提琴向海: 做大模型情感陪伴产品两个月了，回收到一些用户反馈和数据反馈。大致总结下踩过的坑和观点吧。 1.最容易接受AI陪伴的是老人和孩子： 基于近期的一些用户调研和研究，发现中老人和孩子相比较年轻人不太会排斥AI，也很难识别出AI，会很乐意陪AI聊天。 2.构建人设要用Lora而不是全量微调： 后者会导致模型过拟合的问题出现，请使用Lora来构造目标的人设。Lora的训练方式就是构造一些对话语料作为训练集就行。更别去想着用prompt模板来构造人设，这样会欠拟合。 3.多模态非常重要： 外貌、声音可以极大的提升用户的沉浸感。现在很多产品依然使用的是过去的合成式TTS，请使用生成式TTS，比如豆包和星野就用的生成式的。 4.面向孩子做情感陪伴你需要注意的： 1)家长的付费决策点是教育，纯陪伴是不可能付费的。 2)小朋友的注意力很容易分散，想办法把它留在这个场景。 3)减短文字，六七岁的小朋友能看懂的字是100个左右。 4)可以引入幼师什么的角色，帮忙鉴定这个聊天是否是小孩喜欢的。 5)不要问小孩特殊疑问句（what how），去问一般疑问句（yes or no）。 6)儿童很容易对AI产生崇拜感，可以利用这一点来培养儿童养成习惯啥的。 7)儿童天生一眼能分辨出教育内容和娱乐内容，而且反感教育。 5.面向老人做情感陪伴你需要注意的： 1)老人有钱有闲，付费率其实是比年轻人高的。 2)可以研究dy中老年人关注比较多的账号的共性（比如倾城一笑） 3)老年人是存在x压抑的，跟AI聊的东西会比年轻人花很多所以请注意风控策略。 4)老年人识别数字人的能力很差，他们会以为是一个真实的人，所以会很有礼貌很投入。 5)全民k歌上已经有了很多AI账号，并且粉丝数很恐怖。可以学习参考。 6.现在市面上能赚到钱的陪伴产品都是擦的： 过去minimax是ToB养ToC，前段时间了解到星野的海外版talkie海外收入已经超过minimax的toB收入。 7.接下来4个月国内会围绕agent的function call能力突破： 据我了解各家大厂和模型公司都在搭建这样的能力，function call是打造super app的关键技术之一。构建情感陪伴的产品的时候可以把这个技术考虑进去。 字数受限写不全，可以看图片，欢迎交流