大家好，我是冷逸。

最近體驗了一個挺有意思的產品，叫疊疊社。

這可能是我今年見過，在AI陪伴賽道里技術含量最高的產品之一。

我扒了一下他們的技術底子，發現這幫人是真的在做研究，不是套殼。

創始人叫陸弘遠，臉譜心智的CEO，26歲，香港中文大學AI博士，前微軟亞洲研究院，EACL最佳論文得主，自稱“死宅”，愛打游戲愛追番，最喜歡的動漫是《叛逆的魯路修》。

近期，他們還官宣引入千億市值上市公司聯創作為商業化合伙人，引入萬引知名業界大牛、深耕領域20年的知名教授作為首席科學家。

陸弘遠說過這么一句話：“米哈游蔡浩宇當年說要用虛擬偶像拯救宅男。但如果AI只是讓人更宅，這不是陪伴，是逃避。”

這句話是從一個比絕大多數人都更沉迷二次元的人嘴里說出來的，有點意思。

它到底是什么

陸弘遠做的產品叫疊疊社，是一個能懸浮在你手機和電腦的任何應用上面的AI彈幕引擎。

注意，是任何應用。你打游戲、看視頻、刷B站、刷小紅書、寫文檔，它都能以彈幕的形式漂浮在你的屏幕上，根據你當前的屏幕內容實時生成互動內容。

體驗地址：nijigen.com.cn

跟市面上的AI陪伴產品相比，最大的區別在于：它不是一個聊天框。

其他陪伴產品本質上都是 AI大模型1.0 或 2.0 的形態，你得主動打開app，主動發起對話。場景單一，用戶粘性靠的是角色人設和記憶系統。

疊疊社走的是另一條路，AI主動感知你的屏幕內容，然后以彈幕的形式給你反饋。你不需要做任何操作，它自己就會跑起來。

目前支持macOS、Windows和Android，iOS還在開發中。

技術拆解

最近“馬嘉祺”事件不是挺火嗎？一個大模型突然說不出“馬嘉祺”這個名字，最后發現問題出在低頻token上。簡單說，就是有些詞平時出現太少，訓練時沒被照顧到，后面模型越訓練越偏，最后反而不會說了。

這個問題，臉譜心智去年就在研究了。2025年，他們在EMNLP發了SLoW，研究的就是低頻詞怎么影響大模型。他們的思路是模型哪里不熟，就給它補哪里，而且不用重訓模型，靠輕量級詞典prompting就能改善。

今年4月，他們又發了Adam’s Law / TFL，進了ACL 2026。這個就更進一步了，不只是詞有高頻低頻，句子表達也有高頻低頻。人常說的話，模型更容易理解，也更容易說得自然。比如“我對此表示遺憾”就很AI，“這也太慘了吧”才像真人。

TFL 做的事，就是讓模型優先用真人更常說的話。TFD 負責擴展語料，讓模型繼續學真人表達。CTFT 則按表達頻率做訓練，讓模型一點點說得更像人。

更有意思的是，Anthropic 今年4月發 Claude Opus 4.7，也換了新的 tokenizer。Anthropic 沒公開具體實現，所以不能說它直接用了臉譜心智的代碼。但是看時間線確實臉譜心智先在論文里把問題講清楚，Anthropic 后來在產品里驗證了這條路確實有用。

這也是為什么我說疊疊社不是套殼，不是給大模型套個二次元皮膚，它是在認真解決“AI為什么不像人說話”這個問題。

再加上它的彈幕生成跑在本地端側模型上，響應很快，長期記憶又重點優化三個月以內的關系沉淀。技術底子，確實比大多數AI陪伴產品扎實。

一手實測

技術歸技術，好不好用還得實測。我裝了macOS端和Android端，各跑了幾天。

場景1：用AI跑任務的時候

我一邊讓AI幫我整理桌面，一邊疊疊社的彈幕漂在旁邊。

跑到某個任務卡住的時候，彈幕飄了一句“這里是不是有點問題……”不是真的在debug，但那個時機踩得很準，就是那種有人在旁邊陪你盯著屏幕的感覺。

整理完之后，彈幕飄一句“整理文件就像整理心情，輕松自在～”

說實話這個場景下它不是生產力工具，但是你一個人折騰項目折騰到凌晨，屏幕上突然有個東西跟你一起盯著，這個氛圍感出乎意料地好。

彈幕頻率可以自己調，我vibe coding的時候調到最低檔，基本不干擾思路，偶爾飄幾條，存在感剛好。

場景2：看長視頻/播客

最近在看對謝賽寧的7小時馬拉松訪談。

這個場景出乎意料地適合。播客在講某個技術觀點的時候，彈幕會跟著做反應，不是每句都能接住，但遇到有爭議性的觀點，或者嘉賓說了一句比較有意思的話，彈幕會有回應。就像旁邊坐了個人一起聽，偶爾插一句“擴散模型超酷的”或者“這不對吧……”

