Soul App陶明：大模型落地C端的核心是满足用户需求

生成式人工智能（AIGC）、大模型等新技术在AI领域掀起了波澜壮阔的变革浪潮。在大模型技术爆发之前，社交平台Soul App便开始了“AI+社交”方向的探索，较早思考如何将AI在社交场景落地，随着其自研垂类语言大模型Soul X、语音大模型等技术能力上线，平台上多元社交互动场景也纷纷应用落地，Soul用户的社交门槛进一步降低，社交体验得到了极大提升。Soul作为率先探索AI社交的平台，如何看待AI社交未来发展，关于大模型落地垂类场景又有哪些经验？不久前，澎湃科技与Soul App首席技术官陶明进行了沟通，以下是双方对话实录。

澎湃科技：AI辅助社交是造人设吗？

陶明（Soul App首席技术官）：社交平台和其他工具的本质是为用户提供便利，更好达到社交目的。例如AI聊天助理润色文字，提供互动意见，目的是更友好地沟通，帮助破冰。再比如对方发的消息不在你知识范畴内，对话就可能断档，如果稍加提示就能让对话进行下去，无需打开百度查。

澎湃科技：大模型落地C端要注意什么？

陶明：对C端来讲，大模型没法端到端解决问题，它需要有系统层面、产品层面的解决方案，才能为用户带来价值。用户隐私也值得关注，C端用户和平台共建，用户之间的数据域需要隔离，数据不能串，具体来说，就是体现用户个性的数据不会转移到其他用户身上，大模型在数据分布时要更多使用公域数据。特别是当AIGC技术进一步释放个体的创作力，每个人都是创作者，当其和大模型交互，形成的数据和内容既是在表达自己同时也是在创作，不能把创作者的价值零成本移植到其他创作者身上，这会削弱创作者的积极性。

澎湃科技：做模型应用时踩过哪些坑？

陶明：早期探索时确实经历了很多波折。做“AI苟蛋”时希望它能说会唱、能识图、有形象。我们认为把很多资源投入到每个点上，每个点都做得最好，一定能实现不错的用户反馈，但最终发现资源用了很多，效果并不明显。能说会唱只是一种增益，对话能力，即聊天的情感化再加上语境里的场景构建是最重要的。在不同场景，一个人用同样一句语料所表达的情感不一样，大模型产品在这里的改进空间还很大。例如“周末公司团建”这句语料在不同的场景以及上下文中，背后可能是“吐槽”的情绪，又或者可能是“期待”的情绪，需要“苟蛋”给予的反馈也完全不一样。现阶段，用户聊天语料太泛，只能一步步解决，不断做加法，发现案例就想办法解决。

澎湃科技：大模型迭代速度快，训练成本高，大模型商业化面临哪些痛点？

陶明：第一是业务持续性，如果我们用第三方模型，模型每次变更一定会带来我们业务的变更，因为每次模型的迭代发布并不和业务完全兼容，业务还要重新开发，所以我们自研模型。自研也有痛点，每次基座模型更新后都无法准确预判它到底带来好处还是坏处。所以我们先跑个小版本出来放到线上测，聊天人数增长了或流程提升了，说明这是一个好的变更。第二是成本，to C跟to B不一样，我们最大的成本不是训练成本，而是推理成本，因为线上用户太多，这需要我们持续打磨优化。降低推理成本，算力是一方面，拿到更加便宜的卡可以降本，还有框架层面的优化，比如编码肯定比生成码便宜，在这个过程中我们就可以做一些工作，如算子的优化，让计算效率最大化。

澎湃科技：怎么考虑Soul的商业模式？

陶明：目前Soul以C端增值服务为主，平台提供的一切便利性工具本质上都是为了提升用户社交体验，在此基础上实现业务增值。我们也在尝试针对B端提供品牌数字化解决方案。品牌也需要连接人，比如当我们的用户跟NPC沟通时提到想喝奶茶，就可以链接奶茶服务，这也是商业化空间。

Soul作为少有以虚拟人设提供即时交流互动体验的应用和 AI Native 的社交网络，在大模型落地方面已积累了一定经验，在未来，Soul仍将从用户需求出发，借助AI技术来提升用户社交体验，致力于帮助更多用户建立良好的社交关系，收获幸福感和归属感，从而实现“让天下没有孤独的人”的愿景。

来源：新华报业网

（来源：财商资讯）

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