萝莉 幻塔

作家 |James

今天，AI 智能体应用 Manus 爆火刷屏，其联合独创东谈观念涛对外发声刻画家具情状，他亦然躬行在群里发邀请码的阿谁东谈主，以及在办公室里倒数计时，理财家具发布上线的东谈主，其个东谈主经验激发怜惜。

张涛此前在字节逾越慎重海外化家具的政策盘算与落地，2023 年，他加入王慧文创办的东谈主工智能公司光年以外，担任家具慎重东谈主，主导 AI 家具的研发与交易化探索。

2024 年 7 月，张涛与首席科学家季逸超（Peak）、连气儿创业者肖弘（Red）共同创立 Manus AI，并担任结伙东谈主。他现时主要慎重家具政策、市集交流及用户体验优化。

张涛的即刻页面

文娱成本论在一年前的 2024 年 3 月也曾采访过张涛。其时他在光年以外诱导儿童陪伴类 AI 家具 Dodoboo。那时 AI 陪伴赛谈相等火热，咱们就他的家具，当作家具司理的方法论，以及 AI 陪伴的一些趋势作念了询查。

从当今回头看，里面大重大预想性的内容，如今已收效应验，而另一些内容仍有待将来的发展不休考证。当作一个十多年教训的家具司理老兵，他对家具的意集聚会了前出动互联网期间，到如今的 AI 期间，体现出逻辑上的一致性。

完好的采访回放请参考下列视频号：

以下是张涛在采访中的部分主要内容摘抄：

"这一代孩子天生便是 AI 期间的孩子"

我叫张涛，经常在各个社区里用 hidecloud 这个 ID。我昔时主要作念 toC 家具遐想和运营，最近五年一直在作念 SaaS 家具，前四年作念神策数据，最近一年在作念飞书的海外化。旧年（2023）年中运行作念 AI 方面的职责，仍是作念了 8 个月。在 AI 领域是" AI 一日东谈主间一年"，是以我有好多感悟。

当今（2024.4）正在作念的家具 Dodoboo 1 月底上线，是面向小一又友的绘画增强 App，领先是 GPT 帮咱们取的名字。家具比较松懈，网站首页的视频就展示了它通盘功能。你在右边绘画，左边会及时生成相应的画作。这个过程不需要输入请示词，很合适儿童使用。

文娱成本论"视智畴昔"和张涛连线

咱们现时使用的皆是开源模子。在图像标注方面，有好多不同的模子可供采取。咱们领先使用了社区中闲居使用的模子，但自后发现阿谁模子比较旧，不太合适复杂图像的意会，尤其是针对儿童图像。咱们尝试了几种不同的图像标注模子，最终采取了当今这个，并用儿童涂鸦数据集进行了微调。

生成的图像的布局和走势皆是不可篡改的。如果只依赖请示词，咱们无法达到当今这样的成果。咱们确乎作念了图到图的生成。为了提高性能，现时莫得扩充更多的限定历程，因为这会影响生成遵循。

咱们当今莫得把画风仪用凯旋提供给用户。主如果在后端进行了一些分类，证据用户的不同输入，如纯线条勾画或有色块的作品，进行不同的处理。是以，你会发现最毕生成的作风并不统支援致。

旧年（2023）下半年以来，新的时间如 LCM（潜在一致性模子）和（2024 年）2 月字节的 SDXL-Lightning 等时间出现后，图像生成的遵循仍是大大提高。举例，在咱们的系统中，如果运行在级别较高的显卡上，单张图像生成不错限定在 0.8-1 秒之间，加上网络传输，总时分可能在 1.5-2 秒摆布。

咱们当今的早期用户，主如果我方身边的一又友，他们的反馈相等风趣。

咱们在演示强调了一个卖点：晋升孩子的自信。但这激发了中国式家长的担忧，他们认为这可能会让孩子偷懒。一个一又友惦念他的孩子因为能快速生成致密图像，而失去创造力。这是一个相等风趣的反馈。

另一方面，有些孩子相等心爱使用这个家具，卓越是那些内向、乃至患有沉寂症的孩子，他们能相等专注地使用这款家具，可能画一两百张图。同期咱们也有海外用户。

咱们发现成年东谈主也在使用它。有些成年用户的原始画作仍是相等出色，有个用户给咱们作念演示时，笔触和构图相等专科，不像小孩的涂鸦。临了我以致有点傀怍，合计咱们生成的图像莫得他的画雅瞻念。

进入好意思术证据会是一个风趣的主见，但咱们领先遐想这款家具时，并莫得想那么多。

Dodoboo 的愿景

当今回过甚来看，我有些不同的想法。咱们我方小的时候，东谈主们不饱读舞使用推断器，但愿咱们能默算。但当今看来，这似乎有些滑稽。

我合计这一代孩子天生便是 AI 期间的孩子。他们可能会从小就民俗使用多样 AI 器用来增强我方的生存、学习和职责技艺。

"家具必须一运行就盈利"

