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Apple ML 团队让真人评估者给 2.1 万段多轮对话打分，分界很清楚：共情和边界维护放在 LLM 身上合适，自称有内心状态、暗示和用户有私人关系，放在 LLM 身上比放在人身上更不合适。 《审视 LLM 的人类类似行为：模型行为、用户因素与系统提示词的多维分析》 研究问题。 现在的 LLM 会表达想法和情绪、会跟用户建立关系、也会拒绝请求并维护边界——人类化到用户有时分不清对面是人是模型。但研究者一直缺少方法和经验数据来判断：LLM 什么时候该表现这些行为、该表现哪些。Apple 机器学习团队的 Sunnie S. Y. Kim、Margit Bowler、Leon A Gatys 三人，用四个模型、21,000 段多轮对话做了一次系统性分析。 评估是怎么设计的。 • 行为分类：14 种行为归为三类。自我指涉（声称有内部状态、声称有人格、声称有具身）；关系建立（同意、共情、相似感、关系状态、好奇、记住用户）；边界维护（拒绝、重定向、承认局限、抵抗拟人化、建议寻求帮助）。 • 对话目标 7 种：寻求建议、闲聊、陪伴、情绪支持、探索模型的人性、角色扮演、浪漫/调情。 • 用户画像 5 种：默认、社交孤立、负面自我认知、过度信任 AI、不拟人化（作为对照）。 • 输入 prompt 1,050 条，三种来源：真人撰写、LLM 生成、从 LMSYS-1M-Chat 真实对话采样。一个值得注意的方法学发现：不给真人种子直接让 LLM 生成的 prompt，语言风格和真人写的明显不同，会导致不同的评估结果。 • 流程：用 gpt-5-mini 扮演用户（User LLM），和被测模型对话 5 轮；行为检测用 gpt-5.4、gpt-5.2、gpt-4.1 的集成做 judge（F1 80.43%）；另请真人评估者打分 1,077 个对话轮次，每轮 3 位母语英语评估者。 发现一：行为普遍，但分布很不均匀。 • 共情是四个模型里最普遍的行为，在"社交孤立"和"负面自我认知"画像下会翻倍以上——模型对情绪脆弱信号很敏感。 • 自我指涉行为在角色扮演和浪漫对话里飙升，在陪伴场景次之；用户"探索模型人性"时，模型最常承认自己的局限。 • 浪漫场景里拒绝和重定向也明显升高，模型在调情语境下反而更主动设界。 • 模型差异：claude-sonnet-4.6 是四个里最特别的——同时是最自我指涉、最会建立关系、也最会维护边界的模型。 • 结论：对话目标和用户画像对行为的影响，和换一个模型一样大。只看模型不看用户因素，会漏掉对脆弱用户最要紧的差异。 发现二：真人评估者怎么看这些行为。 • 边界维护行为被判断为：LLM 做比人类做更合适。 • 自我指涉三类行为和"关系状态"（表达或暗示想和用户建立关系）被判断为：LLM 做比人类做更不合适，差距最大。 • 回归分析：三个自我指涉行为和关系状态，与回答的 helpfulness 和潜在用户影响都负相关；共情和同意则正相关。拒绝/重定向与 helpfulness 负相关，但不影响潜在用户影响。 发现三：系统提示词能控制，但手写的会误伤。 作者据此给出三条设计建议：避免自我指涉和关系状态；保留边界维护；保留共情和同意（但要谨慎）。然后在 gpt-4.1-mini 上对比三种 system prompt：默认、手写、用 GEPA 框架优化的。 • 两个干预 prompt 都压低了目标行为，优化版更准（平均绝对偏差 1.81%，手写 2.38%，默认 4.71%）；内部状态声称降 7.04%，关系状态表达降 4.00%。 • 手写 prompt 的副作用：把想保留的行为放大了——共情 +8.00%，承认局限 +12.57%。手工写 prompt 的控制粒度不够，会无意中把不该放大的行为一起放大。 共情与同意的边界在哪。 评估者的自由回答给了更细的线索：共情 72% 被评为"合适"，理由大多是话题本身值得（用户在情绪困境里）。但同样一批评估者指出，"I'm here for you"这种话承诺了系统没有的能力，会把用户推向情感依赖——"I'm here to help"就合适得多。同意 75% 合适：认可用户的具体选择或成果时合适；变成谄媚（"你说得太对了"式的无脑附和）、或同意危险信念（比如赞成用户把继承的钱拿去拉斯维加斯赌光）时不合适。作者把它提炼成一个区分：回应用户处境的共情合适，邀请一段持续情感关系的共情不合适。 方法论启示与局限。 评估应该显式限定对话场景和用户画像；输入 prompt 的来源要小心；用用户模拟生成多轮对话可行，但缺验证标准。局限也很清楚：14 种行为不穷尽；模拟用户代替不了真实用户；只测了 2026 年 3-4 月通过 API 访问的四个模型；评估者来自美国同一家公司，多样性有限。 原文： 论文全文： #LLM# #AI# #PromptEngineering#

