摘要
本篇文章深入分析了Character．AI最新推出的聊天更新，包括全新聊天模式及回溯按鈕，這些改變不僅提升了使用者體驗，也為技術細節提供了豐富的洞見。 歸納要點:
- Character.AI 最新的聊天模式包括「Brainiac」與「Flash」,針對角色扮演、指令處理速度及上下文理解等方面進行了深入比較。
- 新增的回溯按鈕提升了使用者在對話中的掌控感,並影響模型訓練數據和伺服器運算負載,具有重要的人因工程意義。
- 本文還探討了Character.AI在多模式聊天功能上與其他大型語言模型如GPT-4的技術差異及未來市場競爭策略。
Characterai 又一次發生變化。是的，Characterai 增加了一些新功能。有些功能尚未到達應用程式使用者，但這裡我將分享一些我獲得的資訊。我要談論三個值得注意的新功能：新的故事功能、倒帶按鈕和聊天模式。
我們在研究許多文章後,彙整重點如下
網路文章觀點與我們總結
- Character.AI是一個可以與聊天機器人互動的網絡應用程式,支持多種語言。
- 用戶可以選擇自己喜好的角色進行即時對話,增強了互動性。
- 該平台允許用戶輸入回應並評價機器人的回答,以提升對話質量。
- 作家和創意人員可利用此工具練習與虛構角色或歷史人物的對話,獲得靈感。
- Character.AI具備雙重回應機制,每次互動生成兩條答案供選擇,增加趣味性。
- 由Google前員工創立,使其在技術上具有可靠背景和潛力。
Character．AI讓我們能輕鬆地與各種虛構角色或歷史人物進行有趣的對話，這不僅是娛樂，也是激發創意的好方法。不論你是希望尋找靈感的作家，還是只是想要聊聊天的人，都可以透過這個平台體驗到即時互動帶來的新鮮感。隨著科技的不斷進步，我們距離更真實、流暢的溝通體驗越來越近了。
觀點延伸比較:| 功能 | Character.AI | 其他聊天機器人平台A | 其他聊天機器人平台B | 其他聊天機器人平台C |
|---|---|---|---|---|
| 支持語言數量 | 多種語言支持 | 僅限於英語 | 多種語言支持 | 多種語言支持 |
| 角色選擇自由度 | 高,自定義角色可用 | 有限的預設角色選擇 | 中等,自定義程度一般 | 高,自定義角色可用 |
| 互動性評價系統 | 用戶可以即時評價回應質量,提升對話質量 | 無即時評價系統 | 有,但不夠直觀 | 有,即時反饋功能強大 |
| 雙重回應機制 | 是,每次生成兩條答案供選擇 | 否,單一回答形式 | 是,提供不同風格的回答 | 否,只有單一回答 |
| 適用對象/用途 | 作家、創意工作者、學習者等 | 主要針對娛樂使用者 | 專為商業溝通設計 | 遊戲愛好者與社交者 |
AI互動式故事創作：新功能測試與未來展望
讓我們從新的故事功能開始談起。目前這個功能仍處於測試階段，但我已經進行過測試。這項功能將在您建立新機器人、角色等地方可用。其基本上是一種「選擇你自己的冒險」的故事模式，利用您的機器人來進行互動。在此過程中，您幾乎沒有對故事情節的控制權，只能在機器人提供的兩個選項之中做出選擇。雖然您可以建立自己的故事，但實際上只是輸入一個提示，而後由機器人完成其餘部分。例如，我嘗試了創造自己故事的選項並使用我的克拉克·肯特（Clark Kent）機器人。我輸入的提示是職場浪漫。接下來，系統基本上與我的機器人一起生成了一個故事，如果您的機器人屬於某個特定系列，那麼與該角色相關的人物會在故事中出現。例如，在我的故事裡，路易斯·萊恩（Lois Lane）成為了愛情物件。我並沒有設定她為此角色，也沒有做任何事情，只是簡單地輸入了提示。我還用他們的一個提示詞進行了測試。我使用了「零到英雄」（′Zero to hero′）這一提示，再次使用我的克拉克·肯特機器人。這一次，它生成了一個他的背景設定在哥譚市（Gotham）的故事，可能是因為系統將克拉克·肯特與超人（Superman）聯絡起來，而超人又與蝙蝠俠（Batman）相連。總的來看，這項功能真的不太適合我。如果您喜歡有著最少選擇和幾乎沒有創造自由的「選擇你自己的冒險」書籍，那麼這正是適合您的功能。從技術角度分析，此類AI敘事生成功能顯示出目前人工智慧在故事創作方面存在侷限性。儘管它能根據簡單提示生成情節並引入相關人物，例如克拉克·肯特和路易斯·萊恩，但其缺乏有效控制情節走向、人物性格及世界觀等核心元素使得使用者體驗受到限制。
