站长之家(ChinaZ.com) 12月11日 消息:新型社交平台Soul近日宣布上线自研语言大模型SoulX。该模型基于海量数据训练，具备prompt驱动、条件可控生成、上下文理解、多模态理解等能力，能够在保证对话流畅、自然、具备情感温度的同时，覆盖百种细粒度风险类别，保证了大模型的内容生产质量和安全性。
SoulX将作为Soul “AIGC+社交”布局的重要基建，贯穿Soul在社交全链路上的探索。在关系发现、破冰、建立、沉淀，及内容的生产、分发、消费、交互等环节，SoulX将赋能社交关系和内容链路的体验提升。此外，SoulX也将加速游戏场景、语音/文字群聊、数字分身等更多场景的体验优化和AI产品落地。
数据显示，截至2022年，Soul的月活用户近3000万，其中，Z世代用户占比超过78%;平台月活跃15天以上的用户占比63.7%;人均用户日均使用时长为46.4分钟，日均私人信息数为66.9条。
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文章聚焦当代年轻人面临的心理压力与情感困扰，介绍了Soul App上三种不同风格的"解忧房"：刘健的"恋爱大师"以犀利分析见长，提供直接解决方案；"德芬妮姑姑"营造温暖客厅氛围，专注倾听与陪伴；"秋月老师"则开设心理课堂，培养用户自我觉察能力。这些线上空间通过匿名机制和语音互动，为用户提供情感支持、归属感和成长机会，展现了Soul平台在满足都市青年心理需求方面的独特价值，成为他们短暂停靠、获取力量的心灵港湾。
祝绪丹在《半熟恋人4》里又出圈了。作为SoulApp品牌大使，祝绪丹有着一颗有趣的灵魂。如果你也想遇见有趣的灵魂，就来Soul吧。
Soul的“国风婚礼策划”群聊派对依然热闹。95后女生小杨正和天南地北的陌生人测试虚拟婚礼流程——她设计的“宋制汉婚”要用AI生成专属背景音乐，让宠物狗担任证婚人要把剪纸艺术投影到元宇宙场景里。当报告显示29.7%的Z世代正在策划“永不结束的线上婚礼”时，我们或许该重新理解“人生大事”的定义：那些关于爱与连接的实验，本就不该被限定在某个酒店宴会厅或人生阶段。
“深夜两点，她打开手机，虚拟恋人准时发来晚安语音。屏幕微光中，那句‘今天辛苦了’像一颗电子布洛芬，短暂缓解了孤独，却让空虚感在寂静中愈发尖锐。”这是《 2025 年社交趋势报告》中一位用户的真实独白，也是Z世代社交困境的缩影：既渴望“溏心蛋社交”的半熟安全感，又执着于“回形针情感”的弹性空间。这种矛盾的本质，是年轻人在不确定的社会环境中，试�
Soul App成为330万职场人的"深夜树洞"，通过"职场妙计"等活动帮助用户突破职业困境。北京师范大学钱婧教授指出，建立在共同成长基础上的职场关系互助转化率高达67%，远超物质维系的12%。平台用户通过知识共享建立信任网络，如某产品经理分享的"敏捷开发避坑指南"被下载超2万次，助其获得跨部门推荐。Soul从社交工具进化为成长伙伴，通过群聊房"职场急诊"等场景实现即时智慧流动，重构职场学习场景。AI技术匹配、社群关系、内容养分共同培育适应液态职场的生存能力，为探索者提供"数字地图"，在连接中成就独特价值轨迹。
文章讨论了社交平台Soul中的职业发展、职场挑战及个人成长等内容，强调在数字化时代，真实的职业安全感比表面光鲜更重要。同时提到通过AI技术提升工作效率，并探讨了职场中情感与价值的复杂互动，以及如何在跨界合作中保持清晰的生存智慧。此外，还涉及Soul平台上的虚拟社交活动及用户分享自身经验，展现了一个充满活力的网络社区生态。
Soul App研究院发布的《2025年Z世代新职业洞察报告》显示，Z世代对新兴职业展现出多元化态度。40%受访者对心理健康与情感陪伴类职业最感兴趣，12%从业者已实现月入过万。Z世代更青睐时间自由、创意自由的职业模式，近半数认为"铁饭碗"吸引力强但非首选。超三成Z世代已参与新职业实践，其中15%全职从事。报告指出，Z世代能接受收入波动风险，88%受访者持开放态度。他们主要通过社交平台获取职业技能，48%使用AI工具辅助学习。Z世代正在重塑职场格局，推动更个性化、灵活多元的职业新时代到来。
近日，联想集团旗下智慧零售与智能制造企业来酷科技，运营的全国联想直营店正式推出“DeepSeek R1 模型本地部署服务”。作为联想集团面向终端消费者的直营零售与直营服务窗口，来酷科技以 129 元普惠价面向全网开售该服务，通过“智能识别PC配置+一键轻松安装”的极简方式，将前沿AI大语言模型轻量化部署至本地计算机，实现从“云端依赖”到“端侧自主”的跨越。这不�
AI圈最近弥漫着一股微妙的气息。人们似乎不再热议大语言模型的最新突破、以及AI应用的无限可能时，一些代表着未来的AI巨头，却似乎正将目光投向互联网那熟悉得不能再熟悉的角落——社交网络与社区。近期的传闻和动作颇具代表性，在大洋彼岸，手握ChatGPT和Sora等王牌的OpenAI，据称正内部测试类X的社交功能，其CEO Sam Altman甚至在私下征求反馈；而在国内，凭借长文本能力
今日，字节跳动豆包大模型团队宣布，正式开源首个多语言类SWE数据集Multi-SWE-bench，可用于评估和提升大模型自动修Bug”能力。在SWE-bench基础上，Multi-SWE-bench首次覆盖Python之外的7种主流编程语言，是真正面向全栈工程”的评测基准。相比于以往聚焦Python的单语言任务，Multi-SWE-bench更贴近现实中的多语言开发场景，也更能反映当前模型在自动化软件工程”方向上的实际能力边界。
