MACHINELEARNING_BOOKS Telegram 1208
🙂 Почему зрители привязываются к ИИ-стримерам и как это меняет взаимодействие

Исследование, в котором анализирует феномен Neuro-sama – виртуального стримера, полностью управляемого крупной языковой моделью.
Neuro-sama ведёт трансляции от лица анимированного аватара, общаясь с чатом в реальном времени без участия человека.

Исследователи использовали опросы, интервью и анализ логов чата, чтобы понять, как зрители открывают для себя ИИ-стримера, почему остаются и как формируется эмоциональная связь.

🧩 Ключевые наблюдения:
- Зрители приходят из любопытства: их привлекает новизна, скорость ответов и непредсказуемость поведения ИИ.
- Они остаются из-за эмоциональных моментов, которые создают чувство общности и групповую идентичность вокруг персонажа.
- Несмотря на осознание, что это программа, фанаты общаются с ИИ как с живым существом, формируя социальную привязанность.
- Для зрителей аутентичность = стабильность, а не человечность. Последовательное поведение и узнаваемая личность важнее реалистичных эмоций.
- В чате преобладают прямые вопросы и команды, превращая стрим в интерактивный тест ИИ.
- 85% платных сообщений используются, чтобы направлять поведение Neuro-sama, делая зрителей соавторами контента.

Основная дилемма:
Создателям нужно сохранять устойчивый характер персонажа, но при этом давать пространство для импровизации и неожиданности.
Слишком предсказуемый ИИ теряет интерес, но слишком изменчивый разрушает ощущение «личности».

В итоге такие проекты показывают, как человеческое восприятие аутентичности постепенно адаптируется: нам всё меньше нужна «реальность», и всё больше – постоянство и вовлечённость, даже если источник этой личности — алгоритм.

📌 Подробнее: https://arxiv.org/abs/2509.10427
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
8👍2



tgoop.com/machinelearning_books/1208
Create:
Last Update:

🙂 Почему зрители привязываются к ИИ-стримерам и как это меняет взаимодействие

Исследование, в котором анализирует феномен Neuro-sama – виртуального стримера, полностью управляемого крупной языковой моделью.
Neuro-sama ведёт трансляции от лица анимированного аватара, общаясь с чатом в реальном времени без участия человека.

Исследователи использовали опросы, интервью и анализ логов чата, чтобы понять, как зрители открывают для себя ИИ-стримера, почему остаются и как формируется эмоциональная связь.

🧩 Ключевые наблюдения:
- Зрители приходят из любопытства: их привлекает новизна, скорость ответов и непредсказуемость поведения ИИ.
- Они остаются из-за эмоциональных моментов, которые создают чувство общности и групповую идентичность вокруг персонажа.
- Несмотря на осознание, что это программа, фанаты общаются с ИИ как с живым существом, формируя социальную привязанность.
- Для зрителей аутентичность = стабильность, а не человечность. Последовательное поведение и узнаваемая личность важнее реалистичных эмоций.
- В чате преобладают прямые вопросы и команды, превращая стрим в интерактивный тест ИИ.
- 85% платных сообщений используются, чтобы направлять поведение Neuro-sama, делая зрителей соавторами контента.

Основная дилемма:
Создателям нужно сохранять устойчивый характер персонажа, но при этом давать пространство для импровизации и неожиданности.
Слишком предсказуемый ИИ теряет интерес, но слишком изменчивый разрушает ощущение «личности».

В итоге такие проекты показывают, как человеческое восприятие аутентичности постепенно адаптируется: нам всё меньше нужна «реальность», и всё больше – постоянство и вовлечённость, даже если источник этой личности — алгоритм.

📌 Подробнее: https://arxiv.org/abs/2509.10427

BY Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека





Share with your friend now:
tgoop.com/machinelearning_books/1208

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

How to create a business channel on Telegram? (Tutorial) 2How to set up a Telegram channel? (A step-by-step tutorial) As the broader market downturn continues, yelling online has become the crypto trader’s latest coping mechanism after the rise of Goblintown Ethereum NFTs at the end of May and beginning of June, where holders made incoherent groaning sounds and role-played as urine-loving goblin creatures in late-night Twitter Spaces. End-to-end encryption is an important feature in messaging, as it's the first step in protecting users from surveillance. Write your hashtags in the language of your target audience.
from us


Telegram Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека
FROM American