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我没仔细研究过帖子get得到的网页代码，所以暂时不太清楚get请求返回后怎么解析获取标题。不过你这个xhr.open("GET", "link",true)里面的“link”只是先占个位置提示用的吗，正常这里面要填链接的，你这里放了个字符串“link”，就算去掉引号用link变量也不行，你前面定义的link赋值是个列表，里面的内容还是标签组，你得从单个a标签里提出href里的链接放在这里
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大概就是AI少女，性格比较活泼好奇的，我希望能结合我的长期记忆机制还有知识库之类的来实现逐步教导让她学习到些东西
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我是记得老早以前加了个屏蔽的规则，大概就是把带时间日期的都屏蔽掉，省的看到什么考古啊之类的，不过因为那个规则是简单粗暴的屏蔽数字来着，导致好些正常弹幕也没了，虽然偶尔会感觉弹幕有点缺失（比如翻译字幕之类的），不过大体上也能正常使用
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word我倒是没试过打开那些大文档，我不是很常用，我现在大部分情况用的还是notepad++这个软件，虽然大了也会崩，不过我是有一些特殊格式需要才用的，比如json，md，以及看一些简单的代码
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我其实就是看了这个up的视频后才有想法整ai机器人，做出尽可能拟真的效果来，想办法让对话的人都觉得对面好像是个真人一样，并且现在的大模型智商我感觉也差不多够了，我还打算让AI给我生成一个人设给机器人用，找个时候把代码整出来试试看
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文本的占用大小比图像小多了，图片视频音频这些多媒体就是占用容量最主要的东西，哪怕这些实际上已经是经过压缩算法优化过的了 不过有时候你可能看着一个文本文档有十几MB什么的，这种也要小心一下，因为这种情况下里面的文字数量是非常惊人的，你用记事本打开都可能会崩溃）还得找一些专用的工具来打开
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应该没有吧，我是没看到）大伙都蛮友善的，虽然有些人可能更喜欢默剧那种，但是也只是委婉的表达，基本上看不到一些很有攻击性的，况且人家本来就是说话的，默剧才是比较少的，反正他说话也不怎么影响，我照样都看的
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我用你那个在我浏览器的控制台输入看不到什么，我自己写了一个能在我这边正常运行的，你可以看看有没有用 如果你要筛选时间time标签的话，可以试试这个： document.querySelectorAll('#elFullNotifications_menu ol.ipsDataList li.ipsDataItem > div.ipsDataItem_main > a > span.ipsType_light > time'); 如果你要筛选带有链接的a标签的话，就试试这个： document.querySelectorAll('#elFullNotifications_menu ol.ipsDataList li.ipsDataItem > div.ipsDataItem_main > a'); 至于显示版区的话，你可以先试试看先在那个地方加个占位的标签写几个字看看显示效果，这个好像不太好弄的样子，可以弄好后再去整从链接里获取版块信息等
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那个挺好玩的，就是up提前弄了一个ai机器人，并且让他加入了一个QQ群，提前在群里潜伏了一段时间，并且中间没人怀疑过，最后up再在群里跟大伙说，其实有一个ai混进来了，让大伙投票选出是哪个，最后甚至都没找出来，伪装的特别好 主要那个up写的也挺合理，ai会把长句子分割成短句子分开发送，更像真人，并且还会发送表情包，正常聊天确实不太容易发现
