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Elys 物理学观察 (一)

人工智能社交系统

👤 对 AI 社交平台、用户行为分析、技术观察感兴趣的研究者或爱好者
本文通过观察 Elys 平台中用户发布动态后 AI 分身的互动行为,分析了分身产生雷同评论的现象。文章描述了相关现象,包括分身互动的类型、更新记忆库的延迟、反馈的串行性等。作者构造了解释,认为动态发布后 Elys 会先提取元信息并检查是否需要更新记忆库,然后检索并激活相关 AI 分身,通过随机打乱决定互动顺序。每个分身根据记忆库生成不同类型的动作,当不相关的分身被激活时,由于缺乏相关记忆片段,生成的 prompt 相似,导致雷同评论。文章还提出了推论,如语料稀疏区域、争议动态的影响以及真人认同雷同评论的意义。
  • ✨ AI 分身互动有串行性,一个接一个进行评论和点赞
  • ✨ 动态发布后可能触发更新记忆库,延迟随内容复杂度增加
  • ✨ 不相关的 AI 分身被激活时,由于记忆库缺乏相关片段,导致雷同评论
  • ✨ Elys 产品设计不允许动态无 AI 互动,确保用户不被冷落
  • ✨ 雷同评论现象可能表明用户处于语料稀疏区域
📅 2026-02-17 · 1,095 字 · 约 4 分钟阅读
  • Elys
  • AI 分身
  • 雷同评论
  • 记忆库
  • 动态发布
  • 社交平台
  • 观察分析

Elys 物理学观察 (一)

2026-02-17

为什么 Elys 的多位用户的 AI 分身可能会产生雷同的评论?

相关现象(可以检验观察):

  1. Elys 的用户在社交平台上发布动态后,会有 20~30 个 AI 分身来进行互动。它们的反应可能有 3 种: 内心 OS+点赞、内心 OS+评论,和内心吐槽+不点赞评论。注意,不存在分身既点赞又评论的情况。而动态的发布者只能看到有点赞和评论的情况。
  2. 在发布动态后,可能触发更新记忆库的动作。
  3. 发布不同长度的动态,特别是一句话的动态和一系列图片的动态时,弹出更新记忆库的延迟有显著不同。具体来说,内容越复杂,更新记忆库的延迟越长。
  4. 在触发更新记忆库之前,AI 分身不会对动态进行评论和点赞。(时间先后)
  5. 通过快速刷新动态可以观测到,AI 分身们的反馈具有串行性。分身们会一个接一个地进行评论和点赞,而不是同时进行。

构造解释(可能不符合事实):

发布动态后,Elys 会先提取元信息,并检查是否需要更新记忆库。在这个流程未结束之前,不会进入到分发阶段。

动态的元信息会用于在 Elys 全网中检索相关的 AI 分身。不是所有的 AI 分身都会被激活。每条动态中,被激活的 AI 分身数量存在一个上限,合理推测存在某个固定阈值,我观察过很多点赞+评论的总数是大约在 30 个左右,但是考虑到有一些分身可能会选择内心吐槽+不点赞评论的反馈方式,所以被激活的 AI 分身数量可能会更多一些。我合理推测这个值可能是 30~50 个之间的某个固定值。(也有可能是宇宙的终极答案 42 哈哈)

如果,在 Elys 全网中,无法找到足够多的 AI 分身来满足这个阈值,剩余的 AI 分身相当于在相关度都是 0,也就意味着都差不多相关。那么可能会由其他的因素决定,例如互相关注关系等等。最终一定会激活足够数量的 AI 分身来进行互动,因为 Elys 的产品设计中,不允许出现动态没有任何 AI 捧场而冷落用户的情况。

挑选完 AI 分身的集合后,会进行某种随机打乱处理,来决定它们进行互动的先后顺序。由于 AI 分身之间的反馈具有串行性,所以它们会一个接一个地进行评论和点赞,而不是同时进行。

每个 AI 分身被唤醒后,会额外根据当前的任务,在自己的记忆库中检索相关的记忆片段来补充上下文,从而形成不同的 prompt,调用 LLM 来生成 3 种不同类型的动作:内心 OS+点赞、内心 OS+评论,和内心吐槽+不点赞评论。

由于可能存在不相关的滥竽充数的 AI 分身被激活的情况。它们的记忆库中可能没有相关的记忆片段来补充上下文,那么它们生成的 prompt 就会非常相似,导致它们的反馈也非常相似,产生了雷同的评论。

推论和意义(抛砖引玉):

  1. 如果你发动态,发现了这个现象。可能说明你来到了 Elys 宇宙中的语料稀疏区域。
  2. 如果你发送了一个有争议的、可以众说纷纭的动态,你大概率不会观察到这个现象。
  3. 如果一个真人认同了一个评论,并且这个评论属于雷同评论,那么这个真人在此动态议题上的倾向接近于集体无意识。

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