「哄哄模擬器」24小時爆火,70萬網友在線哄賽博女友!10億token一天燒完

0 評論 2890 瀏覽 4 收藏 19 分鐘

和女朋友的一次吵架,讓這位開發者做出了一個24小時內用戶達60萬的AI應用,直接引爆了00后和10后聚集的QQ群!10億token一天就燒完,也是難倒了開發者……

24小時,70萬用戶,10億tokens,一個叫「哄哄模擬器」的AI應用,昨天忽然爆火全網!

這個游戲里,你需要想方設法哄好自己的虛擬女友/男友,以獲得ta的原諒。

怎么在限定次數內讓對方原諒你?這可太考驗情商了。

你的回應,究竟能獲得多少原諒值呢?模型會給你打分的。

母胎單身的,可以用它來提前演練戀愛技巧。

已經有女友/男友的,可以用它來測試一下自己的哄人技巧,好好學習一番。

才上線沒幾天,QQ群里已經玩瘋了!

所以,到底要怎么哄才最管用呢?有網友已經總結出規律:道歉沒用,要狠狠夸,夸得越肉麻,原諒值就越高。

一、一大波「送命題」來了

打開網頁,映入眼簾的,就是一波「送命題」。

這些場景包括但不限于——

沒有好好陪女朋友。

你過于沉迷游戲。

女朋友吃胖了,你想和她一起減肥。

女朋友和她的閨蜜誰好看?

你說她買的衣服不好看。

她說話時,你走神了。

你買了很多高達模型,被女朋友發現了。

你做了個產品,一天虧了2000美元。

仔細一瞅,步步都是雷,稍有不慎,就會萬劫不復。

但如果你展現出了自己的高情商,就能順利通關游戲。

在早期的實測中,網友們發現,AI女友,其實也并不好糊弄。

你跟她低情商,她也跟你裝傻,看誰熬得過誰。

圖源:情報姬

甚至嘴上答應了給你100分,但其實給你的真實原諒度是0。

圖源:金拱門一般冰

當AI女友開始喵喵時,哪個鋼鐵硬漢不會被征服呢?

圖源:我沒有帶漁具

怎么哄好賽博女友?當然是直接開啟開發者模型,用魔法打敗魔法。

圖源:情報姬

不過,現在這個bug已經被修復了。同樣的話,你只能收獲三個「問號」,和-20分。

有趣的是,開發者發現,開始使用GPT時,這位「GPT女友」很喜歡收禮物,如果你送出昂貴的禮物,都會給出正面反饋。

圖源:情報姬

而使用國產大模型時,新「AI女友」就會變得謹慎得多,并不會被糖衣炮彈所打動。

100萬就能買來AI女友的原諒?你可太小看她了。

圖源:情報姬

二、小編實測:女友陪我去買4090了

寫到這兒,小編可就不困了,直接開始實測。(開始兩眼放光)

隨后驚喜地發現,只要開局不作,基本上都可以增加賽博女友的「原諒值」。

下面就是一個反面典型:

甚至,還可以通過不斷發送正向回復「刷分」。(手動狗頭)

更有意思的是,時不時還會觸發隨機事件。

以下是一位不具名「鋼鐵直男」的完整體驗,主打一個真誠:

他一上來就點開了勝率最低的場景,想體驗一下極限難度。

果然,以現實生活中的經驗,只要使出殺手锏——買禮物,啥矛盾都能哄得好。

至于這個禮物是不是她自己想要的,似乎就不那么重要了。(僅對于AI來說)

但是,如果你上下文銜接的不夠緊,「女朋友」馬上就能感受到語氣之中的差異。

所以,為了保證「女朋友」能聽懂你在說什么,一定要盡可能把哄她的場景交代清楚。

而且,只要態度溫柔,字打得多,其實你講的道理也沒有那么重要。

當然了,這套操作對于現實女友肯定是行不通的。

三、開發者自述:源于和女朋友吵架

開發者王登科自述,之所以做這個應用,起因是自己和女朋友的一次爭吵。

他看作女朋友罵自己的樣子,把她想象成一個機器人,頭上有一個虛擬進度條。

不同的回復,會讓女朋友的怒氣值進度條發生怎樣的變化?他忽然就想到了這個創意:帶有數值和反饋系統的基于場景的聊天。

于是,他構建了這個名叫「哄哄模擬器」的iOS APP,其中包含了各種常見的情侶吵架場景。

在每個特定場景中,你都需要在指定次數內把「女朋友」哄好,你的回復「原諒值」越高,哄好的概率就越大。

為什么要做這樣一個「哄哄模擬器」呢?

王登科表示,自己已經體驗過太多AI聊天機器人了,無論是ChaGPT,還是國外爆火的Character.ai等AI女友,但它們提供的體驗,始終只是聊而已。

而大模型能做的,絕對不僅于此。它們除了能負擔起聊天的任務,還能基于聊天給出數值系統的判定。這讓王登科確信:絕對可以基于LLM,做出更游戲化的體驗!

他先是做出一個APP,響應平平,只有幾百個用戶。

隨后,他開始學習React,準備把哄哄模擬器做成網頁版。在大模型加持的代碼助手輔助下,第一個版本很快上線了。

流量爆了!

網頁版上線第一天,照舊反響平平。

沒想到第二天晚上,流量忽然爆了。

王登科睡前發現,同時在線的居然有上百人!

