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<title>关于最近人工智能的探索 | Mayx的博客</title>
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<header class="h-card">
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<h1><a class="u-url u-uid p-name" rel="me" href="/">Mayx的博客</a></h1>
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<p class="p-note">Mayx's Home Page</p>
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<p class="view"><a class="u-url" href="/Mabbs/">About me</a></p>
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<ul class="downloads">
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<li style="width: 270px; border-right: none;"><a href="/MayxBlog.tgz">Download <strong>TGZ File</strong></a></li>
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</ul>
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</header>
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<section class="h-entry">
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<small><time class="date dt-published" datetime="2023-04-05T00:00:00+08:00">5 April 2023</time> - 字数统计：2705 - 阅读大约需要8分钟 - Hits: <span id="/2023/04/05/ai.html" class="visitors">Loading...</span></small>
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<h1 class="p-name">关于最近人工智能的探索</h1>
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<p class="view">by <a class="p-author h-card" href="//github.com/Mabbs">mayx</a></p>
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<div id="outdate" style="display:none;">
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<hr /><p>
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这是一篇创建于 <span id="outime"></span> 天前的文章，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
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</p>
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</div>
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daysold = Math.floor((new Date().getTime() - new Date("Wed, 05 Apr 2023 00:00:00 +0800").getTime()) / (24 * 60 * 60 * 1000));
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<b>AI摘要</b>
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<p id="ai-output">这篇文章讲述了人工智能特别是LLM（大型语言模型）领域近期的发展，以ChatGPT和相关模型如Alpaca为例。作者提到，开源社区如GitHub上的llama.cpp项目让AI技术更加亲民，即使是在资源有限的设备上也能体验到。斯坦福大学的Finetune技术使得AI模型性能提升，而成本较低的LoRA方法使得AI训练更加普及，作者还分享了自己的实践经验，如使用不同设备运行不同规模的模型。此外，作者对开源社区的AI发展持乐观态度，希望未来能在低成本情况下提高效率，但也表达了对技术被商业化和不平等竞争的担忧。</p>
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<ul><li><a href="#起因">起因</a></li><li><a href="#关于llama衍生的模型体验">关于LLaMA衍生的模型体验</a></li><li><a href="#让m2芯片发挥更大的作用">让M2芯片发挥更大的作用</a></li><li><a href="#感想">感想</a></li></ul>
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<main class="post-content e-content" role="main"><p>最近人工智能发展的还真是不错啊……<!--more--></p>
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<h1 id="起因">
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<a href="#起因"><svg class='octicon' viewBox='0 0 16 16' version='1.1' width='16' height='32' aria-hidden='true'><path fill-rule='evenodd' d='M7.775 3.275a.75.75 0 001.06 1.06l1.25-1.25a2 2 0 112.83 2.83l-2.5 2.5a2 2 0 01-2.83 0 .75.75 0 00-1.06 1.06 3.5 3.5 0 004.95 0l2.5-2.5a3.5 3.5 0 00-4.95-4.95l-1.25 1.25zm-4.69 9.64a2 2 0 010-2.83l2.5-2.5a2 2 0 012.83 0 .75.75 0 001.06-1.06 3.5 3.5 0 00-4.95 0l-2.5 2.5a3.5 3.5 0 004.95 4.95l1.25-1.25a.75.75 0 00-1.06-1.06l-1.25 1.25a2 2 0 01-2.83 0z'></path></svg></a> 起因
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<p>最近ChatGPT为代表的人工智能发展的越来越好了，而且因为它对生产力的提升使得了解AI的人也越来越多了。虽然我也不算是对AI很感兴趣，但是我在Github Copilot刚出的时候就已经用上了，到现在一直在用（不过毕业了以后估计就用不了了吧😂）。不过那时候Copilot毕竟专业性比较高，知道的人也比较少，不像现在ChatGPT能在各行各业使用，甚至还有基于类似模型的Vtuber，比如<a href="https://www.twitch.tv/vedal987">Neuro-sama</a>，所以即使是普通人使用它，都能够减轻自己的工作压力，所以现在的人们都在讨论它。 </p><p>
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当然在这之前，还有一些很厉害的画图AI，比如使用了Stable Difusion的NovalAI，以及Midjourney啥的，不过因为我对画图并不感兴趣，所以它发展的有多好也基本上和我没有关系。其实除了这些能够AIGC的模型之外，在那之前还有下围棋的AlphaGO啥的，那个我就更不感兴趣了，相信大多数人也不感兴趣，所以总的来看也就只有现在才能证明AI发展到了能够让大家觉得能干涉到更多人的地步吧。 </p><p>
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也正因为现在以ChatGPT为代表的LLM的发展，开源社区也开始搞起来一些有意思的东西。不过LLM的训练成本比较高，所以现在开源社区在这一块的发展也许得感谢比如Facebook的<a href="https://github.com/facebookresearch/llama">LLaMA</a>之类基础的模型，才能让大家能用较低的成本去训练属于自己的AI吧。</p>
