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讨论总结

该讨论围绕Stanford Co - Storm展开，主题是为何很少有人谈论它。一些人对其表示喜爱、认可，如认为它有助于学习、对于免费工具来说相当不错，还提及正在合作收集相关工具；也有人指出它存在不足，像比较平庸、仅适用于学术主题、不具前沿性、自己使用后失望等，还有人在评论中提及其他工具，如gpt researcher。

主要观点

  1. 👍 对Stanford Co - Storm及其相关工具持喜爱态度
    • 支持理由：认为有助于学习、能深入探究报告等
    • 反对声音：无
  2. 💡 认为Stanford Co - Storm比较平庸
    • 正方观点：在自己熟悉话题上测试，感觉其实现较浅薄
    • 反方观点：有人觉得它不错，对学习有帮助
  3. 👍 Stanford Co - Storm是很不错的，但仅适用于学术主题
    • 支持理由：自身使用体验得出结论
    • 反对声音：无
  4. 👎 对Stanford Co - Storm失望
    • 支持理由：自己尝试后结果失望，同事学生研究糟糕可能与之有关
    • 反对声音：有同事对其评价很高
  5. 🔥 gpt researcher更好
    • 正方观点：频繁使用，觉得超级有用
    • 反方观点：未涉及针对此观点的反驳

金句与有趣评论

  1. “😂 I like that, and also other tools related to this!”
    • 亮点：直接表达对Stanford Co - Storm及相关工具的喜爱。
  2. “🤔 I tried it and think its pretty mediocre.”
    • 亮点：简洁地表达出与其他人不同的观点，认为Stanford Co - Storm比较平庸。
  3. “👀 It’s quite good, my only caveat is it only works with academic subjects.”
    • 亮点：在肯定的同时指出其局限性。
  4. “😕 我有一个同事对这个赞不绝口。我在几个进行中的项目中尝试了一下，很失望。”
    • 亮点：通过对比自己和同事的不同体验，增加观点的可信度。
  5. “💪 SeriousGrab6233: gpt researcher is way better”
    • 亮点：直接表明gpt researcher更好的态度。

情感分析

总体情感倾向比较多元，既有正面的喜爱和认可，也有负面的失望和平庸的评价。主要分歧点在于Stanford Co - Storm的实用性和性能方面，可能的原因是不同人使用场景、测试标准以及对工具期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于如何提升Stanford Co - Storm性能的讨论。
  • 潜在影响：可能影响人们对类似智能搜索/研究工具的选择倾向。

详细内容：

标题：关于 Stanford Co-Storm 的热门讨论

最近，Reddit 上有一个关于 Stanford Co-Storm 的帖子引起了大家的关注，获得了众多点赞和大量评论。帖子主要探讨了 Stanford Co-Storm 这款能够生成深度报告的工具。

讨论的焦点主要集中在对 Stanford Co-Storm 工具性能的评价上。有人表示喜欢这款工具以及相关的其他工具，还分享了协作收集此类工具的链接。有人提到了另一个具有网页搜索功能的 api 并提供了相关链接。有人感谢他人的工作，询问是否看到了 OpenAI 的新研究成果并认为应添加进列表。也有人认为这款工具表现一般，认为通过更换 llm、搜索引擎及其过滤和系统提示可以提升性能。有人觉得它只适用于学术主题，比不上 Google 和 OpenAI 的最新研究。还有人表示在几个项目中试用后很失望。

有人分享道：“我有一个同事对这个（Stanford Co-Storm）赞不绝口。我在几个正在进行的项目中试用了一下。结果很失望。难怪那个同事的学生做的研究一塌糊涂。”

有人提供了一个相关的工具链接：https://github.com/assafelovic/gpt-researcher ，并表示使用很多次且超级有用。

在讨论中，大家对于 Stanford Co-Storm 的看法存在较大分歧。有人认为它相当不错，特别是对于免费工具来说，甚至能与 Google 深度研究相媲美。但也有人觉得它表现平庸，在某些方面存在不足。

总的来说，关于 Stanford Co-Storm 的讨论展示了大家对于这款工具的不同看法和评价，也反映了在工具选择和使用上的多样性需求。