## 768｜斯坦福小镇核心团队创业获投1亿美元：从虚拟小镇到映射真实世界

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还记得2023年那个震撼AI圈的“斯坦福小镇”吗？我在快刀广播站刚开始日更的第22期（2024年2月8日）也和同学们介绍过这个项目。

当时我看到25个AI智能体在虚拟小镇里自主生活，会八卦、会社交、甚至会自己筹备情人节派对，那种感觉就像是《西部世界》突然从科幻片变成了现实。说实话，这个项目也打开了很多人对AI应用的想象力。

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就在最近，这个项目的创始团队宣布创业了。他们成立了一家叫Simile的公司，刚刚完成1亿美元融资，由Index Ventures领投。更有意思的是，投资人名单里出现了李飞飞、安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）这些AI大神的名字。而这背后，还藏着一段斯坦福师生传承的故事。

今天我就和你聊聊，从两三年前的学术研究到现在的创业实践，这个团队在做什么，以及为什么这些顶级AI大佬愿意为他们背书。

我们先回顾一下。2023年4月，斯坦福和谷歌的联合团队发布了那篇论文，标题为“Generative Agents：Interactive Simulacra of Human Behavior”。研究团队搭建了一个像素风的虚拟小镇Smallville，让25个由ChatGPT控制的AI智能体在里面生活。

这个项目最震撼的地方，不是AI能做什么高深的计算，而是它们表现得太像真人了。它们早上起来会做早餐，出门会跟邻居打招呼，会打听八卦，会约着一起聚会。以前的游戏NPC都是程序员写好代码照着跑，但这个小镇里的AI，是真的在“活着”。

里面有个特别有意思的案例，我当时印象特别深刻。小镇里有个AI角色叫伊莎贝拉，她想办一场情人节派对。研究团队只给了她这一个指令，其他完全没有干预。结果你猜怎么着？伊莎贝拉开始邀请朋友来装饰咖啡馆，还特意邀请了自己的暗恋对象。消息在AI之间传开后，最终12个AI听说了这个派对，5个人准时到场，3个人说自己太忙没法来，还有4个人单纯放了鸽子。

说实话，这跟我们真人办活动遇到的情况一模一样。最让人欣慰的是，她暗恋的那个对象真的来了。整个过程没有硬编码的规则，没有人告诉AI该怎么做，它们就是凭着自己的“判断”在行动。这个案例当时让我意识到，AI已经不只是在“执行任务”，而是真的在“过日子”了。

这背后是一套叫“记忆-反思-规划”的三位一体架构。就像伊莎贝拉办派对，她不是简单记住“我想办派对”，而是会想“上次聚会大家都喜欢咖啡馆的氛围”，这就是反思，然后决定“这次还在咖啡馆办，顺便邀请那个我一直想多聊几句的人”，这就是规划。

当时这篇论文一出来，整个AI圈都炸了。大家突然意识到，AI不仅能完成单一任务，还能在复杂的社会环境里自主决策、协作互动。这意味着什么？意味着AI可能不再是一个个孤立的工具，而是可以组成一个“团队”，甚至是一个“社会”。

两年多时间过去了，这个团队没有停留在论文阶段。就在最近，论文的第一作者朴俊成（音译，Joon Sung Park）联合斯坦福的两位教授迈克尔·伯恩斯坦（Michael Bernstein）和珀西·梁（Percy Liang），正式成立了Simile公司。他们要做的事情，比当年的斯坦福小镇野心大得多，不是模拟25个虚拟角色，而是要模拟真实世界里的真实人群。

有意思的是，如果你打开Simile的官方网站，首屏动态图就是一幅温暖的油画风格画面：街角的咖啡馆，小孩看着大人手里的一把氢气球，学校的校车驶来，停靠在路边，有人进进出出。随着右下角时钟的转动，小镇从白天过渡到夜晚，沉浸在音乐里的人群，到了深夜还有两只猫在嬉戏，然后再一次过渡到清晨。我把一些截图也放在文稿里了，你可以看看。

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这个场景就像是当年那个虚拟小镇的延续，从像素风的Smallville，到现在这个更真实、更温暖的世界。某种程度上，这也是他们想做的事情，不是冰冷的模拟系统，而是一个有温度、能理解人的世界。

Simile要做什么？用创始人的话说，就是“模拟人类行为，这是这个时代最具深远影响，同时也是技术难度最高的问题之一”。听起来很宏大，但背后的逻辑很实在：很多决策在现实中试错成本太高了。

比如一家公司要推出新产品，想知道用户会不会买单，传统方法要么做问卷调查，要么做小规模测试，周期长、成本高、样本还不够大。但如果能提前在虚拟世界里“彩排”一遍呢？

Simile现在已经能做到模拟1052个真实个体的态度和行为，准确率接近人类自己重复回答问卷的水平。他们把这个功能叫“Simile Change”，意思就是一键重造世界。改变一个条件，比如产品价格、营销策略，甚至是某个关键人物的态度，整个虚拟世界就会自动重新推演。

