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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
过去一年半做了多个AI项目，有简单有复杂的，有面向超大规模的小白用户，也有面向垂类人群，其中prompt是非常核心的要素，也是大家在做项目时绕不开的逻辑。在此总结了做prompt方案设计的经验和教训
核心结论：
GenAI带来应用新范式，支持通过prompt生成优质的个性化结果，但大众用户不想打开键盘，也不知道填什么prompt，所以需要在保证最终效果的前提下，尽可能通过低成本的表达方式来获得用户的意图。
对话式交互是未来，但目前还无法取代传统图形化交互。
1. 交互：不要让prompt变成操作阻力
- 非必要，勿填prompt，让用户多填一个字，都是对用户规模和转化率的巨大折损；
- 如果有prompt的效果更好，那么把prompt做成选填，让专业用户有选择，又不影响小白用户的使用路径；或者首次不填，快速预览结果，后续深度使用再填
- 如果必须填，尽可能填用户不需要额外思考的，否则用户一思考，数据就掉
- 通过推荐词降低输入门槛，并保证对prompt的响应，避免拔高用户预期后但结果又不符预期
2. 信息：通过算法、或信息授权方式来获取用户意图和context背景信息，而不一定要手动输入
3. 流程：把prompt填写留在最后一步，让用户先完成简单的熟悉的操作，增加沉没成本
4. 生态：少数偏专业用户的prompt，沉淀在端内成为模板流转，服务更广大小白用户一键套用和二创。对工具产品来说，飞轮逻辑可能比漏斗逻辑更重要，因为效果比效率更重要。要站在整个平台，整个大生态去思考，从更长周期看对用户的价值，对平台的增长和商业化的价值
提示：
- 我是在一个已有的大体量的移动互联网产品中融入AI能力，用户的习惯、预期，以及业务指标护栏都会对新方案的设计做限制
- 以上交互案例是表象，数据也是表象，仅供参考，不一定能复用到其他产品
- 最重要的是，你的用户是谁，他们的需求是什么，你的产品当前处于什么领域、什么阶段，如何更好的满足他们的需求
核心结论：
GenAI带来应用新范式，支持通过prompt生成优质的个性化结果，但大众用户不想打开键盘，也不知道填什么prompt，所以需要在保证最终效果的前提下，尽可能通过低成本的表达方式来获得用户的意图。
对话式交互是未来，但目前还无法取代传统图形化交互。
1. 交互：不要让prompt变成操作阻力
- 非必要，勿填prompt，让用户多填一个字，都是对用户规模和转化率的巨大折损；
- 如果有prompt的效果更好，那么把prompt做成选填，让专业用户有选择，又不影响小白用户的使用路径；或者首次不填，快速预览结果，后续深度使用再填
- 如果必须填，尽可能填用户不需要额外思考的，否则用户一思考，数据就掉
- 通过推荐词降低输入门槛，并保证对prompt的响应，避免拔高用户预期后但结果又不符预期
2. 信息：通过算法、或信息授权方式来获取用户意图和context背景信息，而不一定要手动输入
3. 流程：把prompt填写留在最后一步，让用户先完成简单的熟悉的操作，增加沉没成本
4. 生态：少数偏专业用户的prompt，沉淀在端内成为模板流转，服务更广大小白用户一键套用和二创。对工具产品来说，飞轮逻辑可能比漏斗逻辑更重要，因为效果比效率更重要。要站在整个平台，整个大生态去思考，从更长周期看对用户的价值，对平台的增长和商业化的价值
提示：
- 我是在一个已有的大体量的移动互联网产品中融入AI能力，用户的习惯、预期，以及业务指标护栏都会对新方案的设计做限制
- 以上交互案例是表象，数据也是表象，仅供参考，不一定能复用到其他产品
- 最重要的是，你的用户是谁，他们的需求是什么，你的产品当前处于什么领域、什么阶段，如何更好的满足他们的需求
刚刚国内的一个做网文的客户看了下效果，表示满意。
然后，他们公司把这个程序买下来了……
有点夸张，但是真的……
感谢AI赏饭吃，本周加鸡腿。
把我整理出来的prompt分享给大家吧：
视角：视角为上帝视角，读者知道每个人物的行为动机，和心里活动。
读者群体：15到25岁的少女或者女性群体，晋江网站的读者
文风：幽默风趣，俏皮，充满着女性的可爱和柔美
段落风格：多换行，少用长句子，多用对话推进情节，避免过多的解释
情节：可以按照你的理解增加新的故事情节，如果你觉得当前的情节不足以支撑过多的字数情节，你可以按照你的理解来丰富内容，甚至创造新的支线剧情
避免重复：不仅避免相同的句子、情节、对话、场景描述和情感表达，还要确保任何重复的信息都能有所不同地呈现，以增加故事层次感，减少冗余感。
剧情快速推进：在每一章或每一个重要场景中，确保有推动情节发展的事件或决策。减少缓慢的内心独白或背景介绍，通过角色的行动和对话来展示故事关键要素。
连贯无断层：每个情节的承接点应自然流畅，从一个场景进入下一个场景时，合理描述事件或情绪的变化，避免突然的情节转折让读者感到突兀。
起承转合清晰：在每个段落或章节中，设置小的高潮和转折，并为主要情节做好铺垫，使读者能够循序渐进地融入情节发展。
