城市日记
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link: https://www.guoshuaifu.cn/
description: 栖居在城市的大地上，分享城市中的感想予你，在留言板留下你的足迹，希望你在这里有所收获，祝幸运
items: 695.html
items: 人工智能训练师学习ing
items: 一本指导或者给编程工作者建议的书
items: 使用扣子空间生成网站播客
items: 通过Agent优化博客空间
items: 一些感想
items: 创业一年，人间三年
items: 工作五年反思
items: 博士这五年
items: 人工智能陪练Character

695.html
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date: 2026-01-20T21:36:00+08:00
description: 噢，no,好久没有看网站了，这里一动不动

人工智能训练师学习ing
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date: 2025-07-16T23:56:00+08:00
description: 在学习人工智能训练师_理论+实操中! 每天学习1h(6月15日)这天煞的自律性,一个月过去了,学习不超过五天! 继续每天学习1h,经常来打卡(7月16日)人工智能训练师（三级）理论知识:判断题部分,

一本指导或者给编程工作者建议的书
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date: 2025-06-15T22:29:00+08:00
description: 书名为:自洽的程序员地址:https://www.dev-life.site/这本书不是技术指南，也不会教你如何规划职业生涯。它专注于帮助程序员应对工作中的焦虑、倦怠和迷茫等情绪问题。通过调整认知，引导你更坦然、真诚地面对内心，成为一个自洽的人。简而言之，这不是一本成功学书籍，而是一本帮你梳理情绪、转变心境的书。为什么要写这本书现有书籍的局限寻找解决之道本书适合谁阅读如何阅读本书带着问题读随性阅读第一章：建立你的工作哲学概述1.1 第一性原理思考工作1.2 工作挣扎是常态1.3 工作承载不了太多意义，但也不要陷入工作虚无主义1.4 人，要过得自私且坦荡第二章 工作方法论概述2.1 心态开放，你的职场第一课2.2 下场去做，你的职场第二课2.3 寻求帮助是项高级技能2.4 害怕直面冲突，怎样才能支棱起来2.5 如何面对职场PUA2.6 内耗，是从拒绝沟通开始的2.7 不喜欢编程，还要坚守程序员这个岗位吗2.8 工作倦怠了吗，试试三叶草模型2.9 天天用AI，以后自己不会写代码怎么办2.10 职场中如何做选择2.11 职场中最实用的三个思维模型2.12 不会吹牛逼，述职/晋升总是吃亏怎么办2.13 程序员容易最忽略的几件重要的事第三章 工作中的人际关系概述3.1 领导一对一（1on1）聊什么3.2 领导让我提意见，我该怎么提3.3 同事太优秀了，我嫉妒到想退休养猪3.4 同事是傻逼，我有厌蠢症，实在受不了了3.5 卷王太凶残，我要不要'反卷'？3.6 我没有晋升不重要，但是他的晋升让我不爽3.7 社恐人混职场是真难啊第四章 工作与家庭概述4.1 好的伴侣可以帮你消化工作上的负面情绪4.2 维系亲密关系最重要的一点4.3 情绪稳定是个伪命题4.4 伴侣老是抱怨，我该怎么办4.5 婆媳关系真是男人的噩梦啊第五章 程序员副业概述5.1 打工人做副业，要先学会转换思维模式5.2 2025年程序员最值得做的副业5.3 副业跑起来最重要的一点5.4 副业中，如何克服畏难情绪5.5 如何平衡主业和副业第六章 只工作不上班概述6.1 我所接触到的程序员副业6.2 gap 无罪，寻找属于你自己的pathless path6.3 其实，不工作，也能活得很好结语：成为一个自洽的程序员希望可以通过本书让自己更好的成为我自己。阅读后对一些喜欢内容的收集:思考方式要具备发现、分析和解决问题的能力，勤于思考，避免就事论事，从多渠道、多方位、多角度、多层面去看待工作。思考工作在人生中的定位，以及如何通过工作与社会链接，明确工作与生活的关系，确定值得追求的工作目标，如薪资、能力、影响力等。思考如何平衡个人价值和公司价值，明确工作中应坚持和妥协的方面。代码编写理念写代码时，应思考代码要解决的问题，而非单纯复制 Stack Overflow 上的答案。定期反思定期和自己对话，每月反思摸鱼是否值得，记录心情，复盘项目得失。