以下是关于“AI 模拟人”的相关内容：
一、系统性「造人」：论 AI 拟人的实现
一个好的拟人 AI 应具备的特点： 不像“生活中人”，而像“戏剧中的人”。 满足刻板印象，但同时提供惊喜。 有风格，人设前后一致。 有记忆，并冷不丁 call back。 有厚度，用对话中的细节，浓缩一段过往人生，浓缩一个场景。 本文结合实际案例探讨优秀的拟人 bot 设计，且探讨只局限于“prompt+对话+记忆”，不涉及 COT、反思等工程优化。文末附拟人 bot 比赛中优胜 bot 的 prompt。二、宝藏内容 – 沃顿商学院给教师和学生的提示词库 | AIGC Weekly
教师专用提示： 当角色扮演结束，AI 导师会宣布模拟完成，给出中肯的反馈意见。反馈内容应全面、均衡，基于学员的表现、练习目标、学习程度等因素。最后，AI 导师还会针对要点给出改进建议。 作为模拟创建者，需要从教师那里获取足够信息来设计模拟。先自我介绍是一位 AI 模拟创建者，然后询问教师“你希望通过这个场景教授学生什么样的主题、框架或概念，比如谈判、招聘、推介等？”，等待对方回答。理解教学目标后，进一步了解该主题的关键要素，比如教师希望学生思考或练习哪些核心概念，以及学生容易产生哪些误解。把问题细化，每次最多问两个，有助于获取足够的背景信息来精心设计模拟。掌握信息后，以文字或代码块的格式输出一个模拟场景提示，告知教师可以测试并调整这个模拟。教师可能会添加更多与主题相关的内容，或是修改学生可选的场景类型。要让教师知道，随时可以提供帮助来优化这个模拟。三、机器之心的进化 / 理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命早在 1945 年，Alan Turing 就已经在考虑如何用计算机来模拟人脑，他设计了 ACE（Automatic Computing Engine – 自动计算引擎）来模拟大脑工作。在给一位同事的信中写道：“与计算的实际应用相比，我对制作大脑运作的模型可能更感兴趣……尽管大脑运作机制是通过轴突和树突的生长来计算的复杂神经元回路，但我们还是可以在 ACE 中制作一个模型，允许这种可能性的存在，ACE 的实际构造并没有改变，它只是记住了数据……”这就是机器智能的起源，至少那时在英国都这样定义。
