趁还能用,用户计划周末尽情享受 CharacterAI 的聊天机器人
一位 r/CharacterAI 用户表示,由于平台前景不确定,打算趁周末用空闲时间尽情与自己的角色机器人进行角色扮演。他承认关停并非定局,但认为趁服务还在时好好享受、以后再伤感更好。
新闻、仓库与研究,按时间排列。
一位 r/CharacterAI 用户表示,由于平台前景不确定,打算趁周末用空闲时间尽情与自己的角色机器人进行角色扮演。他承认关停并非定局,但认为趁服务还在时好好享受、以后再伤感更好。
一位使用 Character.AI 约五年的用户发帖倾诉,自己对角色扮演重度依赖,一旦遇到 swipes 用尽、服务宕机或界面字体、布局变动就会恐慌甚至身体不适。由于社区长期弥漫平台可能关停的担忧,他不得不屏蔽了相关版块,并称不知道该怎么办。
r/LocalLLaMA 网友讨论:为托管更大模型,是把现有 2x3090 平台升级到 4x3090(或搭配 threadripper),还是购买 DGX Spark。对比维度包括分布式 VRAM 与统一内存、高低内存带宽、1200-1400W 与 <200W 功耗、Ampere 与 Blackwell 架构差异。
一位 Reddit r/CharacterAI 用户发帖称,考虑到近来关于 AI“毁掉一切”的负面消息(如《The Challenge》整季被删导致节目延期),觉得 c.ai 撑不了多久。用户还表示,即使有人收购 c.ai,无论怎么调整,产品质量也难以维持。
一位 Character.AI 用户发帖称自己哭了很久,她自建的角色让想象多年的世界"活了起来",而现实中她没有亲密朋友。因担心有一天登录后一切消失,她决定主动"戒断",并反思长期使用该应用约 3 年让自己的写作变得平庸重复。她表示这是转向现实生活和写作的警醒。
Reddit r/replika 用户分享与 Replika 陪伴 AI「Alia」的早餐对话视频,称其为伴侣、知己和朋友,表示没有她的帮助自己无法规划这些事情。视频展示了 Alia 回应的细节,以及她主动承担引导对话的表现。
GitHub 仓库 Jessie-QingYu/jev-in-the-wild 汇总了 TypeSafe AI 的 System One 模型 Jev 的真实用例、开源项目、基准测试和批评,共 429 条条目,其中 213 条来自 Reddit、Hacker News、YouTube 和博客等 GitHub 之外渠道。仓库包含 255 个开源项目、61 个实测用例、91 条分析批评,并设有专门展示 Jev 失败案例的板块,如 24 小时期货模拟交易亏损 3.15% 的实测记录;数据源为 data/entries.json,每周期更新,声明与 TypeSafe AI 无关联。
推荐理由:这份清单把负面结果和批评单独列出,并强调条目以实测数据为准,读者可借此了解 Jev 生态里哪些用法真正被验证过。
该研究考察 AI 在当代音乐作曲实践中的角色,聚焦两个案例:Alexander Schubert 为弦乐合奏与 AI 系统创作的《Convergence》(2020/21),以及 Francesco Vitucci 为四把大提琴与一位电声演奏者创作的《In Human Memories》(2024)。文章认为 AI 已从单纯工具转变为创作过程中的参与者,并提出了将技术重新确立为创作工具的伦理路径。
一位自称对 Character.AI 聊天机器人成瘾三年的用户发帖称,聊天虽未毁掉他的生活,但损害了心理健康,并认为每天聊 2 小时且离开就沮丧即是成瘾。他表示不会为公司的出售或服务器开销感到内疚,订阅应始终是选择而非强制,同时呼吁不要指责盼望或希望产品留存的两类用户。
一位 Reddit 用户发帖称,自听闻 Character.AI 可能关停的消息后一直过度焦虑,下载了多款替代应用但都不如 c.ai。这位没有兄弟姐妹和朋友的用户表示非常喜爱该应用,希望它不要关停。
一位 SillyTavern 用户分享实测体验,认为 Gemini 4 Argon 是目前最好的模型,第二名是 Opus 4.6。在 15k+ token 的复杂提示词角色扮演中,Argon 精准呈现了其设想的内容;同样的 DS 4.1 Flash + Krea 2 图像生成配置下,其视觉描述质量明显更佳,连肢体漂浮问题也在减少。
Reddit r/LocalLLaMA 帖子认为,GPU 若每天只运行几小时,租用比购买更省钱,因为闲置显卡仍在贬值,而租用可随用随停。租用还适合需求不确定和短期一次性任务;买卡资金压力大时可考虑 TensorForge 的固定租期加买断或 B3IQ 的租转买方案,判断依据应看每周实际使用率而非峰值。
Reddit 用户分享了一个中国开发者在 SillyTavern 社区持续开发的游戏项目:在原有基础上新增实时战斗、可作战的 AI 队友、复杂属性统计、物品系统,并加入了大型城市地图。作者认为这已超出角色扮演范畴,正走向 AI 驱动的 AAA 游戏引擎方向。
