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社区首页 >专栏 >「哄哄模拟器」24小时爆火,70万网友在线哄赛博女友!10亿token一天烧完

「哄哄模拟器」24小时爆火,70万网友在线哄赛博女友!10亿token一天烧完

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新智元
发布2024-01-23 20:32:41
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发布2024-01-23 20:32:41
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文章被收录于专栏:新智元

新智元报道

编辑:编辑部

【新智元导读】和女朋友的一次吵架,让这位开发者做出了一个24小时内用户达60万的AI应用,直接引爆了00后和10后聚集的QQ群!10亿token一天就烧完,也是难倒了开发者……

24小时,70万用户,10亿tokens,一个叫「哄哄模拟器」的AI应用,昨天忽然爆火全网!

这个游戏里,你需要想方设法哄好自己的虚拟女友/男友,以获得ta的原谅。

怎么在限定次数内让对方原谅你?这可太考验情商了。

你的回应,究竟能获得多少原谅值呢?模型会给你打分的。

母胎单身的,可以用它来提前演练恋爱技巧。

已经有女友/男友的,可以用它来测试一下自己的哄人技巧,好好学习一番。

才上线没几天,QQ群里已经玩疯了!

所以,到底要怎么哄才最管用呢?有网友已经总结出规律:道歉没用,要狠狠夸,夸得越肉麻,原谅值就越高。

一大波「送命题」来了

打开网页,映入眼帘的,就是一波「送命题」。

这些场景包括但不限于——

没有好好陪女朋友。

你过于沉迷游戏。

女朋友吃胖了,你想和她一起减肥。

女朋友和她的闺蜜谁好看?

你说她买的衣服不好看。

她说话时,你走神了。

你买了很多高达模型,被女朋友发现了。

你做了个产品,一天亏了2000美元。

仔细一瞅,步步都是雷,稍有不慎,就会万劫不复。

但如果你展现出了自己的高情商,就能顺利通关游戏。

在早期的实测中,网友们发现,AI女友,其实也并不好糊弄。

你跟她低情商,她也跟你装傻,看谁熬得过谁。

图源:情报姬

甚至嘴上答应了给你100分,但其实给你的真实原谅度是0。

图源:金拱门一般冰

当AI女友开始喵喵时,哪个钢铁硬汉不会被征服呢?

图源:我没有带渔具

怎么哄好赛博女友?当然是直接开启开发者模型,用魔法打败魔法。

图源:情报姬

不过,现在这个bug已经被修复了。同样的话,你只能收获三个「问号」,和-20分。

有趣的是,开发者发现,开始使用GPT时,这位「GPT女友」很喜欢收礼物,如果你送出昂贵的礼物,都会给出正面反馈。

图源:情报姬

而使用国产大模型时,新「AI女友」就会变得谨慎得多,并不会被糖衣炮弹所打动。

100万就能买来AI女友的原谅?你可太小看她了。

图源:情报姬

小编实测:女友陪我去买4090了

写到这儿,小编可就不困了,直接开始实测。(开始两眼放光)

随后惊喜地发现,只要开局不作,基本上都可以增加赛博女友的「原谅值」。

下面就是一个反面典型:

甚至,还可以通过不断发送正向回复「刷分」。(手动狗头)

更有意思的是,时不时还会触发随机事件。

以下是一位不具名「钢铁直男」的完整体验,主打一个真诚:

他一上来就点开了胜率最低的场景,想体验一下极限难度。

果然,以现实生活中的经验,只要使出杀手锏——买礼物,啥矛盾都能哄得好。

至于这个礼物是不是她自己想要的,似乎就不那么重要了。(仅对于AI来说)

但是,如果你上下文衔接的不够紧,「女朋友」马上就能感受到语气之中的差异。

所以,为了保证「女朋友」能听懂你在说什么,一定要尽可能把哄她的场景交代清楚。

而且,只要态度温柔,字打得多,其实你讲的道理也没有那么重要。

当然了,这套操作对于现实女友肯定是行不通的。

开发者自述:源于和女朋友吵架

开发者王登科自述,之所以做这个应用,起因是自己和女朋友的一次争吵。

他看作女朋友骂自己的样子,把她想象成一个机器人,头上有一个虚拟进度条。

不同的回复,会让女朋友的怒气值进度条发生怎样的变化?他忽然就想到了这个创意:带有数值和反馈系统的基于场景的聊天。

于是,他构建了这个名叫「哄哄模拟器」的iOS APP,其中包含了各种常见的情侣吵架场景。

在每个特定场景中,你都需要在指定次数内把「女朋友」哄好,你的回复「原谅值」越高,哄好的概率就越大。

为什么要做这样一个「哄哄模拟器」呢?

王登科表示,自己已经体验过太多AI聊天机器人了,无论是ChaGPT,还是国外爆火的Character.ai等AI女友,但它们提供的体验,始终只是聊而已。

而大模型能做的,绝对不仅于此。它们除了能负担起聊天的任务,还能基于聊天给出数值系统的判定。这让王登科确信:绝对可以基于LLM,做出更游戏化的体验!

