结论放前面:是一个生产力工具 测的Kuse 2.0。 感谢瓜棚邀请码。 先说一个小问题。 就是我作为一个普通用户。 我该怎么用这个产品呢?虽然主打是白板交互,但…
结论放前面:是一个生产力工具
测的Kuse 2.0。 感谢瓜棚邀请码。
先说一个小问题。
就是我作为一个普通用户。 我该怎么用这个产品呢?虽然主打是白板交互,但我刚打开这个页面的时候完全不会用啊。 只看到了简单的输入框,和其他框框,至少第一印象不会联想到白板交互。
虽说在一开始,留下了一个操作说明视频。 但是很少会有用户去直接点开视频吧。 个人觉得开始需要一些新手引导。
以下是正式测评:
从第一眼来看有点像camel ai 的 eigent. 也是输入一个需求。 然后生成几个框框并行执行任务,然后任务之间相互关联。 但是第一次实际运行起来却是和lovart是一样的,并没有几个框框并行运作,只是单一执行任务。
我先是让他做了一个论文的扩充。 我只丢给它一个大纲级别的word文档,让她帮我扩充其中的内容。 具体的效果还不错,不论是准确率(引用文献的真实度)或者是文章的排版(长短落、短段落、转折、连接词)都比使用GPT或者gemini出来的效果要好。
而且是当这个MD文档生成完毕之后,我才真正体会到Kuse说的画布链接 ,统一的工作空间LLM 对话卡片是什么意思。
我一句话描述下我理解的KUSE:将用户上传的所有信息单独存储,并且由用户基于哪些些信息进行下一步操作。
说白了就是哎呀大家都喜欢用大模型解决问题,这个也上传那个也上传,信息太碎片化,我kuse 帮你把你上传的信息都记录下来写小卡片上。 你哪天想要用了你就自己找相关的小卡片,你想写PPT就找PPY相关的卡片,你想写日志就找日志相关卡片。 不再依赖模型的长期记忆会话记忆什么的。
我先让他基于模版生成一个论文初稿(卡片1),又让他根据题目搜索相关的文献生成综述(卡片2),最后选择卡片1和卡片2让它综合并优化出一般一版论文(卡片3)。 这样确实很有效也很方便!摆脱了我在使用GPT时候,反复修改初稿并覆盖,导致丢失最开始初稿的情况。 延伸一下的话,我也可以让它提取综述里面的图表,在根据图表格式结合新论文(图6,卡片3),为新论文添加图表(图7,卡片4)。 效果好的出乎我意料。 虽然我没有仔细看它内容是不是真实的数据(因为我没有仔细去看那些文献),但是确实是按照我的要求依据文献综述生成了图表。
但是缺点也是有的:
1.我似乎没有子啊kuse里面看到关于检索的功能。 举个例子,某年某月某日我在kuse建了一个新的project 用用解决XXX任务,做完之后我就把它丢一边了。 几个月小半年之后,我又需要做到这个文件关联的任务。 但是此时我已经做了很多新的project了。 我只能依稀记得我做过这个任务,但是却记不清是哪个具体的project. 这时候是不是就该搜索发挥作用。 毕竟对于很多碎片化的信息,如果没有备注的习惯,那就只留存一点模糊记忆。
2. 无法直接输出特定格式的文件。 我看介绍上说的是“广泛的输出范围:文档、图像、视频、网页等等,无需在不同工具间切换”,但是实际上输出的是MD,我让他给我转化,他说做不到只给我贴了一个MD转docx的网址,这一点比较奇怪.
0 条评论
回复 @ · 取消