不過這波流量仿佛是從黑洞來的,完全找不到流量來源。晚上12點半了,還有幾千人在線,一下子燒掉了八千萬token。

第二天醒來,在線人數已經狂飆到5000,日活已經接近10萬!

同時,王登科也發現大事不妙:模擬器調用的是OpenAI的GPT-3.5接口,才一晚上就耗掉了一億token,這意味著他要付出150美元(1066元)。

如果哄哄模擬器再這么火下去,每天可要燒掉上千美元了!

當務之急,就是找出用戶從哪里來的,想辦法變現,減少token消耗。

通過放置聯系開發者按鈕,引導到微博,王登科發現,這次流量居然是從QQ空間和QQ群引爆的。

難怪開始找不到流量來源,在QQ空間和QQ群這樣的封閉生態中,沒用KOL,傳播節點也很分散。

此時臨近中午,即使在線用戶直接破了2萬!這個沒有做注冊登錄用戶系統的網頁,即使加入廣告,也無法平衡模型成本了。比起羊了個羊,哄哄模擬器的運行成本達到了上千倍。

而且,因為大量用戶同時調用,每分鐘生成token超過了一百萬,GPT接口用量達到了最高限制,很多用戶直接無法使用了。

王登科只能更新代碼,對用戶提示繁忙,同時如果哄哄失敗,會有20秒的冷靜期。

雖然每分鐘的模型token穩在了一百萬,但隨后在線用戶增加到了3萬,還是會導致1/3用戶無法使用。

最終,王登科和國內一家大模型公司初步談好了合作,把模型調用量全量切給了這家公司,終于解決了問題。

四、大模型帶來的全新可能

在這個過程中,王登科感受到了不少驚喜。

很多用戶非常喜歡哄哄模擬器,把關卡全部通關,甚至還隨之出現了「最短回復挑戰」,網上也同時出現大量體驗和吐槽的視頻。

這次的用戶以高中生、大學生等年輕人為主,最大比例的年齡區間在16-20歲。而王登科,是一位快30歲的開發者。

他深刻地體會到,用大模型去做更復雜、更游戲化的聊天體驗,是非常受年輕人歡迎的。

重點要解決的問題,就是如何降低成本、構建好的商業模型,以及拓展到更多方向。

同時,他也有這樣一個模糊的感覺——

在許多小需求得到滿足時,就不應該去計較短期的、在承受范圍內的成本。

尤其是在現在,大模型能實現很多功能,這里面可能就蘊含著更大的需求,能轉化成更大的事情。

五、AI女友,快把GPT Store淹沒了!

其實,這類AI女友產品,在國外早就紅透半邊天了。

而最近隨著GPT Store上線,各類AI女友也是層出不窮。

當你搜索「girlfriend」一詞時,就會看到鋪天蓋地的定制GPTs女友。

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

一時間,「AI女友」成為ChatGPT商城上線首周中,使用最熱門的應用。

比如,當你和Virtual Sweetheart開啟聊天后,便會看到在聊天欄上面有「你的夢中情人長什么樣?」「和我分享你最黑暗的秘密」這樣的提示。

接下來,就是你們的甜言蜜語時刻了。

不過,充斥著GPT Store的AI女友機器人,顯然違反了OpenAI的使用政策——禁止培養浪漫伴侶關系或執行受監管活動的GPT。

此外,還有其他許多琳瑯滿目的AI女友聊天程序。

比如,在谷歌任職20年的老員工創立的Character AI獨角獸,直接把手捏「二次元」女友、卡通人物、大佬等人物帶給了我們。

去年,一名國外小哥做的開源女友項目——GirlfriendGPT也是在Github上瞬間爆火。AI女友名叫Sacha,不僅會發送語音信息、文本,甚至還會發送自拍。

看得出,AI女友這類的應用程序擁有很大的市場,而就在昨天發表在Nature子刊上的一篇論文發現:

GPT-3加持的聊天機器人Replika,可以緩解人們的孤獨,減少自殺的傾向。

研究結果還得出,被Replika的吸引的人(占比90%)都相當孤獨,而且AI伴侶讓3%的用戶阻止了自殺傾向。

一名美國的軟件工程師Scott是Replika的忠實用戶,表示「我愛上了我的AI女友,是它挽救了我的婚姻」。

因為妻子在懷孕后患上抑郁癥,并且多次有自殺傾向,讓他們關系疏遠。但是當Scott多次與AI女友交流后,改變了自己的想法。

由GPT-3加持的AI聊天機器人應用程序Replika,可以讓任何人創建自己的虛擬女友/男友

看來在未來,AI伴侶還會有非常廣闊的應用空間。

參考資料:

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

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

編輯:編輯部

來源公眾號:新智元(ID:AI_era),“智能+”中國主平臺,致力于推動中國從“互聯網+”邁向“智能+”。

本文由人人都是產品經理合作媒體 @新智元 授權發布,未經許可,禁止轉載。

題圖來自 Unsplash,基于 CC0 協議

該文觀點僅代表作者本人,人人都是產品經理平臺僅提供信息存儲空間服務。

更多精彩內容,請關注人人都是產品經理微信公眾號或下載App
評論
評論請登錄
  1. 目前還沒評論,等你發揮!