做大模型情感陪伴产品两个月了，回收到一些用户反馈和数据反馈。大致总结下踩过的坑和观点吧。

做大模型情感陪伴产品两个月了，回收到一些用户反馈和数据反馈。大致总结下踩过的坑和观点吧。 1.最容易接受AI陪伴的是老人和孩子： 基于近期的一些用户调研和研究，发现中老人和孩子相比较年轻人不太会排斥AI，也很难识别出AI，会很乐意陪AI聊天。 2.构建人设要用Lora而不是全量微调： 后者会导致模型过拟合的问题出现，请使用Lora来构造目标的人设。Lora的训练方式就是构造一些对话语料作为训练集就行。更别去想着用prompt模板来构造人设，这样会欠拟合。 3.多模态非常重要： 外貌、声音可以极大的提升用户的沉浸感。现在很多产品依然使用的是过去的合成式TTS，请使用生成式TTS，比如豆包和星野就用的生成式的。 4.面向孩子做情感陪伴你需要注意的： 1)家长的付费决策点是教育，纯陪伴是不可能付费的。 2)小朋友的注意力很容易分散，想办法把它留在这个场景。 3)减短文字，六七岁的小朋友能看懂的字是100个左右。 4)可以引入幼师什么的角色，帮忙鉴定这个聊天是否是小孩喜欢的。 5)不要问小孩特殊疑问句（what how），去问一般疑问句（yes or no）。 6)儿童很容易对AI产生崇拜感，可以利用这一点来培养儿童养成习惯啥的。 7)儿童天生一眼能分辨出教育内容和娱乐内容，而且反感教育。 5.面向老人做情感陪伴你需要注意的： 1)老人有钱有闲，付费率其实是比年轻人高的。 2)可以研究dy中老年人关注比较多的账号的共性（比如倾城一笑） 3)老年人是存在x压抑的，跟AI聊的东西会比年轻人花很多所以请注意风控策略。 4)老年人识别数字人的能力很差，他们会以为是一个真实的人，所以会很有礼貌很投入。 5)全民k歌上已经有了很多AI账号，并且粉丝数很恐怖。可以学习参考。 6.现在市面上能赚到钱的陪伴产品都是擦的： 过去minimax是ToB养ToC，前段时间了解到星野的海外版talkie海外收入已经超过minimax的toB收入。 7.接下来4个月国内会围绕agent的function call能力突破： 据我了解各家大厂和模型公司都在搭建这样的能力，function call是打造super app的关键技术之一。构建情感陪伴的产品的时候可以把这个技术考虑进去。 字数受限写不全，可以看图片，欢迎交流

看到 a16z 的 AI 赛道观察总结，认知进步，值得参考。

看到 a16z 的 AI 赛道观察总结，认知进步，值得参考。 7点总结： 1. Agents 不再是一个包含AI陪伴的大主题，而只属于生产力工具。 2. 强调 voice-first，通过说话用户能分享更复杂的甚至未完成的想法。 3. 强调 in-flow，最好的应用节点在用户的原有工作流里。 4. AI 陪伴，会成为每个人日常生活的一部分，像游戏一样沉浸，像真实的关系一样会进化。 5. AI社交，AI陪伴是人与AI的交互，而AI社交是AI和人群在一个虚拟世界场里的交互。 6. AI创意，被划为单独的一类，并且细分了内容生成和内容编辑 7. 个人成长类，包括个人教育、生活健康、个人金融 「分类是个工具而不是现实」 不过这样分类确实能帮助理解。 更多信息可参考原文PPT

随着 AI 领域相关产品的投入越来越大，相关产品的体验越来越重要。

随着 AI 领域相关产品的投入越来越大，相关产品的体验越来越重要。 好的视觉和交互体验甚至会非常明显的影响产品的传播效果。 Shapeof 推出了一份非常详细的 AI 产品体验设计指南，涵盖的内容有： 如何设计标识 如何规划页面导航 如何帮助用户使用和获取提示词 如何让用户自定义模型设置获得自己期望的结果 让用户控制响应并评估其准确性 我完整翻译并整理了这一整套内容，如果你是相关设计师或者正在开发相关 AI 产品可以多看看，可操作性很强。 这里是第一部分，如何设计 AI 产品的标识：

最近在尝试调用 ai 去完成一些复杂的组合任务 收集了一些 prompt 网站 分享一波：

最近在尝试调用 ai 去完成一些复杂的组合任务 收集了一些 prompt 网站 分享一波： GPT prompt： 1、ChatGPT 中文调教指南： (github: ) 2、一个插件，在 chatgpt 官网加载 prompt： （社区： 3、用 gpt 优化 prompt 工具： 4、prompt 模版（英文）： 5、prompt 模版（中文）： Stable Diffusion / Midjourney prompt 生成： 1、 2、 3、 4、 5、 Prompt Engineer 教程或使用技巧： 1、 2、 chatGPT替代品，可持续使用。 智能聊天、中英文写作学习、情感咨询、文章生成器、文案写作、美食专家，写周报、写论文等，模型还在不断增加中 web版 h5微信内打开

