# 面壁智能 AMNESIAC：反向图灵测试 AI 审讯游戏

> 原标题：AMNESIAC — A Reverse Turing Test AI Interrogation Game 🪞 Created by developer @HetanshWaghela duri...

- 来源：面壁智能 OpenBMB
- 发布时间：2026-08-06T13:00:00.000Z
- AIHOT：https://aihot.news/items/cmshjbfzc0gceronkw6dqhrsb
- 原文：https://x.com/OpenBMB/status/2085350175782949094

## 摘要

面壁智能 OpenBMB 在 #BuildSmall 黑客松推出 AMNESIAC，一款反向图灵测试交互游戏：玩家需说服 AI 审讯官 A.M.N. 自己是人类。该游戏由 MiniCPM-o 4.5 驱动实时对话与推理，VoxCPM 生成审讯官语音，并结合摄像头面部表情、脉搏信号与响应计时进行多模态审讯。项目已开源至 HuggingFace。

## 推荐理由

将摄像头面部信号、语音对话和LoRA角色塑形组合进一个可玩演示，为交互式AI角色提供了比常见聊天机器人更丰富的多模态模板。

## 正文

AMNESIAC — A Reverse Turing Test AI Interrogation Game 🪞

Created by developer @HetanshWaghela during the #BuildSmall Hackathon, AMNESIAC flips the Turing Test: can you convince AI that you’re human?

In this interactive experience, users face A.M.N., an AI interrogator that analyzes facial expressions, pulse signals, and response timing through the camera and microphone, continuously adapting its questions based on human reactions.

Powered by MiniCPM-o and VoxCPM, AMNESIAC can:
🧠 Understand user responses and generate real-time interrogation dialogues with MiniCPM-o 4.5
🎙️ Create a unique AI interrogator personality through VoxCPM voice generation
👁️ Combine on-device facial analysis and biometric signals to build a more immersive interaction
✨ Use LoRA fine-tuning on a custom voice dataset to shape a cold, clinical AI voice style

AMNESIAC showcases how multimodal and speech models can combine perception, reasoning, and voice to create more expressive AI characters.

Explore it:
🤗 https://huggingface.co/spaces/build-small-hackathon/amnesiac

Models:
🔗 MiniCPM-o 4.5: http://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-o-4_5
🔗 VoxCPM: http://huggingface.co/openbmb/VoxCPM2

## 中文译文

AMNESIAC — 一款反向图灵测试 AI 审讯游戏 🪞

由开发者 @HetanshWaghela 在 #BuildSmall 黑客松期间创作，AMNESIAC 颠覆了图灵测试：你能说服 AI 你是人类吗？

在这款互动体验中，用户面对的是 A.M.N.，一位通过摄像头和麦克风分析面部表情、脉搏信号和响应时机的 AI 审讯官，它会根据人类的反应不断调整提问。

由 MiniCPM-o 和 VoxCPM 驱动，AMNESIAC 能够：
🧠 利用 MiniCPM-o 4.5 理解用户回复并生成实时审讯对话
🎙️ 通过 VoxCPM 语音生成打造独特的 AI 审讯官人格
👁️ 结合端侧面部分析和生物特征信号，构建更具沉浸感的交互体验
✨ 使用自定义语音数据集上的 LoRA 微调，塑造一种冷静、临床感的 AI 语音风格

AMNESIAC 展示了多模态和语音模型如何将感知、推理与语音相结合，创造出更具表现力的 AI 角色。

探索它：
🤗 https://huggingface.co/spaces/build-small-hackathon/amnesiac

模型：
🔗 MiniCPM-o 4.5：http://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-o-4_5
🔗 VoxCPM：http://huggingface.co/openbmb/VoxCPM2

[视频](https://aihot.news/api/img-proxy?u=https%3A%2F%2Fpbs.twimg.com%2Famplify_video_thumb%2F2085320414818123777%2Fimg%2FYH2AgOY0BdqGsoa8.jpg&mode=thumb&exp=1791936000&sig=76508c22373aa7dd)

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