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<title>近期LLM的部署与应用经历(2) | 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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<img src="https://avatars0.githubusercontent.com/u/17966333" fetchpriority="high" class="u-photo" alt="Logo" style="width: 90%; max-width: 300px; max-height: 300px;" />
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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="2025-03-08T00:00:00+08:00">8 March 2025</time> - 字数统计：2426 - 阅读大约需要8分钟 - Hits: <span id="/2025/03/08/llm2.html" class="visitors">Loading...</span></small>
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<h1 class="p-name">近期LLM的部署与应用经历(2)</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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<script>
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daysold = Math.floor((new Date().getTime() - new Date("Sat, 08 Mar 2025 00:00:00 +0800").getTime()) / (24 * 60 * 60 * 1000));
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if (daysold > 90) {
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document.getElementById("outdate").style.display = "block";
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document.getElementById("outime").innerHTML = daysold;
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}
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</script>
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<b>AI摘要</b>
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<p id="ai-output">这篇文章讲述了近期阿里推出的QwQ模型的更新，该模型以32b参数达到DeepSeek-R1 671b的水平，且参数量更小，成本更低。作者试用后发现QwQ在某些问题上的回答与DeepSeek-R1相似，但解析文本和更宽泛问题的能力还有待提高，且存在一些小问题，如无闭合标签。QwQ模型的一个优势是支持Agent能力，但相比DeepSeek-R1在技术含量和成熟度上还有差距。文章还提到了Mac Studio的发布，它提供了更经济的选项来运行DeepSeek-R1，但新产品的实际效果还需进一步验证。作者还分享了解除MaxKB限制的方法，指出MaxKB在开源性上有不足。最后，作者感慨AI发展迅速，但同时也强调了AI研究和应用的高门槛。</p>
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<ul><li><a href="#起因">起因</a></li><li><a href="#关于阿里qwq模型的体验">关于阿里QwQ模型的体验</a></li><li><a href="#关于新出的mac-studio的看法">关于新出的Mac Studio的看法</a></li><li><a href="#关于如何查看maxkb的完整接口文档">关于如何查看MaxKB的完整接口文档</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AI发展好快啊～<!--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>自从<a href="/2025/02/22/llm.html">上次</a>写完文章之后，最近这段时间LLM圈又有了不少更新，感觉很值得试试看。所以这次就来看看这些新东西有什么特别的地方吧。</p>
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<h1 id="关于阿里qwq模型的体验">
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<a href="#关于阿里qwq模型的体验"><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> 关于阿里QwQ模型的体验
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<p>前两天阿里的推理模型QwQ模型更新到正式版了，不过其实我也没试过他们的预览版效果怎么样……但按照他们的说法，他们的32b参数的模型水平已经相当于DeepSeek-R1 671b的模型了。如果真是这样，那就太好了，毕竟那个671b参数的模型部署难度还是相当大的，在当时想部署一个能用级别的还是挺烧钱的。但如果这个32b参数的模型能达到相同水平，那就完全没有必要买那么贵的硬件了。像上次买的RTX4090 48GiB显存魔改版可以轻松跑QwQ 32b Q8量化的版本（速度能达到23T/s），就算想跑没有量化的fp16版，也只需要再买一张RTX4090 48GiB就够了，这个成本相比DeepSeek-R1低太多了。 </p><p>
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所以刚发布的那天我下午就把模型下载下来试了试，随便试了几个问题，答得效果确实不错，我对比了一下DeepSeek-R1，试了试“世界上最长的单词中哪个字母最多”这个问题，两边回答的格式几乎一样，都说的是“硅肺病”的英文，并且都进行了字母数量分析，主要的结论都分析正确了，但是第二多和第三多的字母数量两边说的都不完全正确。另外我还试了试DeepSeek-R1的14b和70b蒸馏版，虽然回答正确了，但是并没有分析具体字母的数量，所以从这一点来看确实是和DeepSeek-R1的水平很相似。不过后来我又让其他人试了试文本分析之类的能力，似乎没能达到他们的预期，另外我还测了测比较宽泛的问题，以及解析文本之类的问题，结果很多问题没能正确回答……所以还是不能和DeepSeek-R1相比较，不过相比DeepSeek-R1各个蒸馏版的水平还是强了不少的，至少没有出现在回答结果中随机输出英文的情况，但是偶尔会出现没有闭合标签“</think>”的情况，看起来应该不能用于生产环境……要想正经用还是得用完整版的DeepSeek-R1，但毕竟成本问题还是很大啊……所以如果需要考虑成本问题的话用QwQ还是很不错的选择。 </p><p>