一些摘录：1. 妙鸭是阿里大文娱孵化的内部项目。

一些摘录： 1. 妙鸭是阿里大文娱孵化的内部项目。 2. 媒体访谈主要透露了：妙鸭为什么选择写实人像，产品诞生的历程，数据隐私争议，以及走红的原因 3. 但并未透露产品背后的技术、用户规模、团队构成和未来商业化思路等问题 关于产品诞生历程： 1⃣ 2月初组建内部群 2⃣用 1 个月的时间讨论出了「写实人像」这个方向 3⃣又用 3 个月的时间打磨出了「妙鸭」这个具体的产品 4⃣在产品开发到 6 月底和 7 月初时，觉得可以向用户展示它的状态，开始为期两周的内测，邀请了一些身边的朋友和同事（大约有1万名用户，核心用户来自同事圈，大部分为互联网行业），得到了大家的反馈，发现用户对产品的效果和满意度都比较正向。 5⃣在 7 月中旬，我们正式对外发布了产品。产品上线后，引起了比较大的反响，用户也确实比较喜欢它，发展速度超过了团队最初的预期。 关于为什么选择写实人像领域做 AIGC 落地？ 1⃣所有用户的相册，70%以上是真人照片 对产品方向有一些基本的分析。首先我以前做过相册类产品，其中会给用户提供基于算法的这种自动分类，在所有用户的相册，70% 以上是真人的照片。如果把所有照片和图片类信息放在一起，未经筛选的话，写实的人像将是最有价值、占比最高的，也受到最高度关注。 2⃣更垂直的方向更容易实现。 另一个考虑因素是，海外像 Midjourney 这样的产品比较成功，国内也有一些类似的产品试图复刻这种模式。然而，这些产品本身是一个什么都能画的画家，对技术和算法等方面的要求相对较高。更垂直的方向更容易实现，这就是为什么选择写实的大方向。 观点： 在 AIGC 时代，如果你不能在第一天就向用户收费，那么你永远都不可能收到用户的钱。AIGC 产品应该在诞生的第一天就开始向用户收费。 AI 时代改变的不是渠道，而是工厂。AI 产品本身就是工厂，而不是分发平台。工厂生产的货品，如果第一天卖不到钱，你以后也卖不到钱。这就是为什么我坚信好的 AI 产品在商业化方面有很大的潜力。

创作者质疑360AI发布会盗图 360回应：超出认知 法庭见

创作者质疑360AI发布会盗图 360回应：超出认知 法庭见 梁志辉在11日晚间公开回应表示，他在表达歉意后，创作者提出希望以10倍价格购买模型，并另行支付赔偿费用。梁志辉认为方案超出合理范畴，愿意诉诸法律，在法庭上公开探讨版权问题。梁志辉个人社交平台截图此后，创作者DynamicWang对上述观点进行“反击”，并晒出二人聊天记录进行回应，指出梁志辉以模型采购为名义偷换概念。双方各执一词6月11日，360集团副总裁、360AI浏览器产品经理梁志辉进行了公开回应。“AI生图带来了一系列版权问题，虽然生成内容权利归属以及是否受著作权保护在法律上还很模糊，但作为产品经理，我还是第一时间联系作者对可能存在的疏忽和问题表示了歉意。我认为道歉不丢人，也提醒我们更加谨慎。”他表示。梁志辉同时表示，我们曾试图沟通协商，但作者表示，希望我们10倍价格购买模型，并另行支付赔偿费用（有录音为证）。这个方案超出了我们认知的合理范畴，我们愿意诉诸法律，在法庭上公开探讨版权问题。此后，创作者DynamicWang也进行了最新回应，并附上了双方的聊天记录。根据该创作者发出的聊天记录，梁志辉表示“发布会的时候找了一张照片做示例，时间紧急没来得及关注来源，我们尽快补上商业授权采购。”同时，梁志辉提出希望与该作者展开进一步合作。创作者个人社交平台创作者公开指责360AI“盗图”360AI新品发布会于6月6日举办。三六零集团创始人周鸿祎在演示360AI浏览器“局部重绘”功能时，让后台工作人员调用了一张古装写真图片，并以“性感”为提示词，框选了图中女性的身体部位让AI进行重绘。而演示过程中使用的女性古装写真，源于该创作者提到的图片。360AI使用的图片（左）和该创作者的图片（右）6月8日，该创作者表示，360AI新品发布会盗用他通过AI绘图模型生成的图片，并在发布会上进行产品“局部重绘”功能演示。创作者个人社交平台AI生成图版权归属难界定梁志辉11日晚间回应该创作者时，对该图片的版权提出质疑。他提出，你用来训练模型的图片都有版权吗？那么模型的版权归属，模型生图的版权归属，又如何界定呢？版权不开放，AIGC很难发展起来。新技术带来新问题，真理越辩越明，希望通过公正公开的讨论真正推动国内AIGC产业的发展进步。就这一问题，浙江垦丁律师事务所创始合伙人主任律师张延来认为，用户单纯的通过AI图生图功能生成内容，我个人倾向于认为不构成著作权侵权，这里指的是使用者没有很明确的对于某个版权作品的指向性修改，并且希望在此基础上生成新的作品，而只是单纯的借助AI模型已有的生成算法参考原图生成新的图片，这个过程当中没有人的创造性活动，一切都是由算法自动完成的。清华大学法学院知识产权法研究中心教授崔国斌表示，“AI开发者不能主张著作权保护的真正原因是，AI系统输出作品的边际成本几乎可以忽略不计，AI开发者实际上并不需要通过著作权法对AIGC提供版权保护来获得激励。代表性的AI开发者，比如开发ChatGPT大模型或Stable Diffusion绘画软件的商业主体，就主动放弃对AIGC寻求版权保护。在AI开发者无需版权激励的情况下，决策者在判断开发者的独创性时，自然会选择对其不利的“标签”或“修辞”，即否认AI创作的“人为”属性，或者否认开发者作出了独创性贡献。他表示，如果著作权法支持AI开发者对AIGC内容的版权或类似保护的主张，会对生成式人工智能产业发展产生明显的负面影响。在开发者对AIGC享有著作权的情况下，用户对AIGC的利用就需要获得开发者的许可。 ... PC版： 手机版：