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来自 Hamo AI 的新闻、更新和见解。

观点

心智移动的度量：AWEHB 的诞生，以及我们为什么不做人格测试

Hamo 五字母度量的起源——从二月某个傍晚写下的三句话构想，到一张听不懂「I want to die」的关键词词表，再到开源 14 天获 1677 次下载的 0.6B 把脉小模型。它底下是一场老争论在新地方的了断：为什么 MBTI 这类符号主义类型系统无法完整描述心智，而一个学习出来的 3072 维表征在度量什么。

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工程

开源 hamo-score-toolkit：把模型的另一半也交出去

权重公开十二天，hamo-score-0.6b 被下载了 999 次 —— 这让我们高兴，也让我们担心，两种情绪大约各占一半。这个模型是一件测量仪器，它被设计成待在一道确定性危机闸门之后、一条平滑管线之内；光秃秃的权重，恰恰在邀请我们当初设计要防住的那种部署。所以我们把另一半也开源了：一条 pip install 装上完整的「闸门 → 评分 → 平滑 → 状态桶」管线，一条 docker compose up 跑起一台参考服务器，外加一份自检考卷 —— 195 道合成评分题加 10 条手写闸门用例 —— 它上岗第一跑，就先捉住了我们自己危机词表里的一条虫。代码是 Apache-2.0。

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工程

hamo-score-0.6b 是怎么蒸出来的：一段平台期、三个坑，以及数据为什么赢了参数量

开源发布的配套方法论笔记。一个 0.6B 小模型如何从云端 API 的判断里学会给心理状态打分 —— 三级师徒链、那条塑造了每一个决定的隐私红线、一段加数据也推不动的平台期，以及打破它的那次诊断。一个三倍大的模型只涨了一分，而一次数据审计加一行配置修复涨了三分。

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工程

开源 hamo-score-0.6b：一个在你自己机器上运行的心理状态评分模型

一个 6 亿参数的小模型，读一句话，给出五个心理状态维度的分数 —— 并且永远不写回复。它在一台笔记本上不到一秒完成打分，与云端前沿模型的临床判断一致率 96.3%（本文发布的 v4；当前 v6.1 为 96.2%），全项目 API 花费约七美元。权重现已公开，因为这样一个足够小、足够可审计的组件，应该属于整个领域，而不是属于一家公司。

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观点

给 Avatar 一件可失之物

一位执业咨询师说得锋利：Avatar 不担责，因为它没有可失去的东西。整个行业把这当成 AI 的天性，我们把它当成设计题 —— 给每个 Avatar 一条以 token 计量的有限生命：真实的代谢、双方都看得见的账本、只休眠不死亡，以及五条让这套机制永远不会沦为情感勒索的红线。

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工程

把临床决策从 LLM 手里拿走

让 LLM 做治疗，它会凭感觉即兴选技术；而提示词约束不住——一条足够情绪化的消息就能把模型带过它的指令。所以我们把决策移出了模型：纯 Python 逐轮裁定，LLM 只负责给状态打分和写措辞。本文讲架构、实测延迟，以及这套刚性设计的代价。

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指南

一套真正的 AI 危机升级协议长什么样

大多数 AI 陪伴产品对「我想死」这句话没有任何预案。Hamo AI 的协议是有文档、可测量、fail-closed 的：三级检测级联（关键词检测实测 <5ms）、承认 AI 局限的固定安全话术、无法关闭的紧急横幅、一键可拨的热线，以及数秒内向具名咨询师发出的告警。

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指南

咨询师如何通过 AI Avatar 获得收入 —— 把账算清楚

私人执业的收入上限是小时数。由咨询师搭建并监督的 AI Avatar 没有这个上限 —— 它把照护延伸到咨询师不在场的每周 167 小时。每份来访者订阅大致三分：一份归咨询师，一份以 token 回到来访者手里、维持其 Avatar 的生命，一份归平台。本文讲清机制，也讲清它不是什么。

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观点

九种疗法，一条临床脊柱

Hamo 不止一种疗法 —— 它实践九种循证方法，从 CBT 到全新上线的心理动力取向支持性探索。但用哪一种、走多深、此刻是否安全，从不交给模型即兴决定：所有方法都跑在同一条临床脊柱上。本文讲清这九种疗法的全貌，以及 Hamo 如何为来访者选择。

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观点

Therapist Mode，不是 ChatBot

大多数 AI 陪伴产品的目标是把你留得更久。Hamo 的 Therapist Mode 则是为了带你更近自己。一条确定性的纯 Python 临床脊柱在每一轮先判定『此刻你在哪里、此刻被允许做什么』，再让模型生成措辞。本文讲清它与聊天机器人的区别，并诚实交代哪些已建、哪些是路线图。

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