微软“虚拟小人”项目或将激发出一大批高价值生成式AI场景，打破“叫好不叫座”困境

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对于一个用户系统，通常有一个非常有效的用户增长方法就是做用户AB实验，我们将不同的策略投放给不同的用户，以观察他们的反馈来优化策略。更进一步，我们甚至希望在策略上线前，就能观察到不同人群的反应是什么，是否能够达到我们策略的预期。在过去大模型还未出现的时代，我们就曾有过这样一个很有挑战性的有趣idea，能否构造海量的这样智能体用户，让他们做我们帮我们迭代验证推荐模型，他们有不同的性格和爱好，他们可以对我们推荐给他的结果进行反馈（点赞/点踩等）。这样整个推荐的训练效率以及新模型上线的安全性就会大大提高。 今天，我们就介绍一个 微软的最新实验性Python库——TinyTroupe，它便是这一领域的创新尝试，可能会让我们的idea变为现实。 TinyTroupe是什么？ TinyTroupe是由微软开发的实验性Python库，旨在模拟具有 ………………………………