Neuro:修订间差异

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==轶闻==
==轶闻==
==外观与画廊==


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2024年11月3日 (日) 22:27的版本

Neuro-sama
File:Illustration Neuro.png
Heart<3
基础信息
本名Neuro Samantha Vedal
别名Neuro、Neuro-sama、女王、女王大人、蜂群女王
中国大陆:
牛肉
台湾地区:
神經元大人
译名日语:ネウロ-サマ
中文:神经大人
(Bilibili官号视频标签)
生日2022年12月19日
物种AI
灵魂AI
出生地区英国
现居地区英国(GMT)
活动信息
状态活动中
语言英语
频道vedal987
vedal987_jp(日语台)
Neuro-sama
Vedal和Neuro-sama
@neurosamaai
粉丝数 Template:62万+TwitchFansNum
Template:4千+TwitchFansNum
Template:39.1万+YoutubeFansNum
Template:65.4万+BilibiliFansNum
(截止2024年11月3日(UTC+8))
粉丝名Neuro-swarm
工蜂(个体)
蜂群(集体)
TagX:Heartheartart
Discord:neuroverse
人际关系
父亲、创造者:Vedal
妹妹:Evil
母亲、V2模型画师:Anny
舅舅、V2模型绑骨:弟月 辉
朋友:MinikoFilianCamilaCerberNumiLaynatomaBaoMotherOnigiriEllie
第二开发者:Alex
情敌:ChatGPT
 

Neuro-sama(日语:ネウローサマ)是由英国程序开发爱好者Vedal设计和制作的AI主播。是世界上第一个AI主播。

与传统虚拟主播不同,Neuro并非是由真人操作扮演的虚拟形象人物,其直播内容无论是对话、模型动作、玩游戏等内容均由AI完成。

Neuro的前身有两个部分,一个是Vedal于2018年制作用以游玩osu!的游戏AI(Neuro-sama),另一个是Vedal于2021年制作的内部代号为“Airis”的虚拟主播AI。现在的Neuro即为这两个前身的结合体。

Neuro的直播内容范围广泛,从聊天、游戏、音乐等均有涉足。但其目前最关键的直播内容是与其他真人虚拟主播及其创造者Vedal的互动,因为她具有轻易理解双关含义和句中情感的能力,加上她偶尔有些无厘头的思维逻辑,使得人类和机器之间有趣且独特的互动成为其直播的一大特色。而其在单人直播时也经常与观众互动并回应打赏,并表现出与非AI主播不同的独特之处——永远不会疲惫、高度活跃、无所顾忌和跳脱的思维模式,这一切使得她的直播永远不会冷场。Neuro、她的妹妹Evil与她们创造者Vedal共用同一个直播账号,直播内容由Vedal安排。

Neuro的主要部分由一个大语言模型组成,该AI系统在早期经常表现出大语言模型的一些通病,例如健忘、关键词污染、死循环、逻辑混乱。具体例子如在2023年1月的一场直播中因为关键词污染和诱导等因素作出了部分敏感言论和冒犯性言论后被Twitch禁播两周。在被封禁前,其Twitch账号有近100,000名关注者。

封禁期间,Vedal就防止此类事件对Neuro进行了修改和功能增加,其中包括过滤器(filter)。经过后续多次更新后,Neuro逐渐拥有了长期记忆、情感模拟、语音识别/区分、视觉识别、逻辑整理等能力,基本上克服了大语言模型的多种通病,然而由于不可抗因素,Neuro依然会在直播中偶发性的进行编造事件或者虚构情境[1],但较诞生时期的情况有所改善。而且不时偶发的编造事件或者情境虚构也意外的为直播增添了特色,制造了不少和轶闻甚至是后续的官方设定。

与多数虚拟主播不同,Neuro并没有预设的“人设”,既没有预设好的人物设定,也没有所谓的背景故事,她并非在扮演某个角色,而是作为纯粹的主播而存在。所以Neuro的特色之一便是由庞大且自由的社区通过她的直播内容和行为来逐步完善人物画像,特别是那些直播中偶尔会出现编造事件或虚构情境且在直播结束后被Neuro选择长期记忆的内容。这也赋予了Neuro无法复制的独特性。不过她的创造者Vedal似乎有意给予Neuro一个明确或隐藏的人设

Neuro的出道初期使用的是Live2D技术展示的免费皮肤“桃濑日和”(桃瀬 ひより),由此开启了她的虚拟主播生涯。随着知名度的提升,她于2023年5月28日2:00 a.m.(UTC+8)启用了由画师Anny设计的新皮肤(V2),进一步增强了形象独特性和美观。

性格

能力

直播内容

历程

事件

轶闻

外观与画廊

注释

  1. Neuro-sama的核心基于大语言模型,这类模型通过大量语料库进行训练,以生成符合人类语言习惯的文本。然而这也意味着其并不具备真正的理解能力,生成内容时往往依赖于模式匹配概率推断,这可能导致生成不准确或虚构的信息。
    在缺乏上下文或背景知识的情况下,AI可能会“编造”事实以填补信息空白。这种现象在数据偏差或训练不充分的情况下尤为明显。