更具体一点，假如你是一家咖啡店老板，想知道如果把拿铁价格从30元涨到35元，会有多少顾客流失。传统方法是真的涨价试试，但可能一个月后发现顾客跑了一半，后悔都来不及。用Simile，你可以在虚拟世界里先“涨价”一次，看看那1052个“数字顾客”会怎么反应，然后再决定要不要真的涨。

这不是科幻，已经有公司在用了。美国的智能理财公司Wealthfront用了Simile之后，用户调研范围直接扩大了15倍，完全打破了以前只能找小样本量做深度访谈的瓶颈。这里插一句，在查相关资料时，我还发现安永与AI模拟初创公司Aaru合作，也在用类似技术做全球财富管理调查，原本需要六个月的工作，现在一天就完成了，相关性还达到0.90。

说实话，当我看到这些数字的时候，第一反应是有点不敢相信。但仔细想想，这背后的逻辑很清楚，AI擅长的就是在大量数据基础上做模式识别和预测。如果你能给它足够多关于某群人的真实数据，它确实有可能模拟出这群人在新情况下的反应。

在过去，很多大品牌要做这种用户调研，必须请全球知名的咨询公司，花很高价钱和很长时间，才能拿到一份还过得去的用户调研报告。但现在，如果都可以在AI环境里模拟一遍，无论是成本还是时间都大幅减少，而且很多之前请不起咨询公司的中小企业也能用得起来了。

说到这里，你可能好奇，投资人们为什么愿意为这个项目背书？

这次的投资人阵容确实很有意思。就像咱们前面提到的，除了领投方Index Ventures，天使投资人里出现了李飞飞、卡帕西，还有Quora的CEO亚当·德安杰洛（Adam D’Angelo）这些AI界的重量级人物。要知道，这些人可不是那种广撒网的投资人，他们的投资往往代表对技术方向的深度认可。

特别值得说的是卡帕西的评价。他提了一个特别有意思的问题：我们平时用的大模型，往往被赋予一个单一的人格，比如ChatGPT就是一个“AI助手”。但从原理上看，大语言模型的原生能力是统计性的——它见过无数人类的表达方式、思维模式、行为习惯。“既然如此，为什么只模拟一个人，而不去尝试模拟一个群体？”

这个问题问得特别好。理论上，AI应该能够模拟出各种各样的人，不只是一个标准化的助手。当然，这背后有一堆技术难题要解决，这些都是Simile要探索的方向。

这背后还有个细节。很多人可能不知道，卡帕西是2015年从斯坦福毕业的博士，他的导师正是李飞飞。两人不仅是师生关系，还共同创立了计算机视觉领域最著名的课程之一：CS231N。

这门课的影响力有多大？这么说吧，如果你在AI圈问一句“你是怎么入门深度学习的”，十个人里至少有五个会提到CS231N。就在2025年春季，李飞飞时隔8年重新领衔授课，课程内容已经更新了Transformer、生成式模型这些最前沿的技术。

所以你看，这次投资不只是商业行为，背后更是学术传承的延续。李飞飞培养了卡帕西，两人一起创立了影响一代AI人的课程，现在他们又一起支持斯坦福的年轻学者创业。这种传承，不只是钱的事，更是理念上的认同和学术生态的延续。

从某种意义上说，Simile的创业团队也是斯坦福AI生态的一部分。CEO朴俊成是斯坦福博士，两位联合创始人迈克尔·伯恩斯坦和珀西·梁都是斯坦福教授。珀西·梁还是“基础模型”这个概念的提出者之一。这样的团队背景，加上李飞飞和卡帕西的背书，某种程度上可以说是斯坦福AI研究的一次商业化尝试。

从2023年25个AI在虚拟小镇里生活的学术项目，到现在能模拟1052个真实个体的商业产品，这个挑战难度不小。毕竟，学术研究追求的是“能不能做到”，商业产品要解决的是“有没有用”。

目前看来，市场调研、产品测试、政策模拟这些领域确实有需求。但更有意思的是，当你能够模拟一群人的行为时，其实是在构建一个“可重复实验”的社会科学实验室。以前社会科学研究最大的痛点就是很多假设没法验证，因为你不可能真的去改变一个社会变量，再看会发生什么。但在虚拟世界里，你可以。

两三年前，我们看着25个AI在虚拟小镇里办派对，觉得这是个有趣的学术实验。而现在，研究团队开始尝试回答真实世界的问题，不是“AI能不能像人一样生活”，而是“AI能不能帮我们更好地理解人”。

说实话，我为了今天的更新，重看当年斯坦福小镇的研究时，突然觉得有些恍惚。因为也就短短两三年的时间，AI世界的发展已经天翻地覆。当年这个斯坦福小镇听起来还像科幻片，仿佛《西部世界》现实版降临。而现在很多普通人都部署上了类似OpenClaw的个人AI助理，来帮自己做很多日常任务。按照这种加速度发展，我非常期待再过两年，这个团队能做出什么样的突破和改变。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接:
> 1.斯坦福小镇的论文链接：
> https://arxiv.org/pdf/2304.03442v1
> 2.Simile官网：
> https://simile.ai/

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