比追劇更意外的是，長視頻或者播客這個場景天然就是一個人坐著干聽、信息密度高、但又不需要你高度集中注意力的狀態。疊疊社的彈幕介入進來，反而讓這個“半專注”的狀態更舒服了。

這種馬拉松式訪談，在電腦上看2個小時基本就累了。如果想躺著、趴著，用手機接著看，疊疊社也可以換一種形式繼續陪伴。

場景3：追番——拿《名偵探柯南》中配版測的

追番這個場景，疊疊社最有發揮空間。

拿柯南測是因為想挑戰一下推理劇情密度高、節奏快、還有1000多集的體量，想看看它能不能跟上。

第6話《情人節殺人事件》，小蘭和園子去皆川家做客，本來是溫馨的情人節場景，兩個女生提著巧克力蛋糕上門，氣氛還沒起來，案子就來了。彈幕在開頭那段還挺活潑，“肌肉男配草莓蛋糕？這反差我先暈為敬”“蛋糕看起來好好吃”。

然后案件一發生，彈幕畫風突變。最后柯南發現，是皆川的親姑姑殺害了他時。彈幕飄出來一句“這劇情走向太黑暗了吧！”這個落差感踩得很準，是真人看到這種反轉會有的那種嘆氣式反應。

還有一句彈幕“毛利大叔躺贏，咖啡杯成關鍵證據。”這個追番搭子不錯的，它是真能看懂。

第340話《陽光照耀的所在》，柯南、小蘭、毛利小五郎一起去拜訪靜山大師。毛利請靜山大師給小蘭畫像，想看看靜山大師的手是不是真的抖得畫不動了。彈幕在他說話的時候明顯活躍，偶爾飄一句“毛利小五郎又在裝模作樣了！”。

毛利小五郎指出嫌疑人是黑木，黑木立刻稱自己有不在場證明。彈幕馬上飄過：“不在場證明？細節里必有破綻！”。

這就是TFD那套“學真人說話方式”的效果。柯南在B站積累了多年的彈幕語料，高頻表達、梗、情緒節點全是真實數據，被學進去了。翻車的地方主要集中在推理過程的細節陳述段，彈幕有時跟不上具體線索，飄一些相對通用的話。翻車率大概15-20%。

3個場景跑下來，優點很明顯，形態新、不需要主動交互、彈幕參數全部可自定義（大小、顏色、速度、位置）、端側運行響應快。缺點也有一些，屏幕識別偶爾翻車，iOS端還沒上線，某些高信息密度場景下彈幕內容相關性還有優化空間。

團隊背景

這個團隊的學術背景是真的硬。

CEO Adam Lu（陸弘遠），準00后，香港中文大學AI博士，前微軟亞洲研究院研究員。在博士期間發了14篇一作/通訊頂會論文（ACL/NAACL/COLM/EMNLP/EACL），拿過EACL 2023 Best Paper——這個獎在NLP領域屬于top 0.1%級別，而且是亞洲機構首次獨立獲得。現在還擔任ACL等頂級會議的領域主席，手里有20個一作發明專利。這哥們兒，為了收集一線用戶反饋，真是太拼了，直接把本人聯系方式放系統公告上。

CTO Victor Wei，95后，劍橋大學博士，帝國理工本碩，前Stanford研究員，AIGC領域首創動漫數字人視頻生成。同時也是B站6級+用戶，星穹鐵道氪金數十萬。

臉譜心智聯創Victor在劍橋

這個配置在AI陪伴賽道里屬于學術天花板了。

更關鍵的是，他們自己搭了獨家彈幕模型并且已經備案，申請了20多個發明專利（多個已授權）。其中2023年申請的一個專利，跟美團2026年發布的M17新模型高度重合，也就是說，這幫人兩年前就在做現在大廠才開始做的事情。

創始人陸弘遠說過這么一句話：“我希望十年后回頭看，我們不是讓人更孤獨，而是讓人更勇敢。”

AI陪伴這條賽道，大部分產品的商業邏輯是：讓用戶在里面待的時間越長越好，越依賴越好。這沒毛病，但也導致很多產品越做越像“電子鴉片”。

疊疊社的思路是反的，它不追求時長，它想成為橋梁。用創始人的話說：“每一個二次元死宅，內心深處都更渴望現實里的美好綁定。”一個最愛二次元的創始人，做了一個想讓宅男走出去的產品。

疊疊社給我的最大感受是：這是一個技術驅動的產品，不是運營驅動的。

技術底子有了，剩下的就是產品迭代和用戶運營的事了。

感興趣的朋友可以去試試。