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<h1 id="关于llama衍生的模型体验">
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<a href="#关于llama衍生的模型体验"><svg class='octicon' viewBox='0 0 16 16' version='1.1' width='16' height='32' aria-hidden='true'><path fill-rule='evenodd' d='M7.775 3.275a.75.75 0 001.06 1.06l1.25-1.25a2 2 0 112.83 2.83l-2.5 2.5a2 2 0 01-2.83 0 .75.75 0 00-1.06 1.06 3.5 3.5 0 004.95 0l2.5-2.5a3.5 3.5 0 00-4.95-4.95l-1.25 1.25zm-4.69 9.64a2 2 0 010-2.83l2.5-2.5a2 2 0 012.83 0 .75.75 0 001.06-1.06 3.5 3.5 0 00-4.95 0l-2.5 2.5a3.5 3.5 0 004.95 4.95l1.25-1.25a.75.75 0 00-1.06-1.06l-1.25 1.25a2 2 0 01-2.83 0z'></path></svg></a> 关于LLaMA衍生的模型体验
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<p>在刚开始LLaMA被Facebook开源的时候，GitHub上就出现了<a href="https://github.com/ggerganov/llama.cpp">llama.cpp</a>这个项目，因为我没钱买显卡，手头只有笔记本电脑上的一张非常垃圾的GTX1650Ti 4GiB显存的显卡，多亏了这个项目，可以让我这种没显卡的人也能体验LLM的乐趣。而且这个项目使用起来非常简单，不像很多AI项目还要装什么TensorFlow啊，还是什么PyTorch啥的，那些东西不仅大，还非常的挑版本，这个项目运行的时候就什么都不用考虑，对使用者来说非常的友好，像清华那个<a href="https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B">ChatGLM-6B</a>我就完全跑不了，它要想正常体验得要有8GiB的显存，我就没法整这种东西了。 </p><p>
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我体验了那个最开始的LLaMA-7B的模型，效果其实不怎么样，根本没法流畅对话，不过也能理解，因为它应该相当于是把一堆数据堆到一起的东西吧，也没有针对对话进行训练。不过很快，斯坦福大学对这个模型进行了Finetune，制作出了<a href="https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca">Alpaca</a>，当然这个仓库里面的东西是纯粹的菜谱和食材，把他们加工成模型得要整一堆A100的显卡跑几个小时，这个我可整不来，不过还好有人根据这个原材料加工成了完整的模型，现在去🤗上就能下载的到，比如去<a href="https://huggingface.co/chavinlo/alpaca-native">这个仓库</a>就能下载到训练好的模型，在<a href="https://huggingface.co/Pi3141/alpaca-native-7B-ggml">这里</a>可以下载到已经经过量化，直接可以给llama.cpp使用的版本（不过现在llama.cpp升级了，得要按照说明在仓库里执行那个Python脚本进行转换才能正常使用）。 </p><p>
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我运行这些东西是在我的Macbook Pro上，它只有8GiB的内存，所以只能跑7B（70亿参数）的模型，不过就这个模型也已经非常厉害了，虽然只能说英文，但是流畅程度，上下文关系的能力都非常不错，而且常见的知识都能正确回答，效果让我很满意。不过8GiB内存实在是太小了，想跑点别的也没办法……不过16GiB内存的电脑我还是能找得到的，我找了台CPU是i7-11700K的台式机跑了下<a href="https://huggingface.co/Pi3141/gpt4-x-alpaca-native-13B-ggml">使用GPT-4对话数据微调的13B模型</a>，速度比M2芯片跑的速度感觉慢了至少5倍吧，Macbook生成的速度基本上能达到对话的语速，台式机跑的速度那就是一个一个词往出蹦，这下就能感受到M2芯片的计算能力还是强大啊，4大核+4小核比8核16线程还要厉害，苹果的产品属实有点东西😝，不过这个13B的模型也确实厉害，有些7B的模型回答有错误的部分这个13B的都能正确回答，如果我能整个16GiB的Macbook可能就能完整体验了吧，可惜苹果家的内存比金子都贵，实在是买不起啊…… </p><p>
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斯坦福的这种Finetune方法成本还是有点高，所以后来又有人研究出了一个叫<a href="https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf">LoRA</a>的办法去Finetune模型，据说只要一张普通的显卡就可以进行，不需要一堆高级显卡也能跑，不过再低级的显卡，也不是我这GTX1650Ti能碰瓷的，所以我也只能看看别人训练的模型啦。在看的时候我发现了一个用的中文训练集跑的模型项目<a href="https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca">Chinese-LLaMA-Alpaca</a>，看起来还挺有意思的，不过他们似乎担心什么版权问题，只放出了LoRA权重，没有完整的模型，就相当于是没有面饼的泡面，只有料包，好在他们倒是给了去哪里找面饼。不过泡面的这个过程对我来说也挺难的，合并它需要13-15GiB的可用内存，16GiB的内存肯定不够用，所以得找一台32GiB内存的电脑（不会有人组非2次方倍数内存的电脑吧？）……我手头没有，还好从网上找了台免费的云主机，整了个32GiB内存的，才成功的把这碗面泡出来了。虽然泡面的步骤不多，也不算特别难，只是我是觉得干嘛同一碗面泡那么多次，不如我提前泡好直接放网上，所以我也在🤗上上传了最终合并并量化的模型，<a href="https://huggingface.co/Mabbs/chinese-Alpaca-lora-7b-ggml">在这里</a>就能下载到直接就能拿来用的模型了。至于运行的参数就按照之前仓库的操作就行了。</p>
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<h1 id="让m2芯片发挥更大的作用">
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<a href="#让m2芯片发挥更大的作用"><svg class='octicon' viewBox='0 0 16 16' version='1.1' width='16' height='32' aria-hidden='true'><path fill-rule='evenodd' d='M7.775 3.275a.75.75 0 001.06 1.06l1.25-1.25a2 2 0 112.83 2.83l-2.5 2.5a2 2 0 01-2.83 0 .75.75 0 00-1.06 1.06 3.5 3.5 0 004.95 0l2.5-2.5a3.5 3.5 0 00-4.95-4.95l-1.25 1.25zm-4.69 9.64a2 2 0 010-2.83l2.5-2.5a2 2 0 012.83 0 .75.75 0 001.06-1.06 3.5 3.5 0 00-4.95 0l-2.5 2.5a3.5 3.5 0 004.95 4.95l1.25-1.25a.75.75 0 00-1.06-1.06l-1.25 1.25a2 2 0 01-2.83 0z'></path></svg></a> 让M2芯片发挥更大的作用
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<p>在我玩完那个llama.cpp项目之后，我觉得让M2芯片光用CPU算好浪费啊，毕竟这个芯片里面还有神经网络引擎和GPU啊，这些哪个都比CPU算更好吧，不过想要调那些东西进行人工智能计算貌似只能用苹果的Core ML框架。这两天我在Github看到一个苹果官方发布的<a href="https://github.com/apple/ml-stable-diffusion">Core ML Stable Diffusion</a>，看起来还挺有意思的，我倒是也想在我的Macbook上跑一下，正好🤗开发了一个示例<a href="https://apps.apple.com/app/diffusers/id1666309574">Diffusers</a>可以拿来试试看，可惜8GiB内存还是限制了它的发挥，跑是能跑，速度也挺快的，就是模型没法换，因为内存也只能跑小的模型，跑出来可以说真的就是那种抽象的不能再抽象的东西吧……不过不管怎么说，这还是发挥了一下神经网络引擎和GPU的作用吧，不然感觉苹果做了这些东西就没啥作用了😂。</p>
