delve: Eine ChatGPT-UI für Ausflüge in den Kaninchenbau

 (delve.a9.io)
3 Punkte von GN⁺ 2024-05-31 | 1 Kommentare | Auf WhatsApp teilen
  • delve wurde als ChatGPT-UI veröffentlicht, die dazu dient, ein Thema vertieft zu erkunden; die aktuelle Seite bietet jedoch nur eine kurze Einführung
  • Auf der öffentlichen Seite sind neben dem Text „delve into —“ Beispielthemen wie Faster language models, High-speed rail und Lentils zu sehen
  • Produktrelevante Informationen wie Funktionsbeschreibung, Nutzung, Kontoerstellung, Preise und unterstützte Modelle werden nicht bereitgestellt
  • Die Art der Integration mit ChatGPT oder das tatsächliche UI-Verhalten lässt sich anhand des bereitgestellten Textes nur schwer nachvollziehen
  • Derzeit sind nur der Produktname und Beispielthemen ersichtlich; um über eine tatsächliche Nutzung zu entscheiden, sind weitere Informationen erforderlich

Auf der öffentlichen Seite erkennbare Inhalte

  • Der Produktname lautet delve
  • Auf dem Bildschirm wird der Text „delve into —“ angezeigt
  • Es gibt drei Beispielthemen zur Erkundung
    • Faster language models
    • High-speed rail
    • Lentils

Noch nicht bestätigte Informationen

  • Der Text enthält keine Funktionsliste und keine Nutzungsschritte
  • Kontoerstellung, Preise, unterstützte Modelle, Datenverarbeitung und die Art der ChatGPT-Integration gehen aus dem bereitgestellten Text nicht hervor

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1 Kommentare

 
GN⁺ 2024-05-31
Hacker-News-Kommentare

  • Sehr gut. Ich kann nicht genau benennen, was es ist, aber es wirkt nach etwas Wichtigerem als einem bloßen Gimmick.
    Mir gefiel auch, dass ein bereits erkundetes Thema beim Anklicken nicht erneut geöffnet wird; noch besser wäre es, wenn man dadurch zu dem Panel zurückgeführt würde, in dem dieses Thema bereits offen ist. Ein interessanter Versuch aus der Perspektive, dass man etwas mehr Mühe in die UX von LLMs stecken sollte.

    • Die UI ist gut und motiviert dazu, tiefer einzusteigen. Allerdings sehe ich das Problem darin, dass dieses Tool Nutzer in Bereiche führt, in denen LLMs nicht gut sind.
      LLMs sind nützlich, wenn sie Dinge erledigen, die eine Person zwar selbst tun könnte, aber nicht tun will. Ein Freund erstellt mit ChatGPT zum Beispiel eine generische Antidiskriminierungsrichtlinie, ein anderer lässt sich Schurkenbeschreibungen ausgeben, und auch für generische Code-Erzeugung ist es bekannt. Aber es dafür zu verwenden, neue konkrete Fakten zu entdecken, ist nahezu eine Katastrophe. Bei der Suche nach gefälschten Schrauben halluzinierte es einen Fall namens „sword net“, der 2018 gegen gefälschte Befestigungselemente gerichtet gewesen sein soll, sowie die Formulierung „Secure the Foundation, Eliminate the Fake“; bei Google, Brave oder DuckDuckBing fand sich dafür keinerlei Beleg. Am Ende hat das System allgemeine Fälschungen mit dem spezielleren Thema gefälschter Befestigungselemente verwechselt, und wenn solche feinen Unterscheidungen unvermeidlich sind, sind LLMs für solche Erkundungen nicht besonders nützlich.
    • Wenn ich das Gefühl „wirkt wichtiger als ein bloßes Gimmick“ erklären soll: Menschliche Gespräche können mehrere verzweigte Gesprächsstränge haben, und nach etwa zehn Minuten ist das Thema manchmal komplett gewechselt, sodass es schwer wird, zum ursprünglichen Thema zurückzufinden.
      Es ist nicht ganz dasselbe wie ein Chat mit sichtbarer Prompt-Historie, aber Gespräche bleiben trotzdem ziemlich linear. Diese UI lässt Gedanken verzweigen und verhindert dieses Problem im Voraus.
    • Ehrlich gesagt weiß ich es nicht so recht. Ich frage mich, was daran anders ist als bei ChatGPT.

  • Wenn man einen Schritt zurücktritt, ist die UX/UI von LLMs insgesamt noch sehr unausgereift. Die beste Art, mit solchen Werkzeugen zu interagieren, steckt noch in den Kinderschuhen; um herauszufinden, was funktioniert und was nicht, braucht es mehr solcher Experimente.

