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有什么AI社交产品做相亲交友服务吗?不是AI陪伴类,是AI分身促进真人交友的产品

Answer

目前在 AI 社交产品领域,有一些相关的探索和尝试。例如,某 AI 社交 APP 创始人认为,在社交场景中,核心分为陌生人社交和熟人社交。他们尝试过纯 AI 虚拟陪聊产品,但发现用户主要是年龄偏低的人群,商业价值相对较低,且可能被模型侵蚀。有效的用户留存来源于真实的人际关系,越接近熟人社交的场景,平台的用户留存能力越高。

同时,AI 赛道投资人认为,产品不应仅限于情感陪伴,应扩展为类人助手,解决理性严肃场景的问题解决和感性需求的满足。AI 社交软件的开发者认为,为用户打造数字分身、创造社交关系是有价值的,通过 AI Agent 可以在人与人之间创造新的社交关系,用户也愿意为这种新型社交互动支付相当的金额。但目前尚未有明确的专门以 AI 分身促进真人交友的成熟产品。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

质朴发言:人人都想做出下一代拟人/情感/社交网络的 AI Native 产品|Z 沙龙第 3 期

如果你不能全面扩展自己的模型编辑,那么你将无法在数据增长中找到任何优势。持续的创新和快速的流量增长,是在当前的环境下存活下来,乃至成功的关键。3、从构建产品长期壁垒的角度看,AI Agent在聊天中应该扮演的角色是:帮助探索熟人社交的全新互动方式。纯AI虚拟陪聊产品的壁垒很浅。尽管我们的团队规模相对较小,但我们试验了大量的AI产品。其中一个我们尝试过的方向是纯AI虚拟陪聊产品。当时我们每天能消耗十几亿到20亿的token。我们的研究发现,我们的用户主要是年龄偏低的人群,比如14-16岁的青少年是最多的。另外,这些用户平均使用时间很长,有的用户一天使用时间甚至可以达到十四五个小时。尽管我们的平均使用时间达到了一个小时,但实际上用户群体的中位数应该非常低,商业价值也相对较低。因此,我认为,AI虚拟陪聊是一个很可能被模型侵蚀的领域。在社交场景中,我认为核心分为两个方面:陌生人社交和熟人社交。我们也尝试过陌生人社交,优点是拉新成本低,但是留存率并不理想。在Soul这样的APP上,大部分用户(约80-90%)更倾向于视觉体验,如看到对方好看的照片或者自拍,而真正陷入深度聊天,寻找灵魂伴侣的用户在全部用户中只占10%左右。我们发现,有效的用户留存来源于真实的人际关系,也称之为半熟人圈子(让一个用户去联系他的朋友圈,可以让他去实现一些行为),越接近熟人社交的场景,平台的用户留存能力就会提高。

质朴发言:人人都想做出下一代拟人/情感/社交网络的 AI Native 产品|Z 沙龙第 3 期

1.产品定位与功能多样性:1.1.产品不应仅限于情感陪伴,而应扩展为类人助手。1.2.这种助手应解决两类需求:理性严肃场景的问题解决和感性需求的满足。2.当前市场现状与趋势分析:2.1.大多数APP旨在解决用户的情感需求。2.2.现有的分析显示,AI和用户体验如何通过机制设计建立强连接。2.3.观察到的趋势是,当前的方法变得更游戏化,不再遵循传统方式。3.产品设计理念:3.1.结合原始设计理念和游戏化思维设计情感陪伴产品。3.2.包括基于特定场景的机制扩展、优化方向选择,以及执行一系列互动行为(如发送礼物和通话)。3.3.这些策略实际上是对传统迷你游戏设计理念的新应用。4.情感陪伴企业的关注点:4.1.如“筑梦岛”在QQ中的应用,展示了如何在大流量平台上建立深度连接。4.2.关键问题是如何在现有社交环境中与真实或虚拟对象建立更深层次的关系。4.3.两个关注点:每个用户如何代表你并建立新的社交关系;在这过程中创造的价值体验。[heading1]AI社交软件的开发者[content]1.为用户打造数字分身,创造社交关系是有价值的1.1.通过AI Agent,可以在人与人之间创造新的社交关系。1.2.用户在网络平台(如C.AI的网红)上的高度参与和投资。说明用户愿意为这种新型社交互动支付相当的金额。1.3.推荐使用多种技术手段,辅以Prompt engineering,优化AI的交互能力。1.4.声音等交互细节的重要性:使用MiniMax模型,并期望AI能进行长时间交流。2.Trainable Agent如何建立来源:改编自与会同学现场分享内容