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<h1 id="感想">
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<a href="#感想"><svg class='octicon' viewBox='0 0 16 16' version='1.1' width='16' height='32' aria-hidden='true'><path fill-rule='evenodd' d='M7.775 3.275a.75.75 0 001.06 1.06l1.25-1.25a2 2 0 112.83 2.83l-2.5 2.5a2 2 0 01-2.83 0 .75.75 0 00-1.06 1.06 3.5 3.5 0 004.95 0l2.5-2.5a3.5 3.5 0 00-4.95-4.95l-1.25 1.25zm-4.69 9.64a2 2 0 010-2.83l2.5-2.5a2 2 0 012.83 0 .75.75 0 001.06-1.06 3.5 3.5 0 00-4.95 0l-2.5 2.5a3.5 3.5 0 004.95 4.95l1.25-1.25a.75.75 0 00-1.06-1.06l-1.25 1.25a2 2 0 01-2.83 0z'></path></svg></a> 感想
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<p>从这次体验来看，我对开源社区的AI发展感觉还是挺有信心的，虽然相比于ChatGPT之类的来说可能还没办法当作生产力，不过毕竟它比较平民化，至于知识量少的问题如果开发者们能加把油能让这些模型对接网络，那也许就可以在很低成本的情况代替OpenAI的ChatGPT吧，也能避免他们服务器出问题之类的原因导致生产力的下降吧。不过开源这种事情还是有点……毕竟还是不希望这些东西被人拿去商业化，更不希望出现国外一开源，国内就自研这种糟糕情况，也许开源产品比不上人家的商业产品也是正常的。</p></main>
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<small style="display: block">tags: <a rel="category tag" class="p-category" href="/search.html?keyword=AI"><em>AI</em></a> - <a rel="category tag" class="p-category" href="/search.html?keyword=LLM"><em>LLM</em></a> - <a rel="category tag" class="p-category" href="/search.html?keyword=%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD"><em>人工智能</em></a> <span style="float: right;"><a href="https://gitlab.com/mayx/mayx.gitlab.io/tree/master/_posts/2023-04-05-ai.md">查看原始文件</a></span></small>
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<h4 style="border-bottom: 1px solid #e5e5e5;margin: 2em 0 5px;">推荐文章</h4>
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<p id="suggest-container">Loading...</p>
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if (item.content.length > 100) {
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contentPreview += "……";
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}
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link.hover(
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function(e) {
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tooltip.text($(this).data('content'))
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.css({
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top: e.pageY + 10,
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left: e.pageX + 10
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})
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.show();
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},
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function() {
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tooltip.hide();
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}
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).mousemove(function(e) {
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tooltip.css({
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||||
top: e.pageY + 10,
|
||||
left: e.pageX + 10
|
||||
});
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}).data('content', contentPreview);
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||||
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suggest.append(link);
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suggest.append(' - ' + item.date + '<br />');
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}
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}
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});
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} else {
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suggest.html("暂无推荐文章……");
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}
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});
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</script>
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<br />
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<div class="pagination">
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<span class="prev">
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<a href="/2023/03/12/php-async.html">
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上一篇：PHP异步执行的探索
