AI在用| 原來,Kimi 還能直出思維導圖

机器之能發表於2024-04-30

機器之能報導

編輯:Cardinal 山茶花

以大模型、AIGC為代表的人工智慧浪潮已經在悄然改變著我們生活及工作方式,但絕大部分人依然不知道該如何使用。

因此,我們推出了「AI在用」專欄,透過直觀、有趣且簡潔的人工智慧使用案例,來具體介紹AI使用方法,並激發大家思考。

我們也歡迎讀者投稿親自實踐的創新型用例。

還記得我們之前講過如何使用 Claude 3、ChatGPT 來製作思維導圖嗎?(ChatGPT、Claude 3 助攻,1 分鐘 GET 高顏值思維導圖)這些案例需要你將大模型生成的程式碼複製到 Mermaid 等圖表繪製工具裡生成圖片。

最近,X 網友 JerLin 發現,原來國內的 Kimi 能直出思維導圖,還免費!

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案例地址:

https://twitter.com/eviljer/status/1784790926252183568/photo/1

玩法非常簡單。只需要輸入 prompt「用橫向(具體方向根據你的需求來,也可以是豎向)的 Mermaid 圖表來表示 xxx(你要的主題)」,點選 「graph」即可獲取對應的導圖啦。

例如,輸入「用橫向的 Mermaid 圖表解釋費曼學習法」,Kimi 很快給到兩個選項。一個是 graph,點選它就可以直接獲得思維導圖了:

AI在用| 原來,Kimi 還能直出思維導圖

影片連結:https://mp.weixin.qq.com/s/ODL2ABDoGFTXgLiPKCvDYg

如果需要獲取圖片或者進一步編輯,最好還是點選「code」,將程式碼部分複製到 Mermaid Live Editor,就像下面這樣:

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雖然 Kimi 可以直接生成旁枝錯節的思維導圖,但也有天生的侷限性(如下圖),你不可能直接在對話方塊裡看清楚細節。怎麼辦?最好還是複製到它的「搭子」Mermaid Live Editor 裡,圖片大小任由你伸縮:

圖片寫到這裡,偶然看到一條熱搜,五一本來計劃去海邊玩的,天氣預報那幾天都是下雨,但是一天只下兩三個小時,降水機率 20%,攻略都做好了,裝備也買齊了,酒店車票都訂好了,到底該不該去?

正好可以用思維導圖試試。輸入:“五一本來計劃去海邊玩的,天氣預報那幾天都是下雨,但是一天只下兩三個小時,降水機率 20%,攻略都做好了,裝備也買齊了,酒店車票都訂好了,到底該不該去?用橫向的 Mermaid 圖表來指導我如何決策”。這是 kimi 製作的思維導圖:

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再如「我正在努力地學習有效管理時間,用橫向的 Mermaid 圖表來指導我如何確定任務的優先順序。」Kimi 是這樣指導的:

AI在用| 原來,Kimi 還能直出思維導圖

既然 Claude 3 Opus 還不能直接生成思維導圖,不妨試試讓它生成相應程式碼。比如,「建立一個關於當前開源大模型的思維導圖,將這個主題作為思維導圖的中心,圍繞中心延伸出主要分支和次級分支,填充相應的內容。」

AI在用| 原來,Kimi 還能直出思維導圖

然後,複製這些程式碼到 Kimi,也可以直接幫你生成思維導圖:

AI在用| 原來,Kimi 還能直出思維導圖

影片連結:https://mp.weixin.qq.com/s/ODL2ABDoGFTXgLiPKCvDYg


當然,不是每次讓它生成思維導圖都會如願,有時 Kimi 只有程式碼,有時生成的程式碼不能生成圖片。涉及到極為複雜的人物關係也有些捉襟見肘。

例如,讓 Kimi 用橫向的 Mermaid 圖表來梳理一下《紅樓夢》中的主要人物關係。也是難為它了,如此高度複雜的人物關係,Kimi 也不得不簡化了很多:

AI在用| 原來,Kimi 還能直出思維導圖

影片連結:https://mp.weixin.qq.com/s/ODL2ABDoGFTXgLiPKCvDYg

和 Claude 3 Opus 製作的人物關係圖(下圖)相比,感覺半斤八兩——大家都為了保全某一部分人物關係不得不捨去另一部分。

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這裡測試的思維導圖也只是常見圖表中的一種,諸如餅圖、甘特圖等其他常見型別, Kimi 似乎還沒有準備好。X 網友 JerLin 還發現,Kimi 也不太擅長製作甘特圖。

輸入 prompt「用 Mermaid 甘特圖,輸出陪伴機器人的開發 roadmap 示例」,Kimi 寫出一堆程式碼,建立了一個名為「陪伴機器人開發路線圖」的甘特圖,包含了需求分析、設計階段、開發階段、測試階段、上市準備、釋出與維護等幾個主要的節點,每個階段都有相應的任務和時間線。

圖片來自X 網友 JerLin

不過,「Kimi 還不支援解析,也有一定機率會翻車,對接 API 的話需要後處理。」也就是說,在解析能力、穩定性、與其他系統對接等方面,Kimi 還存在一些不足。

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以後我們會透過新專欄帶來更多 AIGC 案例演示,也歡迎大家留言評論並給出改進建議。

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