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　　有意思。以前我们谈到推理（inference），通常会认为是解数学题，或者是 agent 帮你规划一个 workflow：把任务拆解为步骤，再调用数据库里的信息，最终完成一个工作流程。我们觉得推理需要 deep thinking，也就是上手拆解具体步骤。但今天我意识到，deep thinking 还可以用在分析、复盘与人的交流过程，提炼其中的信息密度、事件密度、关键词频率，以及情感浓度。这是我之前没有想到的。

　　李勇：这个问题比较复杂。如果以 Labubu 为例，我认为在当前阶段大部分人还接受不了它“说话”。但是泡泡玛特正在做的一件事，就是为它构建世界观，制作动画片，甚至是电影。所以在我看来，某些广受喜爱的 IP，如果它原本不说话，那就保持沉默；如果它原本就是会说话的 IP，比如迪士尼角色、小猪佩奇、奥特曼，那我们就让它说话。没必要强行扭转用户和粉丝群体的认知，否则容易出现 OOC（Out of Character，人物设定崩坏）的情况。

　　第一是算法研究。比如怎么让 AI 更像一个朋友，怎么让奥特曼更像真正的奥特曼。这涉及遗忘机制、价值观对齐等复杂问题。举个例子，假设出厂时每个产品都有一个写死的 prompt，比如“你是迪迦奥特曼”。但一年后，因为和不同用户的交流、陪伴经历不同，两台迪迦奥特曼会完全不一样。这时候就需要做价值观的对齐，就像真实朋友十年后会趋同一样。为了实现这种长期陪伴，就需要 agent 去自主学习，甚至学习你的社交关系，这样才能更像朋友。

　　李勇：准确来讲应该分为软件研发和硬件研发，这是最核心的。核心目标都是为了提升用户体验。我解释一下，比如钱当然也可以用来购买更多 IP，或者开拓海外市场，比如在海外成立办公室、挖团队，这些都可以。但如果产品体验壁垒不够厚，光靠这些是没用的。假设有个对手资金量是我的几倍，如果产品体验能赶上我，其他方面他们都能快速补齐。但如果我在产品体验上始终领先，就算对方资金再多，也不一定能超越。所以这块才是最核心的。