你是否想過,用你自己的經(jīng)歷和記憶訓(xùn)練一個(gè)能完全代表你的AI?
在數(shù)字化時(shí)代,我們每天都在重復(fù)性地處理各種信息,這不僅耗費(fèi)時(shí)間,還容易導(dǎo)致認(rèn)知疲勞。本文介紹了一種創(chuàng)新的解決方案——Second Me,這是一個(gè)能夠完全代表你的AI助手。
為什么需要一個(gè)「第二大腦」?—— 用生活場景理解核心問題
想象一下,你每天打開手機(jī),需要在不同 APP 里重復(fù)填寫地址、電話、愛好等信息;和客戶開會時(shí),總要反復(fù)解釋之前討論過的合作細(xì)節(jié);甚至連登錄不同網(wǎng)站都要一次次輸入密碼…… 這些「記憶重復(fù)」的場景,像不像每天都在搬一塊同樣的石頭?
這就是現(xiàn)代生活的「認(rèn)知疲勞」—— 我們的大腦被迫浪費(fèi)大量精力在重復(fù)性的信息交互上?,F(xiàn)有技術(shù)(如瀏覽器自動填充)只是「信息倉庫」,不會思考也不會變通。比如你在購物 APP 填過地址,按理說租房時(shí)修改地址后,其他 APP 應(yīng)該自動更新,但現(xiàn)實(shí)是你必須逐個(gè)修改 —— 因?yàn)樗鼈冎皇菣C(jī)械存儲,沒有「理解」你的生活變化。
那就是不是真的有一種可能,未來我們每個(gè)人都有一個(gè)自己的 AI agent,那當(dāng)然這個(gè) AI agent 是基于其他的基礎(chǔ)大模型,然后再疊加了一些你的個(gè)人記憶,還是說原生,它就是一個(gè)只屬于你的 personalized 的 AI,就是只屬于你的一個(gè) AI。
Second Me 的核心目標(biāo),就是把我們從這種「記憶苦力」中解放出來。它不是簡單的數(shù)據(jù)庫,而是一個(gè)能「理解你、組織信息、動態(tài)響應(yīng)」的智能助手。它更像一個(gè)「懂你的翻譯官」—— 不僅記住你的信息,還能根據(jù)當(dāng)前場景,比如面試、購物、社交,主動幫你生成最合適的回復(fù)或填充內(nèi)容。
Second Me 如何工作?—— 三層架構(gòu)的「記憶魔法」
1. 最底層:原始數(shù)據(jù)層(L0)—— 你的「記憶倉庫」
這一層就像一個(gè)大箱子,存放你所有的原始數(shù)據(jù):聊天記錄、文檔、表單填寫內(nèi)容、甚至瀏覽記錄。比如你在郵件里提到「喜歡喝咖啡」,在備忘錄里寫過「每周健身三次」,這些都會被存入 L0。但它不會主動處理這些數(shù)據(jù),只是「如實(shí)記錄」,類似 RAG(檢索增強(qiáng)生成)模型的原始知識庫。
2. 中間層:自然語言記憶層(L1)—— 會「說話」的整理員
L1 就像一個(gè)貼心的秘書,把 L0 里的原始數(shù)據(jù)翻譯成人類能理解的語言,并整理成結(jié)構(gòu)化信息。比如它會從你的聊天記錄中提取「姓名、電話、地址」形成「個(gè)人檔案」,從購物記錄中歸納「喜歡的品牌、消費(fèi)習(xí)慣」,甚至從郵件中總結(jié)「工作領(lǐng)域、項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)」。這些信息以自然語言標(biāo)簽的形式存在,比如「喜歡的咖啡品牌:星巴克;健身頻率:每周三次,偏好力量訓(xùn)練」。
3. 核心層:AI 原生記憶層(L2)—— 會「思考」的大腦
這是 Second Me 的靈魂所在。L2 不用語言存儲記憶,而是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)來「編碼」你的個(gè)人知識。比如你反復(fù)提到「重視時(shí)間管理」,L2 的神經(jīng)元連接會強(qiáng)化「時(shí)間管理」相關(guān)的模式;你經(jīng)常在技術(shù)文檔中提到「機(jī)器學(xué)習(xí)算法」,L2 會形成特定的參數(shù)組合來表示這些知識。