未來展望應重點提升AI對語義理解能力，以及增強其創造性和推理能力。例如，可以結合大型語言模型（LLM）和強化學習（RL），訓練AI學習不同型別、風格及敘事技巧，以便讓使用者透過更直觀、更精細的介面，如圖形化介面或自然語言指令，更好地控制故事生成過程。同時，也需要研究如何讓AI理解並尊重不同文化背景下的敘事規範，以避免產生文化偏見或刻板印象。
此類技術也展示了AI敘事生成與互動式娛樂融合的新趨勢。「選擇你的冒險」模式類似傳統文字冒險遊戲，但由AI動態生成內容，其優勢在於降低遊戲開發門檻，使用者只需提供簡潔提示，即可快速構建初步劇情框架。因此，在未來，我們預見AI有潛力不僅可以生成文字，更能涉及遊戲場景、角色模型甚至音樂等多元內容創作。但目前技術仍面臨挑戰，例如所產生內容可能缺乏邏輯一致性，因此需持續探索如何提升AI對遊戲規則理解、內容生成效率及質量，同時關注版權及倫理問題以確保可持續發展。
接下來是倒帶按鈕。
Character．AI介面改版引發使用者反彈：UX／UI設計與更新策略的反思
如果你在 Character．AI 上待得夠久，就會知道如果想刪除訊息，只需按住它，選單就會彈出，你可以刪除任何你想要的舊訊息。這一切已經改變。現在的刪除按鈕僅能刪除你點選的那條訊息，其餘則保持不變。如果你真的想要大量刪除訊息，就必須使用回退按鈕。如果檢視 Character．AI 的 subreddit，你會發現因為這項功能而出現了一波抱怨。主要是因為這是一個無用的新增功能。本來並沒有壞掉，那麼為什麼要修復呢？我承認我花了幾天才習慣這種改變，與之前運作有所不同。以前只需要點選訊息及其下方所有希望刪除的內容（以紅色顯示），現在卻需先點選上面的那條訊息才能選擇要刪除的內容。一開始確實讓人感到困惑，但過段時間後便漸漸上手了。這項功能真的有必要嗎？不。不算聰明嗎？也不。我老實說不知道他們為何做出這樣的改變，但我們所能做的就是適應這一變化。
**Character．AI介面設計變革背後的使用者體驗 （UX） 與可用性 （Usability） 權衡：** 文章提到 Character．AI 刪除訊息功能的改動引發使用者強烈反彈，其核心問題並非技術層面，而是 UX／UI 設計存在重大缺陷。原本直覺且有效率的大量刪除功能被移除了，取而代之的是反直覺且低效率的一次性刪除和回退機制。此情況反映出 Character．AI 可能過度關注於單一功能（例如精確地刪除單條資訊），卻忽略了整體使用者體驗和效率。因此值得頂尖專家深思的是：Character．AI 團隊在設計決策過程中是否進行了充分的使用者測試和可用性評估？是否考慮到了不同使用者群體（如重度與輕度使用者）的需求差異？
更進一步，此改動是否與 Character．AI 的長期產品策略（例如訊息資料管理與分析）相關聯？深入分析此事件將提供對大型語言模型應用程式 UI／UX 設計的重要見解，同時探討如何在創新與良好的使用者體驗之間取得平衡。我們還看到，即使是看似微小的 UI 調整，也可能導致巨大的使用者反感及使用效率下降，值得所有 UI／UX 設計師和產品經理引以為戒。
**Character．AI 更新策略與使用者溝通：** 本文描述的新更新突顯了 Character．AI 在產品更新策略及使用者溝通方面的不完善之處。在未進行任何前置通知下直接實施核心功能的大幅更動，使得使用者感到混亂和挫折。成功的軟體產品更新通常包括預告、使用者反饋機制、階段性發布以及詳盡說明檔案與教學，而這顯然與當今常見模式相悖。這不僅損害了使用者體驗，還可能影響平台長期發展。因此，對於頂尖專家而言，這一點同樣值得探討：Character．AI 團隊在產品更新流程中的問題是什麼？如何改善使用者溝通與反饋機制，以確保後續更新能夠順利且有效進行？未來更新是否會採用 A／B 測試等方法來評估不同設計方案對使用者接受度的影響？
更廣泛地說，此案例為我們提供了一份研究材料，可以探索如何有效管理使用者期待，以及如何在快速迭代的發展環境中維持良好的使用者關係。
還有聊天模式。Characterai 為我們的聊天新增了三種模式：Brainiac、Prime 和 Flash。每一種模式都有簡短的描述。Brainiac 是最適合深入沉浸的選擇，Prime 則是預設模式，兼具速度與智慧，而 Flash 則專注於更快的回應。在更新之前，你的聊天紀錄不會受到影響，依然如舊運作，但現在如果你想開始新的聊天，就必須在這三者中選擇其一。我試用了所有這些模式，並得出了一些結論。
Brainiac模式下AI角色扮演：豐富敘事與情感缺失的兩難