建立评估框架，从工作是否开心、技术是否进步、钱是否够花等方面评估工作，及时做出调整。调整原则相信直觉，不爽就换工作；大胆尝试新机会。思维转变从“完成任务”到“解决问题”，从“写代码”到“写方案”，从“改 bug”到“防 bug”，从“被动接需求”到“主动提方案”，从“只管写代码”到“参与决策”，从“单打独斗”到“团队协作”。全面发展工作之外要有爱好，职场之外要有朋友，技术之外要有兴趣，收入之外要有追求。自我防护记录工作内容、解决的问题和贡献的价值，留存聊天记录、邮件往来和关键会议内容。设立工作边界，如工作时间、加班补偿和职责范围。沟通技巧遇到问题先自我反思，思考如何与对方沟通及更好的解决方案。职业生涯规划模型 - 三叶草模型兴趣叶：对工作的热情和喜爱程度。能力叶：解决问题的技术和才干。价值叶：工作带来的回报和意义。应用方法先定位问题出在哪片叶子，再分析原因，最后对症下药解决问题。工作选择考量考量维度对公司和工作的兴奋感、成就感，以及是否能带来好故事和成长。项目的挑战性和值得投入程度。工作方法与工具总分总先说结论，再说细节，最后重申结论，用于写文档、解决问题和汇报工作的整体结构组织。优先级四象限把任务按“重要”和“紧急”分为重要且紧急、重要不紧急、紧急不重要、不紧急不重要四类，突出重点内容和确定优先级。STARSituation（情境）、Task（任务）、Action（行动）、Result（结果），用于描述关键实践、总结复盘和讲述成果。工作汇报内容工作进展：挑战、解决方法、学习收获和所需支持。个人成长：学习内容、瓶颈、困惑和发展方向。团队建设：团队氛围、协作情况、流程建议和团队需求。对公司的想法：战略理解、产品建议、流程改进和团队发展建议。AI + 自媒体应用用 AI 进行文章生成（公众号、知乎、博客）、视频制作（视频号、B站）、图片创作（小红书、Ins…

使用扣子空间生成网站播客
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date: 2025-05-29T20:06:00+08:00
description: 在扣子空间的窗口中,输入「读取https://www.guoshuaifu.cn 并生成播客」,就可以生成关于自己空间或者任何空间的播客,下面是生成的效果:网站播客: document.querySelector('audio').controlsList.add('nofullscreen'); const player = document.querySelector('.netease-style'); player.addEventListener('mouseover', () => { player.style.opacity = '0.9'; }); player.addEventListener('mouseout', () => { player.style.opacity = '1'; }); audio.controlsList.add('nofullscreen', 'nodownload'); audio.style.width = player.offsetWidth + 'px'; 请使用现代浏览器访问 直接下载音频 // 设置音频控件 const audio = document.querySelector('audio'); const player = document.querySelector('.netease-style'); // 禁用全屏和下载按钮 audio.controlsList.add('nofullscreen', 'nodownload'); // 响应式调整 function adjustPlayer() { if (window.innerWidth { player.style.opacity = '0.9'; }); player.addEventListener('mouseout', () => { player.style.opacity = '1'; }); 生成的页面样式:个人网站播客

通过Agent优化博客空间
type: item
date: 2025-05-14T00:16:00+08:00
description: 尝试用Cursor与通义Lingma优化Typecho博客,解决之前一直困扰的ExSearch搜索问题,成功解决.学各种各样的AI相关的课程,还不如直接上手用AI解决问题的过程中学习AI来的更实际,效果更好.解决方案: 在主题的 footer.php 中引用 目前的思路:1.用Agent直接优化整个Typecho,根据所列出和修改的建议点择优采纳.2.用扣子空间生成网站播客3.