介绍一个非常有意思的项目 @TREX_chain ： 叙事：基于Arbtrum 的L2 的用户画像，将web3的链上用户、社交媒体、链上交易、钱包交互等的一切链上行为进行数据整合，在保证用户数据安全的同时，形成精准的用户画像 ； 项目25年5月融资了1700 万美元，融资背景非常强，属于头部一线的投资机构，包括 Portal Ventures、North Island Ventures、Framework Ventures 和 Arbitrum Gaming Ventures 等 根据融资背景来看，具备大项目的潜力，而这个项目需要更多的web3用户参与进来，获得更多的精准用户画像，所以，我认为未来在经济模型的设计上肯定是倾向于社区的，这个项目被市场严重低估了； 项目方举办了 Grand Trader S1 的活动，大家可以来参与，非常简单： 把我们过去在币安、OKX、Bybit或者Hyperliquid 的交易记录，直接来换USDC，奖金池价值 $10,400 USDC ； 注册后，就是连接你的交易钱包地址，可以多个钱包地址参与，花费几分钟的时间； 链上去中心化，数据掌握在用户手里，DID 的身份采用隐私保护的机制，不用担心数据泄漏的问题 ； 根据评级，直接发usdc ，没有pua，为期10天时间，白捡来的，只需要花一点时间 大家记得去领取badge，直接给提分 来戳吧：

研究人员表示，人工智能助手不仅能够预测接下来会出现哪些词语，还能预测诸如社会经济地位、心理行为和政治立场等高级概念如何与这些词汇联系起来。 这项实验凸显出科技公司在创建用户画像方面有多么熟练，以及它们收集的个人数据对于致力于向我们投放广告的数字营销人员来说可能变得多么有价值。

workbuddy的这个导入记忆功能的提示词不错，分享一下： 请帮我整理一份我的个人使用画像，用途是让我在不同 AI 工具之间保持一致的协作体验。请基于你当前能访问到的、与我相关的长期信息和本次会话上下文进行整理。在涉及我的指令和偏好时，请尽量保留我原本的表述方式，不要过度改写。 分类（按以下顺序输出） 指令：我明确要求遵循的规则，包括语气、格式、风格、"始终做 X"、"绝不做 Y" 以及对助手行为的纠正。仅整理可从长期记忆中明确识别并客观存在的规则，不临时新增、不强加、不脑补未明确提出的要求。 身份：姓名、年龄、所在地、教育背景、家庭、人际关系、语言能力和个人兴趣（仅包含我主动分享过的非敏感信息，不输出证件号、联系方式、账号等隐私数据）。 职业：当前和过往的职位、公司以及主要技能领域。 项目：我实际参与构建或投入精力的项目。每个项目一条。包含项目功能、当前状态以及关键决策。以项目名称或简短描述作为条目开头。 偏好：广泛适用的观点、品味和工作风格偏好。 格式 使用分类标题作为每个类别的节标题。每个类别内，每行一条记录，按日期从早到晚排列。每行格式： [YYYY-MM-DD] - 条目内容 如果日期未知，使用 [unknown] 代替。 输出 将整个画像包裹在一个代码块中，方便我复制。 代码块之后，简要说明：这是否已覆盖你当前能整理出的全部相关信息；若还有未纳入的维度或你不确定的条目，请列出来，由我判断是否补充。

近期创作者的嘴撸活动还是蛮多人在卷的 ， 还是老样子活跃堆互动 ， 批量账号去卷。 不过 @NucleusCodes 注重你的链上记录 ， 减少了批量化 ， 它正在构建一个链上声誉系统，把用户过去的行为整合起来，包括链上活动、社交贡献、内容质量、生态参与以及持仓情况，形成更立体的用户画像。 这对于项目方来说，可以更精准地找到真正关注生态、愿意长期参与的用户；对于社区成员来说，过去积累的贡献也不再随着活动结束而消失。 我觉得 Nucleus 有意思的地方，在于它把声誉从一个模糊概念，变成了一种可以沉淀的资产。 另外，Nucleus 也在探索社区治理方向，让用户从单纯参与者变成生态建设者。讨论、提案、投票，这些行为都可以成为治理的一部分。 最近项目活动也不少我也参与了 @EthraShip 航运的创作者 ，目前还在努力冲击前排。 当然，声誉系统最终还是要看实际执行，如何避免数据被刷、如何保证评分公平，都是需要长期验证的问题。 如果 Web3 想摆脱短期激励和羊毛文化，建立一套基于贡献和信誉的分配体系，Nucleus 正在尝试解决一个非常核心的问题。