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不过QwQ相比DeepSeek-R1还有一个优势，那就是支持Agent能力，原生支持调用用户提供的函数，像它虽然解析文本的能力不怎么强，但是它可以调用工具来处理，而DeepSeek-R1要想支持就得写提示词，但是毕竟没有专门训练过，不一定能正确使用工具（虽然我没试过😝）。 </p><p>
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另外说到Agent，好像有个叫“Manus”的产品挺火？但那个我实在没兴趣，一点技术含量都没有，还搞什么邀请码，一看就是买的水军，而且还被人不到一天时间实现了开源版<a href="https://github.com/mannaandpoem/OpenManus">OpenManus</a>，给人笑掉大牙了🤣。</p>
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<h1 id="关于新出的mac-studio的看法">
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<a href="#关于新出的mac-studio的看法"><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> 关于新出的Mac Studio的看法
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<p>搭完整版的DeepSeek-R1即使是使用上次所说的<a href="https://github.com/kvcache-ai/ktransformers">KTransformers</a>框架也是相当费钱的，最起码也得10万CNY左右。但最近几天苹果出了新的Mac Studio，最高配的M3 Ultra可以选配512GiB的内存，可以轻松跑DeepSeek-R1 671b Q4_K的版本，然后价格最低仅需7.5万CNY。我之前还想着是出M4 Ultra呢……结果出了个M4 Max，不过新的Mac Studio出的速度比我预期的快了好多，我本来以为会在WWDC25的时候出呢……看来是想借DeepSeek-R1大卖一波，当然从这个产品来说确实应该是会大卖的，回头看看能不能搞一个来。不过现在才刚开售，还没人拿到实物呢，也没人实机跑一下，所以先等等最早买到的人跑一波看看，如果效果好的话也许能整一个呢……</p>
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<h1 id="关于如何查看maxkb的完整接口文档">
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<a href="#关于如何查看maxkb的完整接口文档"><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> 关于如何查看MaxKB的完整接口文档
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<p>上一篇文章我说明了一下如何解除MaxKB用户、应用以及知识库的数量限制，后来我发现它还限制了社区版查看完整API文档的能力😅，这个限制给我看的那叫一个大开眼界，它居然还给这个文档整了个硬编码的密码，从来没见过这么搞开源的，具体就是<a href="https://github.com/1Panel-dev/MaxKB/blob/f1a1c40724ceba108febb416aadb01ccb71c3add/apps/common/init/init_doc.py#L80">这一行</a>。虽然我不知道这里面提到的MD5对应的密码是多少，但是既然是开源代码，我把这句话删了不就行了……不过实际上不太行，因为它使用了Django的国际化功能，直接删掉会影响这个文件的行数，程序会报错。不过可以仔细看一下关于“init_chat_doc”这一行在密码的判断后面加了个“or True”，看来是MaxKB的开发者后来应老板要求放开“chat_doc”的限制，但是又懒得改国际化那边的东西所以加的这个吧🤣，那既然这样，我直接给“init_app_doc”对应的那句话也加个“or True”不就行了，加完之后打开“/doc/”路径，就可以看到MaxKB的完整API文档了，不需要自己手动再去抓包测试了。 </p><p>
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至于其他的专业版功能我看了一下应该确实是需要用到XPACK包的（不过其实关于修改页面风格的前端开源了，后端在XPACK里，要想用得自己实现接口），开源的这部分最多只能到这里了，估计是这些限制没法单独搞一个包，所以他们就直接在开源代码上做限制😅，看来他们老板也是没眼力啊。 </p><p>
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其实与其余用MaxKB，不如用<a href="https://github.com/langgenius/dify">Dify</a>，至少它没有在代码里塞莫名其妙的东西来恶心人，文档也相对更完备，不过它目前还是相当的不成熟，有很多BUG，比如上传知识库显示支持Excel，但是解析的时候会失败，上传知识库如果通过改配置超过15M解析也会失败，还有它的插件很多也是不能用，比如目前阿里云的百炼会报错，退回上个版本就不支持思维链的展示等等……总之不太适合生产使用。</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>现在的AI发展确实是快啊，才几天时间又有一堆有意思的发展，应该说现在很多公司都在趁这个机会来发布自己的产品吧，感觉现在也是一个能有很多机会的时刻，不过AI对研究能力的要求也是相当高的，想在这个时间蹭热度也得有相当厉害的能力……像阿里的水平也是相当强的，可惜营销水平不太行😆。只是像我应该也只能看着大公司的百花齐放吧，看看接下来的时间还会不会出现一些有意思的东西。</p></main>
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<small style="display: block">tags: <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=AI"><em>AI</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/2025-03-08-llm2.md">查看原始文件</a></span></small>
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$.get(BlogAPI + "/suggest?id=/2025/03/08/llm2.html&update=" + lastUpdated.valueOf(), function (data) {
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||||
if (data.length) {
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||||
getSearchJSON(function (search) {
|
||||
suggest.empty();
|
||||
var searchMap = {};
|
||||
for (var i = 0; i < search.length; i++) {
|
||||
searchMap[search[i].url] = search[i];
|
||||
}
|
||||
|
||||
var tooltip = $('<div class="content-tooltip"></div>').appendTo('body').hide();