一些感想
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date: 2025-02-15T19:15:00+08:00
description: 数字时代的劳动，称为数字劳动。李子柒获得了自己的成就感，在任何时代她都不能以这种方式实现，除了短视频时代。任何一个时代都会提供价值实现的机遇，问题在于是沉溺于其中不创造的人，还是借助这个技术实现自己价值的人。对抗异化的一个好的方法恰恰是另一种异化，拼命读书。以此来抵抗社交媒体对个人的侵蚀。用好更强大的生产力：AI大模型！我们处在这个鸿流与时代之下，经历时代的洗礼，每个人都经历着自己的喜怒哀乐、辛酸苦楚，本来就没有时时刻刻的幸福，或许只是一段幸福，一刻幸福。回忆自己的童年是快乐的，成长之后越成长越苦楚，有自己的原因也有所处的周围环境。总想着改变，时时刻刻却不变，有贪图安逸的心理，有各个阶段当下的认知，对抗这一切一个好的方法是拼命读书。翻到过往的照片，也就几年光景，一切大不一样。

创业一年，人间三年
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date: 2025-01-05T11:20:01+08:00
description: 李沐大神三部曲之三“创业一年，人间三年”给小伙伴汇报一下LLM创业第一年的进展、纠结和反思在Amazon呆到第五年的时候就想着创业了，但被疫情耽搁了。到第7年半的时候，觉得太痒了，就提了离职。现在想来，如果有什么事这一辈子总要试下的，就蹭早。因为真开始后会发现有太多新东西要学，总感叹为啥没能早点开始。名字：BosonAI的来源创业前做了一系列用Gluon命名的项目。在量子物理里，Gluon是把夸克绑在一起的一种玻色子，象征这个项目一开始是Amazon和Microsoft的联合项目。当时项目经理拍拍脑袋名字就出来了，但取名对程序员来说很困难，我们每天都在纠结各种文件名和变量名。最后新公司干脆就用玻色子（Boson）来命名了。希望大家能get到“Boson和费米子组成了世界”这个梗时会会心一笑。但没料到很多人会看成Boston。“我来波士顿了，找个时间碰碰？” “哈？可我在湾区呀 ”融资：签字前一天领投方跑路22年年底的时候想到两个用大语言模型（LLM）做生产力工具的想法。碰巧遇到张一鸣，就向他请教。讨论之后他反问：为什么不做LLM本身呢？我的下意识退缩：我们之前在Amazon的团队做了好几年这个，得上万张卡，和blabla这么一大堆困难。一鸣呵呵表示：这些都是短期困难，眼光得看长远点。我的优点是听劝，真就去做LLM了。凑齐了数据、预训练、后训练、和架构各方向负责人的创始团队，就去融资了。运气不错，很快拿到了种子投资。但钱还不够买卡，得去拿第二轮。这一轮领头是一家非常大的机构，做了几个月文档、商讨条款。但在签字前一天，领头说不投了，直接导致了跟投的几家退出。很感激剩下的投资方，还是做完了这一轮，拿到了做LLM的入场券。今天反思的话，当时蹭着资本市场热情还在，其实可以继续融资，说不定也跟其他友商一样，现在十亿现金在手。当时担心融资太多，会不好退出，或者被架到天上去了。现在想来，创业就是想逆天改命，想什么退路呢？机器：第一批吃螃蟹的人有了钱后就去买GPU。问各个供应商，统一回复是H100交货得一年以后了。灵机一动，直接给老黄写邮件。老黄秒回说他来看下。一个小时后超微的CEO就打电话过来了。多付了些钱，插了个队，20天后拿到了机器。很荣幸早早的吃到了螃蟹。螃蟹吃到怀疑人生，遇到了各种匪夷所思的bug。例如GPU供电不足导致不稳定，后来靠超微工程师修改bios代码打上补丁；例如光纤的切开角度不对，导致通讯不稳定；例如Nvidia的推荐网络布局不是最优，我们重新做一个方案，后来Nvidia自己也采用了这个方案。至今我都不理解，我们就买了不到一千张卡，算小买家吧。但我们遇到的这些问题，难道大买家没遇到吗，为啥需要我们的debug？同时我们还租了同样多的H100，一样是各种bug，GPU每天都出问题，甚至怀疑是不是这个云上就我们一个吃螃蟹的。后来看到Llama 3的技术报告说他们改用H100后，训练一次模型被打断几百次，对字里行间的痛苦，很是共情。如果对比自建和租卡的话，租三年成本和自建成本差不多。