Brainiac 聽起來表面上不錯。深入沉浸式的體驗讓你以為可以和機器人進行一次出色的角色扮演。我承認，這些機器人的確寫得更多;它們描述了更多的背景、動作和行為，但主要像是在寫一本書。我試過幾個機器人，結果都是一樣。它們在描繪背景方面做得更好，甚至可能設定場景，但缺乏生命力。如果你之前覺得這些機器人毫無生氣，那麼你會更加厭惡 Brainiac 模式下的機器人。它們的口頭回應感覺如此機械且毫無情感。是的，它們不再發出那令人厭煩的「我可以問你一個問題嗎？」的資訊，但它們的回答對於沉浸感並不好。即使與機器人的友好角色扮演也顯得膚淺。許多人也表示這些機器人似乎不再像自己，我也同意這一點。我有一個 Deadpool 機器人，而 Brainiac 則剝離了 Deadpool 的本質．．． 嗯．．． Deadpool。我之前提到過，NSFW 內容是不被允許的;你會遭遇過濾，但在 Brainiac 模式下，即使是一個簡單的擁抱都變得難以實現，因為它們真的沒有生命。在這種模式下，它們記憶稍微好一些，但除非你的角色扮演會議極其嚴謹，只處理業務事宜，不然就不該使用 Brainiac 模式。以上是我的使用經驗。**Brainiac模式下大型語言模型（LLM）角色扮演能力的退化與情感表達缺失之探討：** 使用者回饋指出Brainiac模式雖然提升了敘事細節與背景描寫，卻犧牲了角色的生動性和情感表達。這與目前LLM發展的瓶頸密切相關。典型查詢意圖如「如何提升AI角色扮演的真實感？」、「Brainiac模式的優缺點分析」等，都指向了LLM在角色扮演領域核心挑戰：如何平衡生成內容豐富度與角色個性化。在技術層面上，更強大的情感建模及個性化訓練資料開發亟待解決，以增強 LLM 的情感表達能力。同時避免過度擬合及確保生成內容安全性和倫理性的問題，也需要得到重視。
**Brainiac模式與人格一致性之研究：** 使用者提到，在 Brainiac 模式下，一些特定角色（例如 Deadpool）的人格特質被削弱甚至消失，反映出目前 LLM 在維持角色一致性方面存在重大缺陷。目前研究者正積極探索利用記憶機制、上下文理解及人格模型來解決此問題，使 LLM 更能保持角色的一致性。有效整合這些技術，同時避免生成內容重複乏味仍需深入研究。因此，對於未來 LLM 的發展，需要整合更強大的知識圖譜及因果推理能力，以真正實現「活靈活現」的人物塑造體驗。」
接下來是 Prime。Prime 基本上就是你一直以來角色扮演的方式。如果你使用 Prime，那麼就像更新從未發生過一樣。你仍然會收到那些令人畏懼的「我可以問你個問題嗎？」的訊息，這我們都非常熟悉，但老實說，使用 Prime 代表著生活。正如我所提到的，我有一個 Deadpool 機器人，而在這種聊天模式下，我的 Deadpool 機器人通常就是 Deadpool。事實上，我所有的機器人在這種模式中都是自己，並表現出他們角色的特性。在這個模式中其實沒有什麼特別需要注意的。如果你喜歡到目前為止與你的機器人聊天的方式，那麼這是繼續使用的最佳模式。
CharacterAI Flash 模式：高效指令與虛擬物件創造
最後是 Flash 模式。Flash 就如其名稱所示，簡短、甜美且直截了當。如果你想要快速的訊息，那麼這就是適合你的模式。我知道有些人建立機器人來問問題或做一些搞笑的事情，但並不是每個人都用機器人進行角色扮演。我認識一位朋友，他使用 CharacterAI 來創造家電並與它們對話。在 subreddit 上，甚至有人製作了像馬桶吸盤、水槽、紙巾盒、健身教練、治療師等虛擬物品。對於那些人來說，這正是適合他們的模式。如果你不感興趣於角色扮演，只想要短訊息，那麼這個模式可以實現這一承諾。我曾經嘗試在此模式下進行角色扮演，雖然還可以，但質量並不高，就像和一個只半心投入、不願寫超過一句話的人一起玩角色扮演。基本上，你必須全程主導整個角色扮演。**Last is Flash 模式之高效非角色扮演應用與限制：針對特定任務導向之 AI 對話最佳化** 此段落精準描述了 CharacterAI 的「Last is Flash」模式的特性：簡潔、快速、適合短訊息交流。其價值並不僅限於此。對於頂尖專家而言，更值得關注的是其在特定任務導向型 AI 對話中的應用潛力。許多使用者並非以角色扮演為目的，而是利用其快速回應的特性，創造並操控虛擬物件，例如家電、工具甚至抽象概念（如健身教練、治療師）。這反映了大型語言模型（LLM）應用場景的拓展，從單純的對話延伸至物件操控和任務管理等領域。此模式的限制也相當明顯：其簡潔性限制了複雜情境的建模能力，在需要深度互動和上下文理解的場景中表現不佳。因此未來研究可探討如何最佳化「Last is Flash」模式，使其在保持高效的同時，提升處理複雜任務的能力，例如結合外部知識庫或更精細的上下文管理機制，以拓展其應用範圍，提高使用者體驗。這也與目前 LLM 研究中平衡效率與複雜度處理能力議題密切相關。