|
||||
for (var j = 0; j < data.length; j++) {
|
||||
var item = searchMap[data[j].id];
|
||||
if (item) {
|
||||
var link = $('<a href="' + item.url + '">' + item.title + '</a>');
|
||||
var contentPreview = item.content.substring(0, 100);
|
||||
if (item.content.length > 100) {
|
||||
contentPreview += "……";
|
||||
}
|
||||
link.hover(
|
||||
function(e) {
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||||
tooltip.text($(this).data('content'))
|
||||
.css({
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||||
top: e.pageY + 10,
|
||||
left: e.pageX + 10
|
||||
})
|
||||
.show();
|
||||
},
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||||
function() {
|
||||
tooltip.hide();
|
||||
}
|
||||
).mousemove(function(e) {
|
||||
tooltip.css({
|
||||
top: e.pageY + 10,
|
||||
left: e.pageX + 10
|
||||
});
|
||||
}).data('content', contentPreview);
|
||||
|
||||
suggest.append(link);
|
||||
suggest.append(' - ' + item.date + '<br />');
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
} 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="/2025/02/22/llm.html">
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上一篇：近期LLM的部署与应用经历
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</a>
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</span>
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<span class="next">
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<a href="/2025/03/22/hifi.html">
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下一篇：关于HiFi的尝试与探索
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</span>
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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: '/2025/03/08/llm2', // 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>
|
||||
<!-- <![endif]-->
|
||||
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||||
</section>
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||||
<!--[if !IE]> -->
|
||||
<div id="landlord" style="left:5px;bottom:0px;">
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||||
<div class="message" style="opacity:0"></div>
|
||||
<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="/2025/03/08/llm2.html" />
|
||||
<label for="load_this">
|
||||
<span style="font-size: 11px; color: #fff;"> 想问这篇文章</span>
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||||
</label>
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||||
</div>
|
||||
<div class="live_talk_input_text_body">
|
||||
<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>
|
||||
</div>
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</form>
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</div>
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||||
<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>
|
||||
<div class="live_ico_item type_talk" id="showTalkBtn"></div>
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||||
<div class="live_ico_item type_music" id="musicButton"></div>
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||||
<div class="live_ico_item type_youdu" id="youduButton"></div>
|
||||
<div class="live_ico_item type_quit" id="hideButton"></div>
|
||||
<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>
|
||||
<input id="duType" value="douqilai" type="hidden" />
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</div>
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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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