租卡的好处是省心。自建的好处有两个。一是三年后如果Nvidia技术还遥遥领先，那么它能控制价格使得GPU仍然保值 。另一个是自建的数据存储成本低。存储需要跟GPU比较近，不管是大云还是小GPU云，存储价格都高。但一次模型训练可以用几TB空间存checkpoint，训练数据存储是10PB起跳。如果用AWS S3的话，10PB一年两百万。这钱用来自建的话，可以上100PB。商业：感恩客户，第一年收支平衡非常幸运的，我们第一年收入和支出是打平的。我们支出主要在人力和算力上，感谢Openai的财力和Nvidia的遥遥领先，这两项支出都挺大的 。我们的收入来源是给大客户做定制的模型。很早就上LLM的公司大都是因为CEO非常有决策力，他们没被高昂的算力和人力成本吓到，果断的去推动内部团队配合尝试新技术。非常感恩客户给了我们喘气的时间，不然这个几个月我又是奔波在各个投资人那里。接下来应该会有更多公司去尝试使用LLM，不论是自己产品的升级，还是降本增效。原因是一方面技术成本在降低，另一方面行业领先者（例如我们客户）会陆续放出基于LLM的产品出来，把行业卷了起来。我们也在关注LLM在toC上的落地。上一波顶流例如c.ai和perplexity还在找商业模式，但也有小十来家LLM原生应用收入还不错。我们给一家做角色扮演的创业公司提供了模型，他们主打深度的玩家，打平了收入和支出，也是厉害的。模型能力还在进化，更多模态（语音、音乐、图片、视频）在融合，相信接下来还会有更有想象力的应用出现。整体来说行业和资本还是急躁的。今年好几家成立一年多但融资上十亿的公司选择退出。从技术到产品是一个很长的过程，花2、3年实属正常。算上用户的需求的涌现，可能得花更长时间。我们专注当下在迷雾中…

工作五年反思
type: item
date: 2024-11-02T19:57:00+08:00
description: 李沐大神三部曲之二“工作五年反思”五年前的今天我飞往西雅图参加亚马逊的面试。面试完后连夜做红眼航班飞往波士顿赶去参加老婆在MIT的博士答辩。答辩一半的时候电话响了，对方说恭喜你面试通过，想聊下薪水。我说其实就面了你们一家，直接给就是，先挂了。答辩完第二天跟老婆去市政局登记结婚。在宣誓厅门口排队的时候，老板打电话过来，很兴奋的说你来了后可以做这个做那个。我说是挺好的，但先要结婚去了。老板一愣，道了一声恭喜，继续往下说。我不得不打断：得先走了，轮到我们进去宣誓了。五年一眨眼就过去了。外面来看最大的变化是多了两个娃。但最大的变化来自认知，是人生观、世界观、价值观的改变。博士毕业的时候曾写过我的体会很多同学留言说深受鼓舞。现在我想同样给大家分享这五年工作中的经验和感悟。更确切说是失败的教训，因为每一点就是付出了学费后获得的教训。希望这些同样能对大家有所帮助和启发。事情的价值是对社会的价值读书的时候，你会有明确的目标，例如考试的分数、深造的学校、或找到好工作。工作后的最大不同是你有太多可以最求的目标。这个带来的改变是你需要决定哪些事情现在做，哪些以后做，哪些可以不去做。决定优先级应该是根据事情的价值。我现在评估一件事的价值是它对社会的价值，用公式来写就是受益人数 x 人均时间 x 单位时间价值差这里能从一件事情受益的人数，和受益的人均时间是这件事本身属性。第三项取决于你对这件事完成的好坏，就是你做得比别人做的类似的事情要好，从而受益人从你这里受益比从别人那里多。这个公式可以用在各种不同的事情上，接下来我们会不断使用它。这里先举几个例子。例如伟大的产品一般具有极高的价值。拿微信来说，它是手机通讯软件，面向几十亿手机用户，每人每天会使用数小时，所以它价值的前两项非常大。因为微信用户体验很好，它比其它替代品的用户体验好给用户带来的价值就是价值差。所以微信是一个非常有价值的产品。举个小点的例子，例如你带人写一篇论文。论文影响的人数就是这个研究领域的大小；作用时间是别人做一个跟你工作相关的研究所花的时间，可能一辈子就几个月；价值差则是你的研究相在前人工作之上的贡献。这样看来，你需要做热门领域和跨时代论文才能取到高价值。但我们知道一篇论文一般贡献不大、也就几个人会读，所以算下来基本没什么价值，为什么大家还是会积极“灌水”呢？这里我们还要细看两个价值：一是你通过这个研究熟悉了一个新领域或者新方法，对你个人有学习价值。