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什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容: 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通: 课程安排:19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学,周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告:周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作,视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree:整合多种模型,可免费无限量试用,下载需科学上网,Mac 可拖到文件夹安装,推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布,主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理:网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹:每个项目通过在本地新建文件夹来区分,项目运行一轮一轮进行,可新建会话,终端可重开。 GitHub 仓库创建:仓库相当于本地项目,可新建,新建后有地址,可通过多种方式上传。 Python 环境安装:为方便安装提供了安装包,安装时要选特定选项,安装后通过命令确认。 代码生成与修改:在 tree 中输入需求生成代码,可对生成的代码提出修改要求,如添加滑动条、雪花形状、颜色等,修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库: 神秘风 Arcane:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容: 1. 对于技术纯小白: 从最基础的小任务开始,让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件,可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目,包含全面的典型文件和功能,并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini,可在提示词最后添加生成创建脚本的要求,并请教如何运行脚本(Windows 机器则是 create.cmd)。 2. 明确项目需求: 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验: 单独让 AI 写小功能没问题,但对于复杂的程序框架,可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例,可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教,ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩,及时肯定正确的,指出错误时要克制,不断完善其经验。 4. 相关资源和平台: AI 写小游戏平台:https://poe.com/ 图片网站:https://imgur.com/ 改 bug 的网站:https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台:https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是,使用 AI 写程序时,对于技术小白来说,入门容易但深入较难,若没有技术背景可能提不出问题,从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
我要完成基于python交友网站数据撷取与分析这个毕设,如果我选择微博这个网站,你推荐我爬取哪些信息进行怎样的分析使用哪个算法
很抱歉,目前没有关于基于 Python 从微博网站进行交友网站数据撷取与分析的相关内容。但一般来说,您可以考虑爬取用户的基本信息(如年龄、性别、地区等)、发布的内容(包括文字、图片、视频等)、关注与被关注关系等。分析方面,可以进行用户画像构建、社交关系网络分析、内容情感分析等。算法的选择可能包括聚类算法(如 KMeans)、分类算法(如决策树、随机森林)、关联规则挖掘算法(如 Apriori)等。不过需要注意的是,爬取微博数据需要遵守相关法律法规和网站规定。