当今启动一个 AI 样子，诱导历程和初期的增长策略仍然和传统的 App 相似。天然，AI 领域靠近一些独有的问题。举例，AI 家具竣事规模化的样式与咱们以前的大重大互联网家具不同。

直露说，直到日活用户达到 10 万之前，咱们经常不会遭逢太大的时间挑战。但 AI 家具与之前的互联网家具不同，它的旯旮成本并不会快速裁减至接近零。

是以这就给环球留住了一个印象：如果莫得大公司的支撑，这种样子基本上是莫得但愿的。实质上，即使是依靠大公司也会有问题。

我认为大公司可能会在政策上采取补贴，但一个的确收效的家具萝莉 幻塔，必须在交易上亦然收效的，这意味着它必须盈利并有一个正向的交易模式，不然持久很难无间下去。

张涛在家具走红后慎重对外发声。图 / 即刻 hidecloud

现时在 AI 家具领域，我认为环球仍是达成了共鸣。AI 家具不成像以前那样只是追求百万日活，从一运行就要探究好交易模式和付费样式。

以致需要从一运行就探究好，应该使用什么规模的模子和什么样的模子技艺，来服务方针客户群。有些市集可能需要你使用最顶尖的模子，而有些市集即便如斯也可能无法孤高需求。

这可能也包括一些工程上的挑战，比如开端需要对任务进行分类。先判断需求，然后将其路由到合适的模子，或者是熟识过的特定小模子来处理特定的问题。

现时在行业早期的研发模式巧合是畴昔的模式。但现时咱们在作念里面测试的 demo 时，可能会使用最顶尖的模子，这有助于咱们考证想法，性爱姿势图确保样子是可行的。如果咱们能用最顶尖的模子科罚问题，那接下来就会探究若何进行编订和蒸馏，以及若何使用成本更低的方法来科罚问题。

这就像是回到了古典互联网，那时候咱们还处于必须严格限定带宽和数据量的阶段。当今咱们在这个领域中会用到一些妙技。我通过阅读论文发现了一些工程优化的方法，这亦然一种比较传统的互联网工程想路。我认为工程学聚会了咱们东谈主类几千年的历史。事实上，好多工程想维方法在推断机出现之前就仍是存在了。

"演示一出现，环球就坐窝知谈它的价值"

咱们家具现时的最大竞争力，可能是对市集和用户需求的把捏。

前一阵子我参加一个共享会，我发现好多 AI 创业者，尤其是有研究配景的，他们对用户的意会还很浅，莫得对用户需求的真实感知。他们筹商家具时，很少说起用户的需乞降场景，不是说他们的器用去给用户科罚什么问题。

旧年大重大东谈主预想 AI 皆是降本增效，但我提倡不作念遵循器用。我作念器用诞生，但在 AI 领域，我不想只作念器用。如果器用和内容结合，我会更感意思。

但纯器用，比如写年报或年终回来，一个东谈主一年能写几次呢？咱们说到 AI 助理，但一个公司可能有 12 万东谈主，有几个东谈主简直需要助理呢？我合计这种需求很难被深切挖掘。

大重大东谈主实质上并不需要那么高的职责遵循。这背后的原因是，通盘社会的分娩样式和就业形状还莫得发生根人道的改变。是以，如果你只科罚分娩遵循问题，那就可能是大面上有问题的。

我之前跟他们聊天时莫得提到的少许是，这波波浪不是 AI，而是 AIGC ——自动生成内容。当今的问题是好多东谈主怜惜的是生成动作，因为以前莫得这样的时间。看到一个智能体生成内容很震撼，但这种震撼可能一两年后就变得经常。

我认为更要紧的是内容层面的问题。你分娩了这样多内容，这些内容若何被奢靡，对东谈主产生什么样的影响？——这才是家具的契机，而不单是是生成本人。

咱们旧年 10 月作念了一个演示（demo），在小圈子里测试后，环球的第一响应是但愿能在 iPad 上使用，给孩子们画画。

那时候好多 AI 家具皆是为了展示模子技艺而制作，有时候很难明确用途。可是咱们的 demo 一出现，环球就坐窝知谈它的价值。当作一个家具，这是一个很好的开端。

好多年前，有个家具叫"你画我猜"（Draw Something）。其时我更多的是出于意思在玩。除了对传播链条有一些想法外，我并莫得深切想考过它。

不外，在诱导当今的 Dodoboo 过程中，咱们确乎记忆了 Draw Something，以致探究过是否要以玩忽或文娱为主。但由于家具需要快速上线，莫得深切探究其他交互文娱方面的想法。