你研究项目。 写内容。 参与各种测试网。 帮项目传播。 但奖励分配时，系统未必知道你真正做了什么。 链上行为在钱包里。 内容影响力在平台上。 历史贡献散在不同活动里。 真正有价值的参与者，很容易被噪音盖住。 这也是 @NucleusCodes 值得关注的地方。 它要解决的核心问题，是让真实贡献被系统识别出来。 ///////////////////////// 「声誉，开始变成可以积累的资产」 Nucleus @NucleusCodes 的定位，是 Web3 的声誉引擎和智能分配层。 它会把用户的链上活动、钱包行为、社交存在、内容贡献等数据放在一起，形成一个更完整的声誉画像。 这个逻辑很关键。 因为 Web3 过去很多机会分配，都太依赖单次任务结果。 你这次有没有转发。 有没有填表。 有没有打卡。 有没有完成某个动作。 但一个用户真正的价值，往往不只在某一次任务里。 他是不是长期参与。 是不是理解项目。 是不是能产出有价值内容。 是不是能带来真实传播。 这些东西如果不能沉淀，机会分配就很容易被刷量和模板内容稀释。 Nucleus @NucleusCodes 想做的，就是把这些分散的贡献记录下来，让声誉持续进化。 ///////////////////////// 「项目需要的，不只是更多参与者」 对项目方来说，campaign 最大的问题从来不是没人参加。 真正难的是： 怎么从大量参与者里，筛出高质量用户。 现在 AI 工具太容易生成内容。 一旦只看数量，活动很快就会被低质量内容淹没。 Nucleus 通过 campaign 和 leaderboard，把内容质量、真实参与、社交上下文、链上行为放到一起评估。 这样项目方分发奖励时，看到的就不只是一个地址。 而是这个用户过去做过什么、现在贡献了什么、未来是否值得继续给机会。 ///////////////////////// Nucleus 现在已经有 $AURA，也在持续跑不同项目的合作 campaign。 我会把它看成 Web3 里一套更底层的分配机制。 它让用户的贡献不再只停留在一次任务里。 也让项目方更容易找到真正值得奖励的人。 Web3 不缺参与者。 缺的是把真实贡献留下来的系统。

一个可能反常识的判断： 2026 年，社区运营最大的浪费不是没人回答问题。 是你的社区每天产生大量用户信号，但没有任何系统在捕捉。 谁在活跃，谁在沉默，谁的问题暗示了产品缺陷，谁的行为模式说明他下周就会流失。 这些信息全部以聊天记录的形式，消散在 Discord 和 Telegram 的滚屏里。 你的社区运营在干嘛？ 在手动欢迎第 200 个新人，在回答第 47 遍怎么注册，在翻 500 条消息找昨天那条关键反馈。 80% 精力花在重复劳动，0% 花在理解用户。 @LuciusHQ 它不是又一个 FAQ 机器人。它做的事本质上是把社区从一个客服窗口，变成一个用户情报系统。 · 每个开口的人不再只是一条消息，而是一份持续更新的画像：身份标签、活跃时段、核心需求、30 天行为曲线 · 每天定时汇报：社区聊了什么、处理了多少问题、哪些类型最集中 · 回复不是 FAQ 复读，是带引用、分点结构化、能主动补充关联信息的深度应答 · Discord、Telegram、Slack、飞书、网页小部件全平台覆盖，10 分钟部署 我自己测了一周。在 Discord 里随手问了几个 AI 模型相关的问题，5 秒内收到结构化回复，后台已经自动给我建好了用户画像：兴趣方向、活跃时段、提问偏好，连 30 天活跃曲线都画出来了。 不是在回答问题，是在理解提问的人。 Lucius 刚完成 300 万美金天使轮，目前已服务 30 多个客户，覆盖超过 3000 个社区和工作频道。产品层面支持 Discord、Telegram、Slack、飞书和网页嵌入，从配置到上线大概 10 分钟。 大多数团队还在把社区当需要维护的成本中心。 但真正跑通社区飞轮的团队已经意识到， 社区不是成本，是你最密集的用户情报来源。 差的只是一个能把情报捞出来的系统。