2024-10-11
直播分身怎么搭建
搭建直播分身可以参考以下步骤: 1. 构建数字人躯壳:建好的模型可以使用 web 前端页面(Live2D 就提供了 web 端的 SDK)或者 Native 的可执行程序进行部署,最后呈现在用户面前的是一个 GUI。可以选择 live2d 作为数字人躯壳,这类 SDK 的驱动方式相比现在的 AI 生成式的方式更加可控和自然,相比虚幻引擎等驱动方式又更加轻量和简单。另外,卡通二次元的形象接受度更高。关于 live2d 的 SDK 驱动方式可以参考官方示例:https://github.com/Live2D 。 2. 搭建智能体:创建一个智能体,输入人设等信息,放上相关工作流。配置完成后进行测试。需要注意的是,工作流中的某些插件 api_token 填的是个人 token,不能直接发布,可将 api_token 作为工作流最开始的输入,用户自己购买后输入 api_token 再使用然后发布。 3. 直播数据分析工作流的搭建与应用: 插件测试与选择:先测试插件是否好用,如遇到数据格式不对等问题需重新选择和调整。 工作流搭建步骤:从上传直播数据,到利用大模型优化提示词和整理数据,逐步完善工作流。 工作流效果提升:增加模型和节点,不断迭代工作流,使生成的直播分析和方案质量更好。 工作流封装与应用:将工作流封装成智能体,可用于回复用户问题和处理不同的直播数据。 相关问题探讨:讨论了如获取商品评价数据的方式,以及将直播工作拆分组合的可能性等问题。 工作流运行与问题排查:涉及直播数据工作流的运行,出现问题时考虑输出环节,还提到未启动工作流的情况及解决尝试。 报名流程介绍:包括通过网址找到报名链接,填写相关信息如名字、智能体名字、商店链接、文档说明等并提交。 AI 辅助文档生成:使用豆包等 AI 工具生成提交模板,如主题、应用场景、主要功能、设计思路等内容。 加入共学小组:提到飞书中的共学小组和 prompt 学习群,满员时考虑新建或加入其他相关群组。
2025-03-09
如何制作数字分身
以下是一些制作数字分身的方法和相关信息: 可以在一些网站如 Elevenlabs.io、speechify.com、Heygen 等自助购买服务,以低成本制作自己的数字人分身。 当 Coze 接入飞书后,将自己的知识数据上传到 Coze,基于个人知识库开发 bot,并将其部署到个人订阅号上,这个 bot 可以作为数字分身与粉丝互动。 通过整合知识库,并结合提示词进行情感或行为上的描述,可以创建一个 bot,形成自己的数字分身。
2025-02-20
实现基于个人聊天记录的数字分身的最佳实践
实现基于个人聊天记录的数字分身的最佳实践包括以下方面: 虚拟数字人的类型和驱动方式: 虚拟数字人通过各种技术创造,具有外观、行为和思想等人类特征,呈现为虚拟形象。 从驱动层面可分为中之人驱动和 AI 驱动两类。中之人驱动运用动作捕捉和面部捕捉技术实现交互,有上限且缺乏高并发和量产化能力;AI 驱动使用 AI 技术创建、驱动和生成内容,赋予感知和表达等交互能力。 虚拟数字人的应用类型: 服务型:如虚拟主播、助手、教师、客服和医生等,为物理世界提供服务。 表演型:如虚拟偶像,用于娱乐、影视等场景。 身份型:是物理世界“真人”进入虚拟世界的数字分身,在元宇宙中有广泛应用场景。 相关开源项目: 熊猫大侠基于 COW 框架的 ChatBot 最新版本支持多端部署、基础对话、语音识别、图片生成、丰富插件、Tool 工具和知识库等功能。可接入个人微信、微信公众号、企业微信应用,支持多种模型和个性化插件扩展,通过上传知识库文件自定义专属机器人,可作为数字分身、领域知识库、智能客服使用。项目地址包括 Github:https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat ,Gitee:https://gitee.com/zhayujie/chatgptonwechat 。
2025-02-20
我想用扣子完成AI数字分身的搭建,应该怎么操作
