第16章 AI猫娘（1/2）

凌晨两点，江城大学校园万籁俱寂，唯有303宿舍的微弱台灯散发的一点点灯光，固执地对抗着夜色。*珊￠叭/墈￠书,惘+ ′勉·沸/岳`独?

空气里，疲惫与亢奋奇妙地交织。

陈东还沉浸在用户口碑逆转的喜悦中，时不时刷新着论坛帖子，看着那些“丝般顺滑”、“开发者牛逼”的赞美，脸上的笑容就没消失过。

“可以啊黎阳！咱们这波升级，效果拔群！” 他小声感叹，“用户们又爱上灵犀了！”

相比于陈东的激动，黎阳在短暂的欣慰后，眼神己经恢复了惯常的冷静。

服务器危机解除，只是让他们从悬崖边上退回了一步。真正的考验，现在才算拉开帷幕。

他的目光，早己从服务器监控面板，挪到了那个不断弹出新通知的【悬赏广场】后台。

“我去，猫娘之后，还有想让灵犀扮演灭霸的？一个响指随机禁言用户一半好友？这想象力……”陈东看着新冒出来的悬赏，忍不住咋舌，“还有这个，让灵犀用某种……嗯，特别的语气说话？还要模仿才艺？兄弟，你这要求有点高啊！”

五花八门，千奇百怪。用户的创造力被点燃，瞬间涌入了悬赏广场，也带来了一张沉甸甸的“任务清单”。

黎阳没有笑。他眉头微蹙，手指在后台界面快速地筛选、排序。

这些悬赏，是用户的认可，是未来可能的收入，但同时，也是一份份必须认真对待的“订单”。

一旦处理不好，完不成，或者效果拉胯，刚刚回暖的用户信任，随时可能再次冰冻。?五-4¨看_书\ ^已.发′布\罪￠辛?蟑?节^

“不能光看着高兴，这些悬赏得仔细捋一捋。”黎阳的声音带着熬夜后的沙哑，但思路却异常清晰，“哪些是咱们现在能搞定的，哪些暂时不行，哪些做了效果最好，得有个优先级。”

手动梳理显然效率太低。黎阳深吸一口气，切换到了他与1.5B模型交互的内部测试界面。

“灵犀（内部版），分析悬赏广场当前所有任务。”他敲下指令。

“根据任务描述，进行需求归类。评估当前技术（基于1.5B模型）的可实现性，分为‘容易’、‘中等’、‘困难/暂不可行’三档。结合悬赏总金额和用户关注度（跟帖、跟投数量），进行热度排序。”

笔记本的风扇应声开始加速旋转，发出明显的噪音，CPU占用率也短暂地向上跳动。

对于1.5B这个“小家伙”来说，一次性处理这么多自然语言信息并进行归纳分析，己经相当吃力了。

几分钟后，一份初步的分析结果呈现在屏幕上：

需求分类统计（初步）：

1. 个性化与角色扮演 (占比约35%，热度高):

典型：猫娘、罗辑扮演、特定动漫/游戏角色、特殊语气（如傲娇、病娇等）。

AI评估： 容易 (部分需知识库辅助)。主要通过 提示词工程 (Prompt Engineering) 来引导AI的风格和行为。

2. 情感深化与记忆 (占比约20%，热度中高):

典型：记住用户昵称、生日、偏好，在对话中体现记忆。~秒~彰¨踕,暁`税,枉+ +更,薪?嶵!全?

AI评估：中等。需要额外开发用户数据存储功能，并让AI学会调用。

3. 内容创作与辅助 (占比约25%，热度分化):

典型：讲笑话、写诗（含藏头诗）、讲故事（含指定主题，如鬼故事）、基础代码问答。

AI评估：难度分化。讲通用笑话、写简单格式诗句，容易。高质量藏头诗，有挑战但可尝试。原创鬼故事、准确的代码生成/Debug，则属于困难/暂不可行。当前的1.5B在创作上更像个“信息缝合怪”，让它搞高质量原创，难度很大。需要更强的模型（至少7B）支持。

4. 实用工具与效率提升 (占比约15%，热度中等):

典型：论文排版助手、简单计算、信息查询（天气、校内信息整合）、日程提醒。

AI评估：中等至困难。简单计算、基于现有数据的查询可以做。但像论文排版这种涉及复杂规则理解和格式处理的，远超当前能力范围。

5. 其他 (占比约5%)：一些难以归类的脑洞。

看着这份报告，黎阳心里大致有了谱。

他指着屏幕，对旁边伸头过来的陈东说：“看，用户的需求方向很明确。大部分热度高的，都希望灵犀‘更像真人’、‘更懂自己’。”

“那……咱们先做哪个？”陈东问道，“那个猫娘的呼声最高！”

“嗯，就从猫娘开始。”黎阳点头，这是个绝佳的展示机会。

“这类角色扮演，现阶段主要靠‘调教’，也就是所谓的‘提示词工程’。”他解释道，“我们需要设计一套足够巧妙的‘系统提示’，告诉灵犀，它现在就是一只合格的猫娘，该用什么语气说话，什么时候用爪子表情包。”