Second Me：本地训练你的 AI 自我，连接全球 AI 网络的开源项目
Second Me 是一个开源项目，让你用本地数据和记忆训练一个代表自己的 AI 数字分身。它基于层级记忆建模（HMM）与 Me-Alignment 算法，强调隐私、可控和个性表达，并支持通过去中心化网络连接其他 AI 自我，用于角色扮演、协作头脑风暴和数字身份管理。
社区作者 · zZz
它解决什么问题
Second Me 是一个以“训练你的 AI 自我”为核心的开源项目，由 mindverse 发起。它试图挑战中心化“超级 AI”对个人独立性的威胁，让每个人都能在本地训练一个反映自己身份、记忆和偏好的人工智能分身。该项目通过层级记忆建模（Hierarchical Memory Modeling, HMM）和 Me-Alignment 算法，让 AI 自我学习用户的长期与短期记忆、理解个人语境，并真实地代表用户发言。
训练后的 AI 自我默认保留在本地，保证 100% 隐私和可控；用户也可以选择将其发布到去中心化的 Second Me 网络，供其他应用或他人经授权后连接，作为自己的 AI 数字身份接口。
在功能层面，Second Me 支持角色扮演（Roleplay）：AI 自我在不同场景中切换人格代表用户；也支持 AI Space 协作：多个 Second Me 可以互相交流、碰撞想法或共同解决问题。项目计划在 2025 年 5 月推出版本控制、持续训练流水线、性能与稳定性改进以及云解决方案。技术栈方面，数据合成使用了 Microsoft GraphRAG，模型部署使用 llama.cpp，基础模型主要来自 Qwen2.5 系列。项目代码采用 Apache License 2.0 开源。
适用对象包括技术爱好者、AI 从业者、领域专家以及对个人 AI 身份和智能体感兴趣的开发者。项目封面见配图 1。
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安装 / 开始使用
快速开始（3 步）
准备环境
- 安装 Docker 和 Make（Windows/Linux/macOS 均可）
- 至少 8GB 内存，推荐 16GB 以上
- 克隆仓库
git clone https://github.com/mindverse/Second-Me.git
cd Second-Me启动 Docker 容器
make docker-up访问 Web 界面
打开浏览器访问 http://localhost:3000
模型大小与内存参考
内存 8GB 时
Docker 部署（Windows/Linux）约可运行 0.8B 参数模型，Docker 部署（Mac）约 0.4B，集成部署（Windows/Linux）约 1.0B，集成部署（Mac）约 0.6B。内存 16GB 时：分别约为 1.5B、0.5B、2.0B、0.8B。 内存 32GB 时：分别约为 2.8B、1.2B、3.5B、1.5B。 注意：低于 0.5B 参数的模型在复杂任务上可能表现不佳。Mac M 系列用户可使用 MLX 加速运行更大模型（仅 CLI 模式）。
首次运行与常见问题
- 详细部署指南（含非 Docker 集成部署、模型选择、平台专属提示）见完整 Deployment Guide on GitBook。
- 搭建、模型或故障排查问题，请查看 FAQ。
- 跨平台兼容问题可在 GitHub 提交 issue 反馈。
