AI探索站 - 即刻圈子 2024年11月11日
这可能才是 AI 陪伴真正该有的样子|对谈刷屏产品 EVE 创始人 Tristan - 42章经
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EVE团队从游戏切入,打造AI陪伴产品,区别于Character.ai等聊天机器人。他们通过收集真人陪聊数据,建立“陪伴”认知和数据壁垒,强调AI陪伴需具备超级对齐、真实时空感知、独立人格和荷尔蒙等要素。EVE采用3D写实风格,并构建被动记忆和主动记忆系统,通过游戏化方式推进用户交互。团队认为AI陪伴与内容消费不同,前者是建立情感连接,后者是互动内容创作。EVE的商业模式包括订阅和游戏化付费,未来成本有望下降,具备发展潜力。

🤔**基于真人陪聊数据构建陪伴模型:**EVE团队通过收集大量真人陪聊数据,并结合心理学家的分析,提炼出“陪伴”的方法论,将其注入到AI模型中,旨在打造更具情感价值的AI陪伴体验。

🤝**AI陪伴需具备四大要素:**团队认为成功的AI陪伴需要具备“超级对齐”(建立共同记忆)、“真实时空感知”(感知现实世界)、“独立人格”(拥有自身目标和生活)以及“荷尔蒙”(视觉吸引力)等四个核心要素,以构建更真实、更具吸引力的AI伴侣体验。

🧠**构建常识记忆系统:**EVE采用被动记忆(RAG)和主动记忆(128个记忆槽位)相结合的方式,通过500-1000轮的聊天,将记忆槽位与真人对齐,实现AI对用户记忆的深度学习和理解。

🎮**游戏化设计提升用户粘性:**EVE通过游戏化的方式来推进用户与AI的互动,包括剧情、人设、数值系统等,并采用3D写实风格,提升用户体验和产品吸引力,促进用户持续使用。

💰**商业模式探索:**除了订阅模式外,EVE还探索服装、卡牌、互动收费等游戏化付费方式,并预计未来成本会持续下降,为商业模式的可持续发展奠定基础。


这可能才是 AI 陪伴真正该有的样子|对谈刷屏产品 EVE 创始人 Tristan - 42章经

如何做一个真正靠谱的擦边虚拟女友?推荐听一下这期《42章经》。和 Character.ai、星野这些聊天 bot 的产品路线不同,EVE 团队选择从游戏切入。团队之前做了国内首款男性向恋爱游戏,流水做到接近两个亿。一些比较有启发的点:

- 最有意思的是团队如何建立在“陪伴”这件事上的认知和数据壁垒。为了能够将陪聊的情绪价值做到位,团队在现实中找了很多顶级的真人陪聊(888元包天的那种),让这些陪聊和指定的男生用户聊天,收集了几百个真人陪聊的数据用作 post training 注入到模型中。“我们要直接拿到真实的聊天数据,在这个过程中提炼她们的方法论,我们要去研究比如到底如何去定义一个人,到底如何去制造一个好的聊天,到底什么叫情绪价值,什么叫男友,什么叫女友,我们都做了很多很多的定义…这个陪聊她坐在一个位置上,她两边都是我们招的心理学家。这两个心理学家每天在 hack 这个陪聊的大脑,因为陪聊她其实完全靠天赋,所以这两个心理学家每天在 hack 她黑盒里面的思维链到底是什么… 我们现在其实也在研究所谓的情感 COT ,当你看到一句话的时候,你的脑海中其实分了很多个步骤。我看到这句话,OK,这个人背后动机是什么?然后像在我们刚刚的框架里面,我看到这句话,我会去调相关的记忆,我召回的记忆是什么?然后当前的话题我和他聊天是在处于什么样的状态?所以我该做怎么样的回复?此刻我的目的是什么?有可能这样的东西组合起来。当然我这个现在说的有点玄,我们还没有真的把这个情感 COT 做进去。”

- 经过这种长期调研之后,团队现在的认知是:“陪伴”和“内容消费”是两个不同的概念。Character.ai、星野本质上是一种互动内容,类似于互动小说,是用户用自己的 强 UGC 能力去跟 LLM 共创一个故事,完全不是陪伴。陪伴是有一个跟你超级对齐的灵魂伴侣陪你一起去面对这个不确定的世界。这个产品它就是一个你的异地恋的女友或者男友。你们能在微信上做的一切的事情,在这个产品上它都能做,级别高了还可以开车。

- 什么是好的 AI 陪伴?团队认为需要有四个要素,第一是“超级对齐”,她需要有一个很好的常识记忆系统, 记录你们俩足够多的共同经历,然后再通过游戏化的方式来去推进你去跟他聊这么多轮。第二是“真实时空感知”,AI 她需要具备对真实世界的实时感知,同时又必须承认自己是 AI。第三点是“独立人格”,AI 不能是一个躲在屏幕后面等着你回家的一个小猫。它得有自己的行为,有自己的目标,有自己的生活,只是它恰好选择跟你在一起了而已。这样其实就是构成了现实中人与人之间的情侣关系。第四个点是“荷尔蒙”,人是视觉的动物,然后很多人跟 AI 聊不下去的原因其实就是因为他对 AI 是没有所求的,因为 AI 不可能跑到现实中跟你奔线,对吧?所以荷尔蒙相关的设计就很重要,所以我们做了很 fancy 的 3D 视觉,我们做了很多很棒的 PVC 剧情,就是为了去把这个钩子给到你。

- 如何构建一个足够好的常识记忆系统?团队给出的方案是:被动记忆(RAG,更类似关键字搜索)+主动记忆(128 个记忆槽位,本质上是将日常沟通的内容分了 128 类标签)。通过 500 -1000 轮的聊天,就可以将这 128 个槽位和真人对齐填满。

- 对话中,需要大量的工程实践,每一轮对话的逻辑:(输入用户对话)记忆召回(RAG被动召回 + 128个记忆槽的主动找回) + 对话总控模型(当前状态分析,选择后续对话策略)+ 后续Action(话题制造、深度思考等)

- 选择 3D 写实风格,主要原因是希望画风的通用性更强,能够被更大的用户群接受。3D 成本不低,即便有经验的团队,搭管线也需要一年左右时间。但相比 3D 来说,更难的还是剧情和人设,如何做一个好的擦边?这包括如何构建一个能够给人提供情绪价值的虚拟人设,如何做激励和成就体系,如何做数值系统等等。在游戏剧情和人设上积累的经验也是团队最大的壁垒。

- 现有对话成本远高于现有类似 Character.ai 的模型,考虑到后续成本每年下降 75%,所以现阶段成本低于用户 LTV 即可。

- 商业模式:除了订阅(cover token 成本)之外,更多游戏化付费方式,比如服装、卡牌、互动收费等。

总之这期真心推荐听一下,对于什么是 AI 时代的数据和认知壁垒会有较好的启发。虽然产品我还没有体验到,但感觉团队收集数据和 knowhow 的动作方向是很对路的。

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