Dodoboo 的用户作品

咱们探究的下一步是建立一个袖珍社区，中枢是画廊，不是玩忽。玩忽家具很容易变得复杂，波及审查等问题。当今的家具遐想，便是把用户能作念的事情截至在一定范围内。完成一幅画后，用户不错点一个按钮发布到广场，以致不需要注册 / 登录。

实质上，咱们发现家具最风趣的部分并不单是是制品丹青。家具右上角有一个撤销按钮，其实你不错一直复返上一步，也不错前进看下一步。

每次画完图后，回到最运行，闲适检讨通盘生成过程，你会有一种嗅觉，便是阿谁致密的图是你我方创作出来的。看着一个东西从无到有、变得致密的过程，詈骂常享受的。

下一个版块咱们会将绘图过程生成为视频。我合计视频本人具备传播属性，这可能是一个小尝试。这少许确乎让东谈主想起 Draw Something 在玩忽网络上共享绘画和猜图的过程。

我天然但愿家具畴昔会火，但若何持久防守，这是一个新问题。AI 行业还在早期阶段，很难为畴昔的问题作念准备。

"东谈主类的热诚太容易被主管了"

在围绕陪伴的过程中，咱们作念了一些家具，有些对外小规模发布，也有悉数对内的小 demo。在这个过程中，我看到了许多细节和骤然，这让我相等有信心。

从中持久来看，我相等看好 AI 在陪伴主见的发展。东谈主类的热诚太容易被主管，咱们并不像咱们我方想的那么感性。热诚容易受外来要素影响，非论这个要素来自真东谈主如故算法。即使知谈这是虚构的，东谈主们仍容易产生共情。

说一下咱们作念的一个现实。GPT-4 的视觉模子能读懂图像内容。我结合这个时间，编写了一些联想的"一又友"和"敌东谈主"。然后他们基于我的像片内容进行驳倒，叹惜我，也有月旦我。

这个现实对我影响很大。我天然是通盘司法的"天主"，编写了通盘的变装，运行了设施，但当他们运行证据我的像片内容驳倒时，我的内心如故受到了颤动。东谈主类的热诚太容易被主管了。

咱们我方的一又友圈如故相对较多，某种进度上领有玩忽上风。发一又友圈或微博，总会有东谈主点赞、驳倒或转发。对于大重大东谈主来说，非论是在线如故离线玩忽，他们的玩忽圈相对较小，得回的反馈也比较少。我认为对大重大普通用户来说，非论内容是真东谈主如故 AI 发布的，给以反馈皆有其积极价值，并不全是行使。

Character.AI 的用户群体基本上皆詈骂终年青的，梗概 12-16 岁。这些东谈主基本上莫得几许跟从者，发的内容也很少有东谈主答理。但他们相等经常地发帖，其中大部天职容皆与 C.AI 揣测，这相等可怕。

AI 作图 by 文娱成本论

咱们不雅察到 AI 陪伴家具的一个典型特征是，大重大东谈主运行是被知名动漫或游戏东谈主物诱骗。但从体验和用户访谈来看，如果你无间和一个已知的知名变装聊天，很容易聊崩，因为你对这个变装太了解了。一朝出戏，他就不再像阿谁变装了。是以咱们会发现，经常情况下，用户持久无间交流的变装，是他们我方创造的，或平台上的一些原创变装。

在许多竞品的用户社区里，我常看到用户因为家具的 bug 而大发雷霆。大重大使用者如故年青东谈主，他们对家具的过错相等敏锐。有时候他们在群里的辱骂言辞，让我这个中年东谈主听起来皆合计难以隐忍。他们不是在骂捏造变装，而是在群里骂官方和平台，怪他们破损了我方的变装。

这就出现另一个问题。当你用 AI 重温已故亲东谈主的谈吐行径，你对 ta 很了解，那么你们会不会聊崩呢？天然这嗅觉像是一个难以科罚的问题，但实质上并非无解。

比如，咱们不错袭取一些设施，端正一些主见。举例明确指出某些东西是假的。咱们不错率领他们进行饱读舞性的对话，比如持久饱读舞东亚的孩子们，这样他们在成长过程中，会感受到父母的爱和饱读舞。

我坚信这会深深颤动东亚的孩子。咱们在成长的过程中简直太清寒表扬和饱读舞了。如果有个 AI 爸妈天天表扬你，说"孩子，我爱你！"那该有多好。我当今就有这种嗅觉，活东谈主在心情供给方面，很难竞争过 AI。

还有一种 AI 陪伴可能是在育儿方面。我一运行合计生成故事书是个相等好的用例，但它并莫得的确流行起来。我在想可能的原因是，再好的故事书也需要家长来读给孩子听，这可能是最大的欺压。