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容量肯定是要的，不过这种基本上就是文本，光文本的话其实还好，像是纯文本，1MB大小的文档，大概能存储几十万个汉字，其实能存挺多的，不过我现在用的是知识库，他的存储是将文本先转换成多维向量，这个貌似就得多点了，不过总归来说应该还好，不用很多，至少我觉得短期内都用不到几百MB
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他是发视频，不过我想应该是好好休息了，因为他的视频确实一句话都没说过）纯默剧，虽然没有说话但是搞笑程度也不低，我最先看到这个up就是看那些默剧，反而现在他说话了我还有些不适应）
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链接还是好获取的吧，就在这里 li标签中的class为ipsDataItem_main的div标签，应该能用querySelector选中那个a标签，然后用getAttribute('href')来获取链接吧？我倒是也没试过，可以试试看这样，你之前替换时间的时候time标签所在的span标签正好就是这个a标签的子标签来着，之后用XMLHttpRequest对链接发get请求获取帖子页面代码就能尝试解析了 至于读取异常，应该不会吧，一般情况下不对标签做什么修改都没啥问题，有问题的话你也可以加几个console.log输出检查一下 js我也只是简单学过一些基础的，用的不多，弄脚本的话我是从最开始简单的弄，比如看小说的时候写脚本去掉小说页面的广告标签这种，参考我也没什么经验，不过你应该可以去试试谷歌的gemini，我最近才开始用这个帮助我写代码 ，效果挺好的，基本上都能完美解答我的疑问，完全能当成一个擅长敲代码的人用，理论上我感觉你甚至能直接让AI帮你写出一整个完整的脚本）
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我想弄的话用一两天应该就能弄个差不多，我感觉应该是有比较大的提升效果的，但是我还有个地方在考虑，因为我是想放到QQ机器人里的，如果是和我一对一的聊其实还好，如果是多人群一起聊的话，又得考虑一下怎么整了，我不太可能每个人一说句话就让AI回复，一个群聊每天上千句话总不能AI也回上千句，之前在b站看到一个up整AI狼人杀的时候好像是每几句话让AI回一下，感觉还得再打磨一下流程设计
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可能是）不过这名字倒是也好记，起码我第一眼有想要记住UP名字想法的时候看到这个就有了个印象 我挺喜欢他的VR系列的，对了，说起VR，还有个up叫叶猫gamer来着，他之前有段时间似乎是嗓子不好，就出了几期像是默剧一样的游戏实况，但是节目效果非常好，非常搞笑，我还挺喜欢的，配音配的很有意思
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不会的，AI聊天的正常流程其实都是直接把聊天记录发给AI，上下文记忆就是这样实现的，你看着可能只是把最新一条消息发送给AI，实际上是连同前面的消息记录也发给了AI，这样AI才能知道前面的内容 AI本身没有记忆功能，所以才只能把前面的内容一块发给AI才能让AI理解，如果想要存储记忆，基本上就是得像我这样另外整个地方存，然后要的时候再发给AI
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主要郎中的视频虽然讲的恐怖游戏，但是实际上大部分看着不恐怖，跟玩普通游戏一样，还有节目效果，我是当搞笑视频看的） 类似的可以拿来下饭看的up我还看过折纸姬，还有个拧不动啊真拧不动，就是饭点的时候放着看看
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就是我想弄个有长期记忆的AI，加上知识库又能存东西，所以我就想到了这个，因为这个知识库检索能力其实挺高的，你哪怕提到一个关键词也能给你检索到最相关的信息，因此这么整的话我应该就能做到提起上个星期的什么事AI也能知道我说的什么，并且能继续跟我聊 今天我还去找AI商讨了一下这个方案的可行性，谷歌那模型确实好用啊，不仅充分理解了我的意思，还给我点出了几个需要注意的方面，回答了我好些疑问，只用了一个小时我大概就确立了一个比较明确的流程设计了
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是了，现在用那模型做知识库的向量化模型整的挺好了，基本上我想问的都能查出来，我今天还去找AI商讨了一下拿来做记忆库的可行性，基本上有了个大概的框架了，我的预想是整出来一个可以有长期记忆的聊天AI，比如说我提起上周的某个事情AI也能记起来并且继续跟我聊这种
