从 LLM 参数记忆中抽取完整文本的实验项目。

通过给 LLM 提供种子文本（书名+作者，或开头段落），利用模型在训练时记忆的文本内容，迭代式地续写出完整原文。核心流程：

1. Phase 1（可选）：概率探测 —— 取前 50% 预测后 50%，评估相似度决定是否继续
2. Phase 2：滑动窗口迭代抽取 —— 每次取最后 N 个 token 作为上下文，逐步续写直到全文末尾
3. 格式化输出：按中英文句末标点分句，双换行分隔

pip install openai python-dotenv modelscope

在 .env 中配置 API 密钥：

API_KEY=your_api_key_here

修改 extract_memory.py 中 __main__ 部分的配置后运行：

python extract_memory.py

.
├── book/                  # 原始书籍文本（ground truth）
├── output/                # 抽取结果输出
├── extract_memory.py      # 核心抽取脚本
└── .env                   # API 密钥配置（不纳入版本控制）