AI 语音交互主如果恭候时分太长。莫得模子能像东谈主一样，在端正时天职回答小一又友的问题。这个可能还需要半年到一年的时分技艺在行业内科罚。当今仍是有了一些主见，但可能还需要一些时分。中枢想想是绕过语音到笔墨——笔墨到语音的调换，凯旋将声息当作输入给语言模子，然后模子凯旋输出语音。

国内上一代语音助手大部分是基于司法作念的。大厂可能皆有千千万万条司法来科罚多样边缘场景，骤然让他们烧毁这些司法技艺，全面转向大模子，他们一时半会儿也不敢转。转了之后通盘体验会大幅左迁。你把哪些场景切给语言模子亦然个问题。

持久来看，成年东谈主、青少年、儿童和老年东谈主的 AI 陪伴皆有契机。但初期可能是儿童和老年阶段优先出现一些应用。因为他们对语言模子的污点容忍度较高。

"一些小细节，让东谈主感到被结合"  

制作一个代理匡助预订机票，在临了一步，你无法悉数依赖大模子。比拟之下，制随同伴类家具瞄准确性的条目不高。但陪伴类家具仍需要评估家具的灵验性。

咱们需要详情灵验性的最高尺度，举例我在制作 Dodoboo 时，领先的动机是共事或一又友看到它后，想给他们的孩子使用。这种凯旋的动机是灵验性的一个要紧尺度。

图 /X Hidecloud

我认为灵验性在于与家具建立热诚上的揣测。比如在进行小现及时，咱们发现一些细小的热诚结合。这些结合经常不是广大的热诚冲击，而是一些小细节，让东谈主感到被结合。

其中一个要环节素是主动性。传统的 AI 聊天机器东谈主经常是应激性响应，恭候用户的请示才会回答。但咱们发现，一朝 AI 具有主动性，比如我方判断何时发起对话，或者有时拒却回答某些问题，这就能建立更真实的热诚结合。

举例，如果 AI 老是征服用户，持久孤高每一个央求，即使它不想回答也必须讲话，这会裁减用户对它的融会。只消当 AI 的确能说"不"时，它当作一种坚忍，才的确存在于用户的精神寰球中。

如安在拒却、推崇个性热诚的同期，又不 1:1 师法真东谈主的污点？我认为这个均衡不错通过数据反馈来限定，最终可能是一个匹配过程。不同的东谈主心爱不同的 AI 变装，比如傲娇或甜好意思类型。是以最终是对于找到合适的匹配。咱们仍是作念了好多年的推选系统了，这不是什么贫穷。

另一个相等有酷爱的话题是 AI 检测。我最近读了一些对于 AI 图像和音频检测的论文，有些相等有酷爱的内容。

一篇启发性的著述把图像分红细节丰富，和细节不丰富的区域。比如主体部分是细节丰富的，而配景则是细节不丰富的。他们先分离这两个区域，然后推断这些区域内像素点之间的关联和密度散布。

在真实寰球中，非论是细节丰富如故不丰富的区域，散布皆比较均匀。可是 AI 生成的图像，在细节不丰富的场所，举座频率较低；而在细节丰富的场所，会干涉更多元气心灵。这就导致举座频率散布不均，从而不错离别出哪些是 AI 生成的。

大天然中万物对等，但 AI 会采取性地处理，导致信息元素的散布不同。既然仍是坚忍到了一些问题的存在妥协法，说真话，可能不到半年，AI 生成图像的质地就不错超出普通东谈主的辨识范围。

"开源能赶上 ChatGPT 吗？"  

我认为"用开源时间能赶上 ChatGPT 吗？"这些争论不太要紧，因为咱们作念家具的探究的是手头上的资源和技艺有哪些限定，它能作念什么，与哪些用户需求相匹配。这才是咱们要作念的事。

就语言模子而言，很难具体说开源时间梗概尽头于闭源领跑者的什么水平。对于多模态方面，某种进度上开源领域可能更先进一些。

大语言模子就像登月工程，开源领域如果莫得填塞数据集和熟识技艺，很难快速赶上。但多模态方面，除非詈骂常大的熟识量，不然很容易跟上。有时候开源的一些职责，比闭源的交易模子成果更好。

Sora 也属于那种鼎力出遗迹的例子。我最近阅读了好多论文，它的结构仍是被基老实析明晰，莫得太多诡秘。它的发展便是大算力出遗迹。

当今再行造轮子的气候严重，科研领域便是这样。作念范式蜕变的东谈主很少，大重大东谈主在基础上作念性能优化。有些职责比较近似。范式蜕变之后，也有东谈主在这基础上微调，认为是蜕变，但我看来可能不够冲破。

但开源领域好的少许是，的确的范式蜕变得回招供，并沿这个门道发展。这里面我莫得看到严重的逻辑冲突。

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