全球主流研究走的路線大致可以歸納為幾個方向：大規模行為資料採集與建模、個化對話系統構建、以及近年來結合深度學習與自然語言理的數字分技。
從早期基於規則模板的簡單聊天機人，到後來引長短期記憶網路與注意力機制的個化對話模型，再到近年來結合大規模預訓練語言模型與樣本微調的個人風格復現架構，整個領域在工程上迭代得確實很快。
矽谷的諾瓦克智慧實驗室就曾在三年前推出過一個“歐律諾墨”的數字人格原型系統。
他們的團隊在超級計算機上部署了一套包含數千億引數的神經網路，參照目標個的全量數字足跡，包括社發言、即時通訊記錄、電子郵件、語音錄音、影片影像等，用來構建個人的行為模型。
整套系統的訓練資料涵蓋了目標個十數年的生活記錄，資料規模之大、模態之富，相當於將一個人的半生印記全部數字化了。
而歐律諾墨跑起來之後確實展現出了一些令人驚歎的能力。
它能復刻目標個的語言風格、用詞習慣、口頭禪甚至是一些特定的句式偏好，在特定話題上的觀點傾向與反應曲線幾乎和本人一模一樣，而且在模擬對話測試中，它回覆的自然度和人格一致讓試者家屬在盲測中都難以分辨哪個是模型生的回覆、哪個是本人曾經的真實回覆，準確率高到讓審稿人都懷疑實驗設計存在。
但也就到此為止了。
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