以下是使用扣子完成 AI 数字分身搭建的步骤: 1. 登录扣子官网(https://www.coze.cn/)并注册。 2. 创建个人 Bot: 点击个人空间。 点击创建 Bot。 填入 Bot 的名字和功能介绍,以及上传或生成对应的头像。如果没想好,可以先随便填,后面可更改。 3. 在搭建生产力工具的过程中,要先深入了解自己的工作内容和需求,做出有针对性的规划。 4. 通过整合知识库,并结合提示词进行情感或行为上的描述,创建一个 Bot,形成自己的数字分身。 5. 构建整个 Flow 时要尽量减少控件使用(非必要不增加),越少的控件代表越少的逻辑,越少的逻辑代表越小的运行风险。 6. 对于复杂的批处理任务,尽量平衡批处理次数和并发,同时还要考虑模型的推理速度,不然会增大推理失败的概率。 需要注意的是,Coze 目前提供的组件,包括 bot 等工具,能满足一些基本的生产力搭建需求。虽然现阶段它还不支持循环等高级功能,但未来有望支持更多工作流的设计模式。自 Coze 推出以来,它已明确面向 C 端用户,这些用户能从中获得实质性好处。
2025-01-24
如何构建一个AI数字人分身
构建一个 AI 数字人分身主要包括以下两个方面: 一、构建数字人躯壳 数字人的躯壳建模有多种方式: 1. 2D 引擎:风格偏向二次元,亲和力强,定制化成本低,在日本、东南亚等国家比较受欢迎,也深受年轻人喜欢。能将喜欢的动漫人物变成数字人的躯壳。代表是 Live2D Cubism。 2. 3D 引擎:风格偏向超写实的人物建模,拟真程度高,定制化成本高。目前有很多公司都在做这个方向的创业,已经可以实现用户通过手机摄像头快速创建一个自己的虚拟人身体。如 NextHuman、Unity,虚幻引擎 MetaHuman 等。但个人学习在电脑配置和学习难度上有一定门槛。 3. AIGC:虽然省去了建模流程,直接生成数字人的展示图片,但弊端也明显,算法生成的数字人很难保持 ID 一致性,帧与帧的连贯性上会让人有虚假的感觉。如果项目对人物模型真实度要求没有那么高,可以使用这种方案。典型的项目有 wav2lip等。AIGC 还有一个方向是直接生成 2d/3d 引擎的模型,而不是直接生成数字人的最终展示部分,但该方向还在探索中。 建好的模型可以使用 web 前端页面(Live2D 就提供了 web 端的 SDK)或者 Native 的可执行程序进行部署,最后呈现在用户面前的是一个 GUI。 二、构建数字人灵魂 有了数字人躯壳,还需要构建数字人的灵魂,让数字人具备各种智能,比如记得个人信息,充当个人助手;在某个领域具备更专业的知识;能处理复杂的任务等等。实现这些能力有以下几个工程关键点: 1. AI Agent:要想数字人像人一样思考就需要写一个像人一样的 Agent,工程实现所需的记忆模块,工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 2. 驱动躯壳的实现:灵魂部分通过接口定义,躯壳部分通过 API 调用,调用方式可以是 HTTP、webSocket 等,视躯壳部分的实现而定。但包含情绪的语音表达以及如何保证躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配,目前主流方案只能做到预设一些表情动作,再做一些逻辑判断来播放预设,语音驱动口型相对来说成熟一些,但都是闭源的,效果可以参考 Nvidia 的 Audio2Face。 3. 实时性:由于整个数字人的算法部分组成庞大,几乎不能实现单机部署,特别是大模型部分,所以算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API,这里面就会涉及到网络耗时和模型推理耗时,如果响应太慢就会体验很差,所以低延时也是亟需解决的一个问题。 4. 多元跨模态:仅仅是语音交互的数字人是远远不够的,人有五感(听觉、视觉、嗅觉、触觉、味觉),听觉只是其中一种,其他的感官可以根据实际需求来做,比如视觉可以通过添加摄像头数据来获取数据,再通过系列 CV 算法做图像解析等。 5. 拟人化场景:正常和人交流的时候不是线性对话,会有插话、转移话题等情况,这些情景需要通过工程丝滑处理。
2025-01-03
数字分身
数字分身是指在虚拟世界中代表物理世界“真人”的存在。在不同的场景中有多种应用: 节目表演方面:如在节目单中,有“猜真人”这样的魔术互动类表演,通过数字分身增加趣味性;还有“亲情的应用场景(逝者)”,例如女儿通过逝者的数字分身再次对话。 实战课程方面:通过课程可以获得一比一数字人分身的定制体验,包括熟练使用多种热门数字人工具,掌握相关技术,了解商业应用场景及行业现状,将数字人融入工作流,还能获得进阶学习的自学路径,并且有交流群方便解决问题和交流心得。 价值探讨方面:身份型虚拟数字人在元宇宙中有广泛应用场景。服务型虚拟数字人具有功能属性,隶属于业务层,AI 创造出的虚拟“皮囊”具有一定价值。
2024-08-27