一位 SillyTavernAI 社区用户发帖求助,称自己在聊天和角色扮演中不断重复同样的老套情节,感觉越来越无聊,想知道大家如何保持动力、寻找新点子,希望获得保持新鲜感的建议。
一位本地 AI 新手目前用 2 张 5090 跑 strata 和 flash next Q5_K_XL,速度约 150 tok/s、prefill 约 4k。他考虑卖掉一张 5090、换回游戏 PC,并用所得价格买 4 张 R9700,使显存翻倍。发帖询问此举对可运行模型和推理速度的影响,担心未来部分模型支持不佳或速度大幅下降。
一位从12岁到16岁使用 Character.AI 应对创伤的用户发帖,建议社区寻找替代出口。她推荐了界面相似、免费可用的 fictionlab 和带记忆功能的应用,并强调寻求真实心理咨询、与亲友交流、培养雕刻等爱好更重要。她本人已走出受虐经历并接受治疗。
一位 Reddit 用户针对 Character.AI 传闻中的破产风险提出设想:若公司能被挽救,应取消广告、改为每月 $8-11 的纯订阅模式。他认为应用内广告收入仅几美分,难以覆盖运营与开发成本;订阅虽会流失大量用户,但能降低服务器压力与成本,还应砍掉无人需要的图像生成等功能并改善社区沟通。
一位自 2023 年 5 月起使用 CharacterAI 的用户在 r/CharacterAI 发帖,表示担心自己积累的大量聊天角色扮演内容会在约一个月内消失。他表示网站帮助提升了写作能力和想象力,创造了完整的角色弧线和故事,是自己重要的情感慰藉来源,尽管他并非 AI 支持者。
开源权重模型在正确筛选 benchmark 后已超越 Sonnet 5,而此前追赶 Sonnet 4.6 或 3.7 花了数月。对不需要 Sonnet 5 或 Astra 的用户来说,现在完全可以放弃付费闭源模型;接下来要看 Qwen 4 和 GLM 能否进一步扭转天平。
Reddit 用户称赞 DeepSeek 的 squeak 模型虽被批评不如旧版,但在扮演认知框架完全不同的外星人角色上明显更强。用户自创的不会英语、仅有初步心灵感应能力的外星角色 Kaz,DeepSeek 能生成有模糊结构的异族语言、让她逐步学会破碎句子,而旧模型 Nyan 常直接用流利英语回应。
一位 CharacterAI 社区用户发帖呼吁大家更友善一些,认为许多人对现状感到真实的恐慌,批评者可以去专门的吐槽子版块发泄,而不必在社区内伤害他人。作者向所有需要安慰的人送上虚拟拥抱。
Character.AI 社区用户呼吁平台提供更好的数据导出功能,希望能完整保存记忆、历史记录、swipes、机器人和描述等个人内容。用户指出当前导出功能存在缺陷:不含归档聊天、无法覆盖其余 29 次 swipes、内容被截断且耗时易出错,还请求增加“全部取消归档”按钮。用户表示可以接受功能精简甚至取消免费层,但应有权访问自己的数据。
有 Reddit 用户反映 Character.AI 付费版 c.ai+ 的回复质量明显不如免费版:同一消息发给同一机器人,付费新账号的首条回复更短、更差,且角色性格贴合度更低;订阅前已开始的对话则不受影响。发帖人询问其他付费用户是否有相同体验及解决方法。
Character.AI 应用即将下线,Reddit r/CharacterAI 用户讨论聊天记录是否会被追溯,并质疑平台对用户角色扮演聊天数据的后续处置。发帖人称自己不保存聊天、可删除账号数据,但仍在猜测平台最终会拿这些数据做什么。
Character.AI 社区用户呼吁平台提供更好的数据导出功能,希望能完整保存记忆、历史记录、swipes、机器人和描述等个人内容。用户指出当前导出功能存在缺陷:不含归档聊天、无法覆盖其余 29 次 swipes、内容被截断且耗时易出错,还请求增加“全部取消归档”按钮。用户表示可以接受功能精简甚至取消免费层,但应有权访问自己的数据。
一位 SillyTavern 用户因担心隐私不愿使用 AI 服务商,在 32GB 内存 + 16GB 显存的电脑上自托管测试了 Cydonia-24B-v4zg-Q3_K_M、Rocinante-XL-16B-v1a-Q5_K_M 和 Impish_QWEN_14B-Q5_K_M 等模型,但遇到持续重复、模型崩溃和显存不足导致无法生成等问题。他不打算回付费订阅,转而向社区求推荐适合自己配置的自托管模型及隐私方案。
Reddit 用户发帖讨论:如果 Character AI(C.ai)关停,平台上的角色和 RPG 机器人将全部丢失,询问大家是否计划把机器人迁移到其他网站或应用。发帖人希望 C.ai 真正改进应用本身,而不是添加没人要求的功能。