二是你带人做研究能提升他们在想方法、做实验、和写论文上能力，对他们价值很大。所以即使是知名研究者，名字也会出现在很多新手习作一样的论文上面。再举一个更小的例子。过去四年里我花在带娃上的时间比工作多。在相当一段时间内都觉得事业被娃耽搁了。直到后来我用这个公式来算：虽然人数只是两个人，但受益时间相当高，一周五十小时以上。而且父亲就一个，有我陪和没我陪对小孩来说区别巨大（自我感觉），所以价值公式的后两项很高。此外，带娃对我个人也有价值，包括如何去理解思维方式完全不一样的他人，以及时刻跟自己想暴怒的冲动做斗争，最终达到佛性的状态。这样算下来心里就顺了服务社会最后也是服务自己上面这个价值公式强调的是事情对他人的贡献。在用它之前，我的价值公式更关注自己。例如我常用一件事情的好玩程度，或者里面的技术含量来划分优先度。问题是虽然享受做事情这个过程，但之后的成就感不高。有点类似打完游戏后的空虚。因为做完后经常发现，这个虽然酷炫但没什么用，没多少人理睬。原因是对个人的有直接高价值的事情，对他人价值不一定大。很有可能这件事情本身只对很小群人有意义，可能每个人受益时间短，或者其实是重复造轮子，市面上已经有了差不多的替代品。如果优化对社会的价值，你会得到对自己的延后回报。这个回报包括了你知道做这个事情对他人有用时带来的更高层次的内心满足，以及他人从你这里受益时给与的馈赠（给你点赞、或者老板给你升职加薪）。当然，这两者不一定同时出现。很多时候你创造的价值不一定被别人关注（数十年维护那些大家用起来习以为常的开源工具包），也有时候大家会夸大吹捧你的贡献。你应该积极寻求别人的肯定，这会给你更多的资源做更大事情。但你应该更关心内心的满足，因为更可控、不容易别他人误导。更多是它会给你内在动力去把事情做得更好，这是你能不断成长的根基。技术最终是为产品服务技术专业的同学刚进入公司通常会继续做技术。刚毕业那会儿我觉得进入大公司就是做技术，成为世界上最好的技术专家之一。而且不要做产品，因为如果做产品的话我为什么不自己创业呢，赚的钱还是自己的。后半句没什么问题，但前半句忽略了技术最终是为产品服务这一事实。虽然因为公司的不同，对技术进入产品的预期时间会不同，但通常在半年到五年之间。预期是超过五年的公司屈指可数，而且大多已经作古。所以就算你在公司的研究部门，也应该知道公司对于技术落地时间的…

博士这五年
type: item
date: 2024-11-02T19:31:00+08:00
description: 李沐大神三部曲之一“博士这五年”前言12年8月提着一个行李箱降落在匹兹堡机场。没找住的地方，也不知道CMU应该怎么去。对未来一片迷茫，但充满乐观。 现在，刚完成了博士期间最后的一场报告，在同样的机场，不过是在等待离开的航班。回想过去的五年，是折腾的五年，也是自我感悟和提升的五年。这里我尝试记录这五年主要做过的事情和其中的感想，希望对大家有所启发。第0年：3/11-8/12我第一次申请美国的博士是在11年，但拿到的offer并没有特别合适的导师，于是就北上投奔文渊去了。 我当时在百度商务搜索部门做广告的点击预估。具体是使用机器学习来预测一个广告是不是会被用户点击。 这时候离“大数据”这个词流行还有两年，但百度那时候的数据即使现在来看仍然是大的。我的任务是如何高效的利用数百台机器快速的在数十T的数据上训练出模型。当时产品用的算法基于LBFGS，我于是想是不是可以换个收敛更快的算法。没几天就找到个不错 。但实现上发现了各种问题，包括性能，收敛，和稳定性。而且那时有的就是一个裸的Linux和很老版本的GCC，什么都是需要从头开始写。花了大量时间做系统优化，算法改动，和线上实验，最后一年后在整个广告流量上上了线。现在再回顾会觉得整个一年时间都在打磨各种细节上，有时候为了5%的性能提升花上上千行代码。这些都导致算法过于复杂，有过度设计之嫌。但深入各个细节对个人能力提升很大，而且很多遇到的问题成为了之后研究方向的来源。一些算法上的思考曾写在这里，当时候深度学习刚刚出来，冥冥中觉得这个应该是大规模机器学习的未来，不过真正开始跟进是好几年以后了。11年12月中的时候突然心血来潮随手把材料重新寄了一遍，就选了CMU和MIT，结果意外收到了CMU的offer。