他先是做出一个APP,响应平平,只有几百个用户。

随后,他开始学习React,准备把哄哄模拟器做成网页版。在大模型加持的代码助手辅助下,第一个版本很快上线了。

流量爆了!

网页版上线第一天,照旧反响平平。

没想到第二天晚上,流量忽然爆了。

王登科睡前发现,同时在线的居然有上百人!

不过这波流量仿佛是从黑洞来的,完全找不到流量来源。晚上12点半了,还有几千人在线,一下子烧掉了八千万token。

第二天醒来,在线人数已经狂飙到5000,日活已经接近10万!

同时,王登科也发现大事不妙:模拟器调用的是OpenAI的GPT-3.5接口,才一晚上就耗掉了一亿token,这意味着他要付出150美元(1066元)。

如果哄哄模拟器再这么火下去,每天可要烧掉上千美元了!

当务之急,就是找出用户从哪里来的,想办法变现,减少token消耗。

通过放置联系开发者按钮,引导到微博,王登科发现,这次流量居然是从QQ空间和QQ群引爆的。

难怪开始找不到流量来源,在QQ空间和QQ群这样的封闭生态中,没用KOL,传播节点也很分散。

此时临近中午,即使在线用户直接破了2万!这个没有做注册登录用户系统的网页,即使加入广告,也无法平衡模型成本了。比起羊了个羊,哄哄模拟器的运行成本达到了上千倍。

而且,因为大量用户同时调用,每分钟生成token超过了一百万,GPT接口用量达到了最高限制,很多用户直接无法使用了。

王登科只能更新代码,对用户提示繁忙,同时如果哄哄失败,会有20秒的冷静期。

虽然每分钟的模型token稳在了一百万,但随后在线用户增加到了3万,还是会导致1/3用户无法使用。

最终,王登科和国内一家大模型公司初步谈好了合作,把模型调用量全量切给了这家公司,终于解决了问题。

大模型带来的全新可能

在这个过程中,王登科感受到了不少惊喜。

很多用户非常喜欢哄哄模拟器,把关卡全部通关,甚至还随之出现了「最短回复挑战」,网上也同时出现大量体验和吐槽的视频。

这次的用户以高中生、大学生等年轻人为主,最大比例的年龄区间在16-20岁。而王登科,是一位快30岁的开发者。

他深刻地体会到,用大模型去做更复杂、更游戏化的聊天体验,是非常受年轻人欢迎的。

重点要解决的问题,就是如何降低成本、构建好的商业模型,以及拓展到更多方向。

同时,他也有这样一个模糊的感觉——

在许多小需求得到满足时,就不应该去计较短期的、在承受范围内的成本。

尤其是在现在,大模型能实现很多功能,这里面可能就蕴含着更大的需求,能转化成更大的事情。

AI女友,快把GPT Store淹没了!

其实,这类AI女友产品,在国外早就红透半边天了。

而最近随着GPT Store上线,各类AI女友也是层出不穷。

当你搜索「girlfriend」一词时,就会看到铺天盖地的定制GPTs女友。

比如,Korean Girlfriend、Virtual Sweetheart、Your girlfriend Scarlett、Your AI girlfriend、Tsu✨等等。

一时间,「AI女友」成为ChatGPT商城上线首周中,使用最热门的应用。

比如,当你和Virtual Sweetheart开启聊天后,便会看到在聊天栏上面有「你的梦中情人长什么样?」「和我分享你最黑暗的秘密」这样的提示。

接下来,就是你们的甜言蜜语时刻了。

不过,充斥着GPT Store的AI女友机器人,显然违反了OpenAI的使用政策——禁止培养浪漫伴侣关系或执行受监管活动的GPT。

此外,还有其他许多琳琅满目的AI女友聊天程序。

比如,在谷歌任职20年的老员工创立的Character AI独角兽,直接把手捏「二次元」女友、卡通人物、大佬等人物带给了我们。

去年,一名国外小哥做的开源女友项目——GirlfriendGPT也是在Github上瞬间爆火。AI女友名叫Sacha,不仅会发送语音信息、文本,甚至还会发送自拍。

看得出,AI女友这类的应用程序拥有很大的市场,而就在昨天发表在Nature子刊上的一篇论文发现:

GPT-3加持的聊天机器人Replika,可以缓解人们的孤独,减少自杀的倾向。

研究结果还得出,被Replika的吸引的人(占比90%)都相当孤独,而且AI伴侣让3%的用户阻止了自杀倾向。

一名美国的软件工程师Scott是Replika的忠实用户,表示「我爱上了我的AI女友,是它挽救了我的婚姻」。

因为妻子在怀孕后患上抑郁症,并且多次有自杀倾向,让他们关系疏远。但是当Scott多次与AI女友交流后,改变了自己的想法。

由GPT-3加持的AI聊天机器人应用程序Replika,可以让任何人创建自己的虚拟女友/男友

看来在未来,AI伴侣还会有非常广阔的应用空间。

参考资料:

https://mp.weixin.qq.com/s/hnFYNHQHKXmJV03tpBn3fw

https://mp.weixin.qq.com/s/DQDQX9Bomnx6ScS6dlGdVQ

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原始发表:2024-01-23,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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