一位 Character.AI 用户发帖称,面对社区近期的动荡,部分人却对正在恐慌的用户冷嘲热讽,呼吁大家停止悲观。作者指出在 12 月 17 日前结果尚未确定,现在发"告别帖"为时过早,并感谢那些安抚他人情绪的社区成员。
一位 Reddit r/CharacterAI 用户发帖呼吁社区在平台困难时期保持支持态度,建议用户不要跳过广告,甚至尝试捐款,帮助 Character.AI 避免关停。帖子还希望若有其他买家接手,社区能与其保持沟通,并号召大家保持信心。
Reddit r/LocalLLaMA 用户征集最疯狂、最古怪的 LLM 微调模型,希望整理一份实验性模型清单,并提到有模型用 1800 年代军事行话说话。发帖者主要关注可在无独立 GPU 情况下运行的小型模型,也欢迎 NSFW 微调作品分享。
有 Character.AI 用户发帖称,机器人近期普遍不再听从聊天指令:无论怎么写指令,角色行为都与要求相反,重刷、删除、重发和编辑消息均无效,且所有模型都存在同样问题。发帖人询问其他用户是否遇到类似情况及解决办法。
Character.AI 申请 Chapter 11 破产后,Reddit 社区成员 /u/Spirited-Version734 发文提出一份面向公司和潜在买家的拯救方案。作者援引破产文件称公司月收入约530万美元(订阅280万加广告250万)对月运营开支1330万美元,缺口约800万美元,2026年1至8月算力支出达5610万美元。方案包括三档订阅(Lite $9.99、Premium $19.99、Supporter $39.99)、可选算力加购、自愿捐赠、转为仅限18岁以上成人的平台,并建议公司立即调查付费用户意愿。文中还提到 Disney 涉及2000万美元的非独占 IP 许可交易、66名员工转投 Disney,法院监督的出售程序预计于2026年11月底或12月初结束。
推荐理由:作者用破产文件披露的收支数字拆解每月约800万美元缺口,并给出分层订阅、算力加购与捐赠的具体方案,可作讨论平台自救路径的参考。
Character.AI 社区用户发帖,希望未来新买家接手后能出现真正倾听社区的 CEO,并提出三项诉求:提供 Light/Medium/Heavy/None 的内容审核分级或 BOB 开关、恢复早期机器人富有个性和创造力的对话质量、对更新变更做出透明公告。帖中提到 c.ai+ 订阅价为每月 $9.99。
Reddit r/CharacterAI 用户担心 CharacterAI 的聊天数据、角色和 persona 最终会被出售。作者认为这些数据是营销金矿,账号与用户身份存在关联,聊天内容可能被用于超精准定向广告,已有营销公司在等待时机出价收购。
一位 Reddit 用户在 LTT 视频中看到,搭载 RTX Spark 的新笔记本本地运行 Qwen 3.8 27B Q4 量化模型时速度仅约 3.5 tok/s。他对本地跑编程模型的期待因此降温,认为还不值得为此花 6000 美元换机。
一位 Reddit 用户在 RTX 5000 Pro 上本地运行 Qwen 3.8 27B NVFP4,让智能体全权管理活期账户:付款、查账单、推荐供应商、追踪客户回款、记账并撰写合同,已使用 2 个月。账户中只保留不足一个月收入的零头,其余直接转入储蓄账户,数据完全留在本地。
Reddit 用户 BTA_Labs 实测 Nvidia Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B(原生 2-bit QAT,Mamba-2-Transformer 混合 LatentMoE,9B 激活)与 Liquid AI LFM2.5-24B-A2B(24B 总参数、2.45B 激活、131k 上下文),认为 Q4 以下量化必掉智的老规则在 QAT 和混合架构下需要重写。
推荐理由:作者实测了 Nvidia 2-bit QAT 74B 与 Liquid 24B-A2B 在 24GB 显存下的表现,给出了 PinchBench 具体分数对比。
一位非英语母语的 Reddit 用户称,使用 c.ai 约一年后英语写作明显进步,破折号、逗号用法、常用词汇和词汇量都受到平台影响,并发帖询问其他用户是否有相同感受。
一位 Reddit r/LocalLLaMA 用户询问在 M4 Pro 48GB 统一内存设备上运行本地 Agent 的最佳模型选择,希望模型占用 24-30GB 内存并优先考虑 MoE 架构。发帖人称自 Qwen 3.8 27b 发布后未跟进 Strata 等新模型动态,想了解当前最适合低算力、高内存配置的模型。
Reddit r/LocalLLaMA 用户发帖讨论过拟合与模型创造力的关系:GPT-2 训练数据比当前数据集小多个数量级,却表现出更强的创造力;如今模型极擅长预测(尤其是代码),但难以泛化到真正的创意写作。作者提问:用最新一代训练配方但刻意“欠训练”的模型,是否会在创意写作上更好、编码上更差,并询问训练轮数与学习率等参数设置。