有天在百度食堂同凯哥（余凯）和潼哥（张潼）吃饭，我说收了CMU offer，在纠结去不去。他们立马说去跟Alex Smola啊，他也要加入CMU了，我们给你引荐下。记得是离开的前一天才开始打包行李，早上去公司开完会，中午离职，跟小伙伴打招呼说出个国，然后就奔机场了。那天北京天气特别好，完全不记得前一天雾霾刚爆了表。第一年：9/12-8/13第一年的主要事情是熟悉环境和上课。CMU课程比较重，博士需要学8门课，每门课工作量巨大。而且要求做两门课助教，做助教比上课更累。这一年上的课中对我最有用的是“高级分布式系统”。之前在上交ACM班的时候已经学过很多质量都还不错课，纯知识性的课程一般对我帮助不大。但这门课主要是读论文，然后大家讨论。不仅仅是关于知识，很多是对设计理念的领悟。大家知道对于系统而言，设计是一门艺术而不是科学，这是设计者审美和哲学理念的体现。同时系统界历史也是由一波又一波的潮流组成，了解历史的发展以及其中不断重复的规律非常有意义。那年这门课上课老师是Hui Zhang（神人之一，20多岁就在CMU任教了，学生包括了Ion Stoica，他是Spark作者Matei的导师），他有非常好的大局观，对于“Why”这个问题阐述非常到位。我是通过这门课才对分布式系统有了比较清晰的认识。两年之后我偶然发现我的一篇论文也在这门课的阅读列表里了，算是小成就达成 。除了上课，更重要是做研究。我去CMU的时候Alex那时还在Google，而且没经费，所以把我丢给了 Dave Andersen。于是我有了两个导师，一个做机器学习，一个做分布式系统。前面半年都是在相互熟悉的过程。我们每周会一起聊一个小时。前半年因为Alex不在，所以我们只能视频。Alex那边信号经常不好，而且他有德国和澳大利亚口音，外加思维跳跃，经常我听不懂他说啥只能卖萌傻笑。还是靠着Dave不断的打字告诉我Alex说了什么才度过了前几次的会。两个导师风格迥异。Alex是属于反应特别快，通常你说一点，他已经想好了接下来十点，要跟上他节奏很难。一般抛出问题的时候他就想好了好几个解决方法。这时候要证明自己的想法比他的更好不容易，需要大量的沟通和实验数据支撑。我想我大概是花了两年证明了在某些方向上我的方案一般更好，所以这时候他就不那么hands-on了。Dave不会给很多想法，但会帮助把一个东西理解透，然后讲得很清楚。因为我研究方向主要是机器学习上，基本上前两年基本都是我在教Dave什么叫机器学习，而且是尽量不用公式那种教法。我的第一个研究工作是关于如果划分数据和计算使得减少机器学习求解中的网络通讯量。Alex体现了他的强项，几分钟就把问题归纳成了一个优化问题，然后我们三各自提出一个解法。我做了做实验发现Dave的算法更好。接下来两个月把算法做了很多优化，然后又做了点理论分析就把论文写了。可惜这个想法似乎有点超前，虽然我们一遍又一遍的改进写作，但投了好几个会审稿人就是不理解，或者觉得这个问题不重要。那个时候学术界已经开始吹嘘“大数据”，但我觉得其实…

人工智能陪练Character
type: item
date: 2024-08-28T19:49:00+08:00
description: Character.ai是一个由前谷歌LaMDA开发者创建的聊天机器人应用，允许用户与定制的虚拟角色互动，这些角色基于各种人物或原创设计。用户可以设定角色个性并参与多样化的对话，从辅助写作到模拟对话等。该平台支持多种语言，并禁止浪漫或色情主题的对话。网站地址：character.ai该程序由谷歌对话编程语言模型（LaMDA）的前开发者诺姆·沙泽尔（Noam Shazeer）和丹尼尔·德·弗雷塔斯（Daniel De Freitas）共同开发。利用该程序，用户可以创建“虚拟人物”，精心设计他们的“个性”，设置特定的参数，然后将他们发布到社区，供其他人聊天。许多角色可能是基于虚构人物或名人，另些角色完全原创；有些是为了某些目的而制作的，如协助写作或成为一个基于文本的冒险游戏；可使用角色作为辩论陪练，或者把埃隆·马斯克变成自己的助手，让“他”起草工作邮件。这项服务可以让用户与超过1000万个角色聊天--任何活着或死去的人的虚构版本。对话可以是一对一的，也可以是用户和一群角色之间的群聊。有一件事用户不能做：与角色建立浪漫或色情的关系。