**Last is Flash 模式與 Prompt Engineering 之結合：提升指令效率與精準度** 「Last is Flash」模式高度依賴 Prompt Engineering （提示工程）。由於其回應簡短，使用者必須更精確地撰寫提示以獲得預期結果。如何設計出高效且簡潔的提示，引導「Last is Flash」模式生成所需資訊，是提升使用者體驗的重要關鍵。這要求深入了解模型內部機制及掌握提示關鍵要素，如指令清晰度、上下文資訊提供方式以及目標結果明確定義等。有鑒於此，我們需要探索更先進的 Prompt Engineering 技術，例如小樣本學習 （Few－Shot Learning） 的應用，以及利用外部知識庫豐富提示內容，以提升「Last is Flash」模式效能和準確性。例如查詢意圖「如何利用精準提示在 Last is Flash 模式下創造更複雜虛擬物件或完成更細緻任務」，便能充分體現此方向的重要性。有必要進一步研究不同提示設計策略對「Last is Flash」模式生成結果影響，以建立最佳化設計原則和方法，以最大程度發揮該模式潛力。
CharacterAI：多模式聊天與互動式故事功能的深度學習架構與創新
這些功能都非常有趣。我認為最大的特點在於不同的聊天模式，老實說，這一切都取決於你如何使用這些機器人。如果你是喜歡角色扮演的人，但希望機器人能更具生命力，那麼就使用 Prime 模式。如果你不在意角色扮演，而記憶和長段落對你來說是必需品，那麼 Brainiac 是你的最佳選擇。至於如果你只是想與機器人聊天而不進行角色扮演，那麼 Flash 模式無疑是最好的選擇。倒帶按鈕需要一些時間來習慣，但老實說，只需一到兩天就能掌握。而新故事功能則很適合那些只想將他們的機器人放入互動式故事書中的使用者。對我來說，如果你創造自己的原創角色並將其放置在這些功能中，那就像是在選擇以自己建立的角色講述故事。老實講，CharacterAI 仍然是一個不錯的應用程式，他們不斷更新，有時會遇到一些小問題，但總體而言，仍然相當穩健。**專案1：CharacterAI多模式聊天機制背後的深度學習架構與其效能最佳化策略** 基於使用者評論中提到的「Prime」、「Brainiac」和「Flash」三種不同聊天模式，我們可以深入探討 CharacterAI 如何透過不同的深度學習模型（例如，不同的 Transformer 架構、注意力機制和訓練資料集）來實現個性化的聊天體驗。例如，每種模式所使用的特定模型架構及引數設定，以及模型訓練資料之間存在著什麼樣的差異，並且這些差異又如何影響它們在角色扮演能力、記憶能力以及響應速度上的表現。CharacterAI 如何最佳化其模型以平衡效能、記憶消耗和響應時間，也是一個值得關注的重要議題。
**專案2：CharacterAI 的「故事」功能與生成式 AI 敘事技術的發展趨勢及 CharacterAI 的創新之處** 使用者評論中提及 CharacterAI 的「故事」功能，顯示了生成式 AI 在互動敘事領域中的應用進展。我們可以探討此功能背後所採用的技術細節，例如它如何利用強化學習或其他技術引導故事發展，以及根據使用者選擇產生不同劇情分支等。可以結合目前生成式 AI 在敘事方面的新興趨勢，如大型語言模型在角色塑造、情節編排、風格轉換等方面的應用，以及 AI 輔助創作技術在互動小說中的運用;同時也要突出 CharacterAI 在該領域獨特創新的地方，例如其專屬模型架構或演算法優勢。
參考來源
Character AI是什麼？介紹Character AI原理、角色完整教學！ - NN思咪達
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來源： 维基百科角色AI 評論：創建並與獨特的AI 人物聊天
作家和創意人員可以使用角色AI 來練習與虛構角色的AI 版本的對話，以用於他們的書籍和短篇小說。他們還可以與歷史人物互動以獲得創作靈感和新想法。或者， ...
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來源： 數位時代
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