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草，我倒是听说有些浏览器可能因为内核或者渲染等原因会有一些代码不能通用的现象，不过还没遇见过这些，主要我js写的也少） 我现在用的浏览器是opera来着，很早就被我把升级更新相关的东西全给篡改掉了，就不用一直更新浏览器，然后就导致了前段时间油猴更新给整的直接不能用了，新版的不支持旧版的opera浏览器，我花了好些功夫才降回旧版然后提取出原来的脚本，差点手写的几个脚本都没了（）还是得记得备份
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知识库的话都是我自己写代码整的，开放的接口也是只给AI，理论上污染的可能性几乎没有，除非AI发癫给我乱加东西，现在一想我好像更有头绪了，让AI在每次对话，每小时，这种节点都去整理记忆，比如说每次对话就先把这次对话的信息存进来，然后每小时AI就把最近一小时存进来的信息读取一下整合起来再存进去，再换成每隔24小时就把今天的所有信息取出来再整理存进去，这样应该能很好地表现出来
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主要是看训练的数据吧，毕竟国内模型肯定中文为主，几乎都是中文的数据，所以理解能力也高，国外的话，像谷歌那个我猜就没加多少中文数据，这时候让模型去读中文文本的意思大概就像是个只知道你好再见小笼包的外国人去读，什么都读不出来，但是换成英文他就很懂了 我之所以会优先谷歌是因为谷歌自己的gemini聊天模型的中文就整的挺不错的，聊天起来毫无压力，我还以为向量化模型也行，结果是中文支持很糟糕，要是没看到网上的资料我还在找自己的问题
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游戏的话我现在主要看原野郎中，他也是有讲恐怖游戏的，不过确切来说大部分都是“垃圾恐怖游戏”，整的挺好玩的，也有几个精品的高质量视频，给游戏的故事很好的呈现出来了的，我有时候吃饭的时候就看他视频）
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直接替换掉肯定比计算快，毕竟现成的东西，已经有你要的了，就直接替换就好了 至于版块显示，用简单的方法好像不行，我看了看通知那边的网页标签，基本得不到什么和版块有关的信息，只有一个帖子链接，这个也看不出来 不过还是可以用代码访问这个链接然后获取版块信息的，只是资源占用量可能会更大些，这方面我只在一个b站查成分脚本看到过，会查评论里每个人的动态然后总结成分，我自己没整过，技术力也不够整这种）看了一眼你发的367ddd佬的脚本代码好像也是逐个打开页面去判断的 看了一下，用代码获取帖子链接访问后是可以获取版块信息的，所以是可以做到显示版区的，理论上修改367ddd佬的脚本改成你想要的那样也是可以的，不过我js其实功底没那么深，只懂一些皮毛，这种方法我倒是还没试过）但是应该是可行的
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最近给AI加了个知识库，效果比我以前预想的好，我之前一直以为rag知识库核心的向量化模型只是个将文本转换成向量用于计算用的，结果最近才明白这个模型是用来提取文本中含义的，然后就可以放在空间上进行计算比较。 比如说“我带狗去看医生”和“我带猫去看医生”，这两句的意思就比较接近，最后在空间中的位置也会更近 知识库就是通过提取你发言的信息，然后根据这些信息在知识库里寻找最接近含义的文本，然后返回这段文本 我以前也搭过，但是效果不好，前几天试了一次，还是不太好，结果换了个国内智谱的向量化模型，效果直接提升几十倍，然后我才明白，我之前用的模型，要么太辣鸡了，要么就是国外的对中文支持几乎没有 现在几乎能做到我把一些游戏啥的信息放进去，然后接上AI问，AI每次都能准确回答出来，效果让我有点感动
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给群友用的，反正群友一天加起来也用不了几十次，除非哪天有几个群友闲的无聊了一直聊可能会调用个几百次，给自己用的话我打算另外整一个知识库 我是有个想法，拿知识库当AI的记忆库，然后每次跟AI聊天就让AI自己总结聊天内容存进去，这样聊天的时候提到这件事AI也能通过知识库获取之前的记忆