无意义的对话和场景减少：确保每一句对话、每一个场景都具有明确的情节功能（推动情节或展现角色性格）。无实质内容的对话避免出现，每一场景的描写都应紧扣情节或人物发展。
多换行、少用长句：增加视觉上的“喘息”空间，使用短句增强节奏感。在描述情绪时用简练的词汇，不冗长，保证阅读时顺畅。
语言流畅自然：选用简洁明了的现代用词，减少过多修饰，避免用过于冗杂或华丽的语言，特别是在紧张的情节或情绪描写中。
情感和情绪的准确表达：用更直接、精准的方式表达人物情绪，避免含糊或过于抽象的情感表述。情感逐步递进，增加人物情感的张力。
视觉与情境感的渲染：在环境描写中，用简洁而富有画面的文字，将场景“画”出来，使读者更容易融入。
然后，他们公司把这个程序买下来了……
有点夸张，但是真的……
感谢AI赏饭吃，本周加鸡腿。
把我整理出来的prompt分享给大家吧：
视角：视角为上帝视角，读者知道每个人物的行为动机，和心里活动。
读者群体：15到25岁的少女或者女性群体，晋江网站的读者
文风：幽默风趣，俏皮，充满着女性的可爱和柔美
段落风格：多换行，少用长句子，多用对话推进情节，避免过多的解释
情节：可以按照你的理解增加新的故事情节，如果你觉得当前的情节不足以支撑过多的字数情节，你可以按照你的理解来丰富内容，甚至创造新的支线剧情
避免重复：不仅避免相同的句子、情节、对话、场景描述和情感表达，还要确保任何重复的信息都能有所不同地呈现，以增加故事层次感，减少冗余感。
剧情快速推进：在每一章或每一个重要场景中，确保有推动情节发展的事件或决策。减少缓慢的内心独白或背景介绍，通过角色的行动和对话来展示故事关键要素。
连贯无断层：每个情节的承接点应自然流畅，从一个场景进入下一个场景时，合理描述事件或情绪的变化，避免突然的情节转折让读者感到突兀。
起承转合清晰：在每个段落或章节中，设置小的高潮和转折，并为主要情节做好铺垫，使读者能够循序渐进地融入情节发展。
无意义的对话和场景减少：确保每一句对话、每一个场景都具有明确的情节功能（推动情节或展现角色性格）。无实质内容的对话避免出现，每一场景的描写都应紧扣情节或人物发展。
多换行、少用长句：增加视觉上的“喘息”空间，使用短句增强节奏感。在描述情绪时用简练的词汇，不冗长，保证阅读时顺畅。
语言流畅自然：选用简洁明了的现代用词，减少过多修饰，避免用过于冗杂或华丽的语言，特别是在紧张的情节或情绪描写中。
情感和情绪的准确表达：用更直接、精准的方式表达人物情绪，避免含糊或过于抽象的情感表述。情感逐步递进，增加人物情感的张力。
视觉与情境感的渲染：在环境描写中，用简洁而富有画面的文字，将场景“画”出来，使读者更容易融入。
代码能力超过了 4o，接近 Claude 3.5
整个系列还有 0.5B / 1.5B / 3B / 7B / 14B 几个规格。
另外提供了常见格式的量化模型。
还有一个类似 Claude Artifacts 的工具被开源，可以去玩玩。
详细信息：https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-coder-family/
整理了一下笔记，内容包括：
- AGI 何时到来
- Scaling Hypothesis的定义以及是否结束
- Anthropic的产品策略
- LLM可解释性研究
- AI发展时间线的介绍和预测
长文内容：https://mp.weixin.qq.com/s/OClP9QhQUGAp5DHZ9zh3jQ
prompt ：
based on what you know about me. draw a picture of what you think my current life looks like
- 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。
- 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。
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。
“只有把无聊当有趣的傻逼，才会希望破坏一切有趣的东西，才会希望世界呆板而对立，才会愿意把所有高于现实的精神追求重新拖回到最基础的正确。
游戏、电视、小说、音乐、社交媒体等等娱乐方式从来都只有一个目的，那就是把无聊闲散的时光变得有趣，而不是变得有意义。
假如每个人都要求自己看到的一切东西都有意义，那么所有人都会成为被规训的那种人，互相劝阻，互为藩篱，谁都无法成为一个真实自由的自己。
人类的性别可能有九十多种，但性格只有有趣和把无趣当有趣两种，而且彼此互斥，极端对比。我只是希望，最终被歧视和孤立的是后面那种傻逼。”
虽然是写游戏的但是对于所有内容产业都是通用的。
我之前在 NotebookLM 代表的模态互转生产内容的 AI 新交互范式中说过，评判这个能力是否成熟的唯一标准是是否可被消费。
其实用他这里提到的是否有趣更加合适一些。
内容消费者根本不关心你的人种、性别你制作的时候使用的工具，有没有使用 AI，他们只关心你的内容是否有趣。