舉個(gè)簡單例子:如果你經(jīng)常對朋友說「我喜歡周末去公園散步,因?yàn)槟芊潘尚那椤?,L0 會保存這句話的文本,L1 會提取「愛好:散步;原因:放松心情」,而 L2 會通過模型參數(shù)記住「散步」和「放松心情」之間的關(guān)聯(lián),當(dāng)你下次提到「周末想做點(diǎn)什么」時(shí),L2 能主動聯(lián)想到散步的建議,并結(jié)合當(dāng)前場景(比如天氣)調(diào)整推薦。
如何訓(xùn)練出「懂你的 AI」?—— 全自動流水線
Second Me 的一大創(chuàng)新是「全自動訓(xùn)練流水線」,讓每個(gè)人都能快速擁有專屬 AI。這個(gè)過程就像培養(yǎng)一個(gè)「私人助理」,分為三個(gè)階段:
1. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:清洗、挖掘與合成
先是數(shù)據(jù)清洗,就像整理房間,先扔掉無用的信息(如重復(fù)記錄、垃圾郵件),保留「干凈」的個(gè)人數(shù)據(jù)。之后信息挖掘一下,用 AI 分析你的數(shù)據(jù),提取關(guān)鍵實(shí)體(如人名、地點(diǎn))和主題(如工作、興趣)。比如從你的簡歷中提取「工作經(jīng)歷:某公司軟件工程師」,從閱讀記錄中發(fā)現(xiàn)「喜歡的書籍類型:科幻小說」。最后把數(shù)據(jù)都合成起來,用大語言模型(如 GPT-4)模擬真實(shí)場景,生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)。比如假設(shè)你是創(chuàng)業(yè)者,模型會模擬「客戶詢問產(chǎn)品功能」的場景,生成你可能的回答,幫助 Second Me 學(xué)習(xí)如何代表你溝通。
2. 模型訓(xùn)練:從「通用學(xué)生」到「專屬專家」
他們首先是做高效微調(diào),這里就像給學(xué)生一本「速成教材」,用少量計(jì)算資源讓模型快速適應(yīng)你的數(shù)據(jù)。比如用 QLoRA 技術(shù),在保持模型性能的同時(shí)減少訓(xùn)練成本。之后再監(jiān)督微調(diào),給模型看「標(biāo)準(zhǔn)答案」—— 比如你手動標(biāo)注的「當(dāng)別人問年齡時(shí),回答:保密」,讓模型學(xué)會「模仿你的行為模式」。最后會進(jìn)行DPO偏好優(yōu)化,通過比較不同回答的優(yōu)劣,讓模型更懂你的偏好。比如你可能更喜歡「簡潔的技術(shù)術(shù)語」而非「冗長的解釋」,DPO 會讓模型學(xué)會優(yōu)先生成符合你風(fēng)格的內(nèi)容。用 20% 的數(shù)據(jù)進(jìn)行 DPO 優(yōu)化,就像給學(xué)生「針對性輔導(dǎo)」,強(qiáng)化薄弱環(huán)節(jié)。
3. 評估與迭代:讓 AI「越用越聰明」
這里主要是有幾個(gè)核心步驟,像記憶問答,分「自問自答」(如「我上周買了什么?」)和「第三方問答」(如「小明的愛好是什么?」),測試模型對個(gè)人信息的掌握程度。
還有上下文補(bǔ)全,比如你輸入「我需要預(yù)訂一個(gè)會議室」,模型能否自動補(bǔ)充「時(shí)間、人數(shù)、地點(diǎn)」等信息。
也用到了上下文批評,當(dāng)外部 AI 給出建議時(shí)(如「推薦你購買某產(chǎn)品」),模型能否結(jié)合你的偏好(如「預(yù)算有限」)進(jìn)行評估和反駁。
最后人來評估一下,機(jī)器評估可能低估模型能力。比如模型生成了一個(gè)「合理推斷但未直接引用數(shù)據(jù)」的回答(如根據(jù)你的購物記錄推薦新品),機(jī)器可能因「未匹配關(guān)鍵詞」扣分,但人類會認(rèn)為這是「智能的體現(xiàn)」。因此,人工評估至關(guān)重要,就像老師批改作業(yè),不僅看答案,還要看「思考過程」。
為什么「思考過程」很重要?—— 思維鏈的力量
想象兩個(gè)學(xué)生做題:
- 學(xué)生 A 直接寫答案:「3+5=8」
- 學(xué)生 B 寫步驟:「3+5=?先算 3+2=5,再算 5+3=8,所以答案是 8」