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<span class="next">
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<a href="/2023/05/22/rpi-win.html">
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</div>
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<!--[if !IE]> -->
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<link rel="stylesheet" href="/assets/css/gitalk.css">
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<script src="/assets/js/gitalk.min.js"></script>
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||||
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||||
<div id="gitalk-container"></div>
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||||
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||||
<script>
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||||
var gitalk = new Gitalk({
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||||
clientID: '36557aec4c3cb04f7ac6',
|
||||
clientSecret: 'ac32993299751cb5a9ba81cf2b171cca65879cdb',
|
||||
repo: 'mabbs.github.io',
|
||||
owner: 'Mabbs',
|
||||
admin: ['Mabbs'],
|
||||
id: '/2023/04/05/ai', // Ensure uniqueness and length less than 50
|
||||
distractionFreeMode: false, // Facebook-like distraction free mode
|
||||
proxy: "https://cors-anywhere.mayx.eu.org/?https://github.com/login/oauth/access_token"
|
||||
})
|
||||
gitalk.render('gitalk-container')
|
||||
</script>
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||||
<!-- <![endif]-->
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</section>
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||||
<!--[if !IE]> -->
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||||
<div id="landlord" style="left:5px;bottom:0px;">
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||||
<div class="message" style="opacity:0"></div>
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||||
<canvas id="live2d" width="500" height="560" class="live2d"></canvas>
|
||||
<div class="live_talk_input_body">
|
||||
<form id="live_talk_input_form">
|
||||
<div class="live_talk_input_name_body" >
|
||||
<input type="checkbox" id="load_this" />
|
||||
<input type="hidden" id="post_id" value="/2023/04/05/ai.html" />
|
||||
<label for="load_this">
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<span style="font-size: 11px; color: #fff;"> 想问这篇文章</span>
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||||
</label>
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||||
</div>
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||||
<div class="live_talk_input_text_body">
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||||
<input name="talk" type="text" class="live_talk_talk white_input" id="AIuserText" autocomplete="off" placeholder="要和我聊什么呀？" />
|
||||
<button type="submit" class="live_talk_send_btn" id="talk_send">发送</button>
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||||
</div>
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</form>
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||||
</div>
|
||||
<input name="live_talk" id="live_talk" value="1" type="hidden" />
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||||
<div class="live_ico_box" style="display:none;">
|
||||
<div class="live_ico_item type_info" id="showInfoBtn"></div>
|
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<div class="live_ico_item type_talk" id="showTalkBtn"></div>
|
||||
<div class="live_ico_item type_music" id="musicButton"></div>
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<div class="live_ico_item type_youdu" id="youduButton"></div>
|
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<div class="live_ico_item type_quit" id="hideButton"></div>
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<input name="live_statu_val" id="live_statu_val" value="0" type="hidden" />
|
||||
<audio src="" style="display:none;" id="live2d_bgm" data-bgm="0" preload="none"></audio>
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<input id="duType" value="douqilai" type="hidden" />
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</div>
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<div id="open_live2d">召唤伊斯特瓦尔</div>
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