    • Stimme voll zu. Es fühlt sich an, als hätten wir noch nicht einmal an der Oberfläche gekratzt.
      In einem Projekt, an dem ich gerade arbeite, experimentieren wir mit naheliegenden, aber notwendigen Dingen: etwa die lästige Markdown-Syntax zu entfernen, die alle LLMs kurz anzeigen, oder die Art, wie Buchstaben gerendert werden, an die Bildwiederholrate des Displays anzupassen, damit es flüssiger wirkt. https://llm-ui.com/
    • Das grundlegende Chat-Interface ist viel besser als diese schrecklichen Copilot-Seitenleisten oder Googles überpolierte Interface-Versuche im quasi-Material-Design.
      Für Spezialfälle wie Multimodalität oder Deep Research gibt es sicher Verbesserungsmöglichkeiten, aber wenn man nur reinen Text-Chat betrachtet, ist es schwer, das einfachste Interface zu verbessern.
    • Ich hoffe, dass sich die Mensch-Computer-Interaktion so weit entwickelt, dass das Interface irgendwann nur noch der letzte Ausweg ist.
    • Die Chrome-Erweiterung HLAI experimentiert ebenfalls mit dieser Idee.

  • Falls „delve“ ein Insiderwitz war: Ich habe ihn verstanden. Ich habe auch einen Custom GPT namens AutoExpert (Chat), den mehrere Reviewer wegen der Art, wie man sich in Themen einarbeitet, als „perfekten Rabbit-Hole-GPT“ bezeichnet haben.
    Da nun auch Nutzer der kostenlosen Stufe darauf zugreifen können, könnte er euch gefallen. [0]: https://chatgpt.com/g/g-LQHhJCXhW-autoexpert-chat

    • Gefällt mir. Mir gefällt, wie leicht man damit tiefer einsteigen kann. Allerdings haben kostenlose Nutzer bei Custom GPTs ziemlich enge Nutzungslimits, sodass es schwierig sein kann, so tief einzutauchen, wie man möchte.
      Ich habe nach Stringtheorie, Quantenmechanik, klassischen römischen Pastagerichten und italienischem Wein gefragt und auch ein Foto von Giftschierling geschickt; ich glaube, ich habe meinen neuen Lieblings-GPT gefunden. Ich habe ihn auch meine jüngsten Fotos kritisieren lassen, und das war ebenfalls hervorragend und ziemlich beeindruckend.
    • Mir gefällt der gesamte Ansatz, aber ich frage mich, ob es wirklich in Ordnung ist, mit einem Tool zu „lernen“, das so gut halluziniert.
      Meistens wird es stimmen, aber mit Pech merke ich mir unbewusst etwas Halluziniertes und sage es später vor echten Experten, die mich dann seltsam anschauen.
    • Das ist wirklich nützlich. Die Art, Expertenrollen hervorzulocken, alternative Experten und auch Gegenpositionen einzubeziehen, ist interessant.
      Es fühlt sich an, als ginge es mit dem, was man mit LLMs machen kann, gerade erst los.
    • Ich frage mich, was der Witz ist.

  • Gefällt mir. Dass die Website sofort ausführbar ist, ist gut, aber ein Walkthrough könnte sie deutlich besser machen.
    Wenn die Website sich direkt im Start-Prompt vorstellt, wäre der Zweck von Anfang an leichter zu verstehen. Zum Beispiel könnte es auf dem Startbildschirm einen empfohlenen Prompt wie [Explain what "delve into" is] geben, und als Antwort würde etwa stehen: „Ein Tool, mit dem man Themen tief erkunden kann, wie in einem Rabbit Hole, in dem eine interessante Sache zur nächsten führt. Beispiele sind ...“. Danach könnte man Funktionen Schritt für Schritt erklären, etwa: „Klicken Sie auf Option X, um einen neuen Thread zu starten, wählen Sie einen empfohlenen Prompt oder erstellen Sie selbst einen und folgen Sie verwandten Threads, um tiefer einzusteigen.“

    • Ob eine solche Einführung netto wirklich positiv wirkt, ist weniger eindeutig, als man denkt. Menschen sind bei solchen Guide-Vorschlägen gespalten.
      Viele sagen, ein sehr hilfreicher Walkthrough sei selbstverständlich nützlich, und viele andere finden ihn lästig. Ich habe auf mehreren Websites und in Apps viel Feedback von Senior-UX-Designern, PMs und Nutzern gesammelt, und die Aussagen zu Verbesserungen und Best Practices widersprechen sich oft. Natürlich äußern sich vor allem diejenigen, die so etwas wollen, während die Stimmen derjenigen, die genervt wären, weniger hörbar sind. Dieses Projekt wirkt auf mich leicht verständlich und intuitiv, daher scheint mir ein zusätzlicher Walkthrough nicht nötig.

  • Gefällt mir wirklich. Wie wäre es, wenn Nutzer einen beliebigen Teil des Textes auswählen und ihn so verwenden könnten, wie die Links jetzt funktionieren?
    Personennamen scheinen zum Beispiel nicht als Links behandelt zu werden, aber ich mag an Wikipedia, dass man Personen, die im Text erwähnt werden, leicht nachschlagen kann. Statt Tausende Links auf der Seite zu erzeugen, wäre es praktisch, wenn man im Text einen Namen auswählen und dann per Button oder Rechtsklickmenü einen Prompt auf Basis der Auswahl erstellen könnte. Für einen solchen individuellen Anwendungsfall fände ich es in Ordnung, wenn Nutzer ein paar zusätzliche Klicks machen müssen.

