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“哄哄模拟器”爆火:70 万网友在线哄赛博女友,10 亿 token 一天烧完
送交者: gonewithsmoke[☆★★★声望勋衔15★★★☆] 于 2024-02-05 9:39 已读 16893 次 1 赞  

gonewithsmoke的个人频道

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,如果你上下文衔接得不够紧,「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。

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