播，其行为严重侵犯广播剧版权和演员自身的合法权益，剧方对此高度重视，工作室同时声明商业广播剧禁止二次传播，禁止一切AI，并请听众理智对待二创二改。

今年四月底，《王者荣耀》云中君的配音演员林景也公开维权，他发现自己的声音和好友彭博的声音出现在了某部由AI合成的广播剧当中，林景认为很明显有人拿了他们的声音投喂AI，数据最终流通到了广播剧当中，五月底当事人取证并致信广播剧相关方。

刚刚过去的国庆长假期间，网络平台上出现了一系列“雷军AI配音”视频。这些视频冒用AI生成的雷军声音，其中一些内容言辞激烈，引发网友关注热议。随着AI技术的普及，“克隆”特定人物声音已实现“一键式”操作，同时也带来了民事侵权甚至涉嫌犯罪的法律问题。

律师：如造成严重后果，可能构成刑事犯罪

北京京师（成都）律师事务所刘诚冬表示，根据《中华人民共和国民法典》第一千零二十三条的规定，对自然人声音的保护，参照适用肖像权保护的有关规定。这意味着，声音作为个人特征的一部分，与肖像一样，受到法律的明确保护。任何组织或个人未经声音权人同意，不得擅自使用、公开或侵害其声音权益。

除了《中华人民共和国民法典》和《中华人民共和国著作权法》的相关规定外，还有《最高人民法院关于审理利用信息网络侵害人身权益民事纠纷案件适用法律若干问题的规定》等法律条文对利用信息网络侵害他人声音权益的行为进行了规范。这些法律条文共同构成了对AI配音版权问题的法律保障。

刘诚冬认为，在未获得授权的情况下，使用他人声音进行配音创作，显然侵犯了声音权人的合法权益。根据《中华人民共和国著作权法》的相关规定，未经著作权人许可，复制、发行、表演、放映、广播、汇编、通过信息网络向公众传播其作品的，应当承担相应的民事责任。这包括使用他人的声音作品，如歌曲、朗诵、特定场合下的语音说话等。

记者了解到，此前法院就审理过类似的案件，2024年4月23日，北京互联网法院对全国首例“AI声音侵权案”进行了一审宣判。该案中，配音师殷某发现自己的声音被AI化后，在一款名为“魔音工坊”的APP上以“魔小璇”的名义对外出售。法院认定，被告方使用原告声音开发AI文本转语音产品未获得合法授权，构成侵权，并判决被告赔偿原告各项损失25万元。

刘诚冬称：“这一案例为AI配音的版权问题提供了明确的法律指引。这说明法院的审理观点认为，AI声音模仿他人特点的声音属于侵权行为。刻意去模仿知名人士，社会有公众影响力的群众，用于蹭流量，赚眼球，获得利益的行为，都属于侵权行为。”

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【刷屏的DeepSeek******

每经记者 郑雨航    每经编辑 高涵 兰素英    

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。

质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。

价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。

上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论：

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。

广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”

“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。

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