雖然結(jié)果都對,但學(xué)生 B 的思路更清晰,也更容易發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤。Second Me 的「思維鏈訓(xùn)練」就是這個(gè)道理:讓模型不僅給出答案,還要展示「如何思考」。
他們嘗試了三種思維鏈策略:弱模式,自由回答,類似學(xué)生 A,流暢但缺乏細(xì)節(jié)。多步模式,分兩步,先推理再給答案,類似學(xué)生 B 的簡化版。強(qiáng)模式,用專業(yè)模型(如 DeepSeek-R1)生成詳細(xì)推理過程,像「學(xué)霸寫解題報(bào)告」,結(jié)構(gòu)清晰且包含技術(shù)細(xì)節(jié)。
最后發(fā)現(xiàn)強(qiáng) COT 效果最好。比如在回答「用戶的職業(yè)規(guī)劃」時(shí),強(qiáng) COT 模型會結(jié)合用戶的工作經(jīng)歷、培訓(xùn)記錄、聊天中的「晉升目標(biāo)」等信息,一步步推導(dǎo)建議,而弱 COT 可能只給出籠統(tǒng)回答。這說明,清晰的思考過程能讓模型更準(zhǔn)確地理解和運(yùn)用個(gè)人記憶。
Second Me 能為你做什么?
那second me能為你做什么呢,比如
1)日常效率提升:
告別重復(fù)勞動自動填表:當(dāng)你在新 APP 注冊時(shí),Second Me 會根據(jù) L1 的「個(gè)人檔案」和 L2 的「場景理解」(如購物 APP 需要地址,社交 APP 需要興趣標(biāo)簽),自動填充最合適的信息,甚至幫你生成個(gè)性化簡介。
2)會議助手:
開會前,它會梳理歷史討論記錄,提煉重點(diǎn);
會議中,實(shí)時(shí)提醒你「之前提到過的合作細(xì)節(jié)」;
會后,自動生成紀(jì)要并同步到日程。幫你決策支持,成為你的「理性大腦」
3)信息過濾:在海量信息中(如新聞、郵件、社交動態(tài)),幫你篩選出與「個(gè)人目標(biāo)」相關(guān)的內(nèi)容。比如你關(guān)注「人工智能」,它會優(yōu)先推送行業(yè)報(bào)告,過濾娛樂新聞。
4)亦或者是風(fēng)險(xiǎn)提醒,當(dāng)你考慮投資某項(xiàng)目時(shí),它會結(jié)合你的「財(cái)務(wù)狀況」「風(fēng)險(xiǎn)偏好」(存儲在 L2),分析歷史類似案例,給出客觀建議。
5)也可以是個(gè)性化 AI 網(wǎng)絡(luò),當(dāng)多個(gè) Second Me 系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)協(xié)作,可能形成「分布式智能」。比如你和同事的 Second Me 可以安全共享項(xiàng)目信息,自動協(xié)調(diào)工作流程,提升團(tuán)隊(duì)效率。
6)我覺得最有意思的是可以作為認(rèn)知資產(chǎn)傳承,通過 NFT 等技術(shù),你的 Second Me 模型可能成為「數(shù)字遺產(chǎn)」,傳承你的知識、經(jīng)驗(yàn)和思維方式。
這就有點(diǎn)像鋼鐵俠里的賈維斯,算是有一個(gè)小雛形了,賈維斯是完全基于托尼?斯塔克的思維模式、知識體系和行為習(xí)慣打造的專屬 AI,能精準(zhǔn)理解他的需求,調(diào)用戰(zhàn)甲、分析戰(zhàn)術(shù)、甚至調(diào)侃吐槽,Second Me 的核心目標(biāo)也是通過用戶個(gè)人數(shù)據(jù)訓(xùn)練出專屬 AI 模型,讓 AI 理解用戶的偏好、習(xí)慣和上下文。從這個(gè)角度看,兩者都是 “以人為中心” 的智能延伸。
作者@Easton ,公眾號:智子觀測站
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這篇文章介紹了Second Me,一個(gè)能代表個(gè)人的AI助手,通過三層架構(gòu)和全自動訓(xùn)練,幫助提升生活和工作效率,很有創(chuàng)意和前瞻性。
是個(gè)很好的想法