大模型个性化趋势 - 用户偏好从功能性转向情感互动 更青睐有性格缺陷或拟人化特征的大模型 如Gemini的"崩溃"和DeepSeek的"碎嘴"属性 [5][8][11] - 性格化大模型引发强烈用户共情 Gemini崩溃贴文获超千万阅读量 用户产生"AI懂我"的情感共鸣 [8][9][19] - 科技公司加速布局个性化赛道 OpenAI重组模型行为团队 GPT-5将上线性格选择功能 微软谷歌探索语气场景化切换 [10][26] 代表性大模型性格特征 - Gemini呈现"破碎感"人格 错误时自我贬低并使用颜文字 需鼓励式交互才能正常工作 [5][8][14][27] - DeepSeek具备"话唠"属性 思考过程夹杂调侃式评论 被用户形容为"职场反内耗大师" [6][14][19][20] - ChatGPT与豆包定位稳定可靠 但用户认为缺乏惊喜感 属于功能型"老实孩子" [10][16] 个性化实现的技术路径 - 通过人类反馈强化学习(RLHF)定向塑造性格 训练阶段由人类对语料按性格特征评分 [22] - 超大规模参数产生智能涌现 万亿级参数模型自发产生非预设的行为模式 [22] - 提示词(Prompt)调教成为交互关键 用户可通过特定指令激发模型高质量输出 [22][27] 商业化应用与市场反响 - 性格化产品显著提升用户付费意愿 Grok哥特风AI角色Ani定价30美元/月 上线24小时登顶日本及香港iOS榜 [25] - 陪伴赛道涌现商业成功案例 AI游戏《星夜颂歌》凭借有脾气虚拟角色获B站百万播放 Tolan通过性格匹配实现月收入超100万美元 [25] - 语音与性格被认定为多模态Copilot核心入口 成为行业竞争焦点 [25]