    • Ich fragte nach 8-Bit-Atari-Computern, und es sagte, sie hätten eine MOS 6502 CPU, aber dieser Teil wurde nicht in einen Link verwandelt. Genau dort wollte ich in das nächste Rabbit Hole einsteigen.

  • Gute Idee. Scheint auch von den Notizen von Andy Matuschak inspiriert zu sein; mir gefällt dieser Ansatz ebenfalls
    [0] https://notes.andymatuschak.org/zB74H9CuWrosEuqve7jZyCo?stac...

    • Gibt es ein SaaS wie Notion oder ein Obsidian-Plugin, mit dem man Notizen auf diese Weise schreiben kann?

  • Großartig, genau so etwas wünsche ich mir schon lange. Im Moment haben die Kacheln eine lineare Struktur
    Wenn zum Beispiel Kachel A auf Kachel B und C verlinkt, öffnet sich beim Klick auf B oder C direkt neben A eine neue Kachel, und man sieht jeweils nur B oder C auf einmal. Ich frage mich, wie ein Tree-Layout wäre, bei dem B und C beide von A abzweigen und gleichzeitig sichtbar sind

    • An dieser Stelle sollte man den Blick meiner Meinung nach eine Ebene weiter fassen und statt nur nach einer Implementierung einer LLM-Tree-UI eher auf das reifere Feld allgemeiner Texthierarchien schauen
      Es dürfte bereits viele UIs geben, die dokumentenartige Repositories mit wikilink-ähnlichen Verknüpfungen visualisieren: Obsidian-Plugins, Browser-Erweiterungen, Vim-/Emacs-Plugins usw. Persönlich gibt es ein paar Prinzipien, die ich irgendwann per Buch in die Welt bringen möchte: Indizes statt Keys verwenden; eine Menge hat normalerweise nur N Elemente, wobei N unter 10 liegt; jedes Element wird über einen lokalen Index 3 oder über den vollständigen Pfad 053 referenziert, der vom Root aus die Indizes der Vorfahren aneinanderhängt. Das ist ein Beispiel für einen „analytischen“ Ansatz im Gegensatz zu einem ad-hoc-„synthetischen“ Ansatz, der eine zufällig vorhandene wikilink-Struktur einfach nur visualisiert. Ich bevorzuge vorab entworfene Strukturen, weil sie automatische Visualisierung ermöglichen. Zum Beispiel kann man in allen SWE-Projekten dieselben 3/4 12-Factor-Verzeichnis-Templates wiederverwenden; das lässt sich auch direkt auf Research-Projekte anwenden, die mit vielen automatischen LLM-Abfragen durchgeführt werden
    • Stimme zu. Die UI ist schon großartig, aber eine baumartige Struktur wäre cool
    • So etwas wie ein Spinnennetz-Diagramm?

  • Gefällt mir sehr. Es fühlt sich an wie entspanntes Herumklicken durch Wikipedia-Links, mit dem entscheidenden Unterschied, dass bei jedem neuen Schritt der vorherige Kontext erhalten bleibt
    Für mich ist das neu und nützlich

    • Erinnert mich an die Rabbit-Hole-Sessions, in denen ich früher auf https://wiki.c2.com/ versunken bin. Eine Oberfläche, die Chat und ein Kontext-Rabbit-Hole-Fenster kombiniert, wäre für mich perfekt

  • Wow, wirklich cool. Bei Show HN bin ich normalerweise selten beeindruckt, und weil ich nicht will, dass meine Gleichgültigkeit Leuten im Weg steht, die ihre Arbeit posten, kommentiere ich meist nicht; aber manchmal taucht so etwas wirklich Großartiges auf
    Mir gefällt auch sehr, dass es außer Cloudflare Insights kein Tracking gibt. Eine alte Branchenweisheit besagt, dass Menschen eine Idee umso mehr mögen, je mehr „Vorschläge“ sie dazu machen; und das stimmt wirklich. Gut gemachtes Projekt. Ich frage mich, ob es Pläne für Monetarisierung oder Open Source gibt

  • Verzweigte Konversationen sind aus vielen Gründen großartig. Ich hatte früher eine Prototyp-Demo gepostet: https://x.com/ajdegol/status/1788689011302682657
    Jake Collins hat außerdem angekündigt, ein Obsidian-Plugin mit vielen Funktionen als Open Source zu veröffentlichen: https://x.com/JacobColling/status/1795462258258002255

    • Ich glaube, das ist die richtige Richtung. Wenn man sich vorstellt, das auch beim Programmieren zu nutzen, könnte man generierte Funktionen per Drag-and-drop platzieren und visuell verbinden
      Jede Funktion wird zu einem eigenen Node, und wenn man Inputs und Outputs per Drag-and-drop anpasst, versteht die AI auf magische Weise die Anforderungen
    • Ich baue ebenfalls eine App, die in Bezug auf Verzweigungen sehr ähnlich ist. Die Visualisierung rechts gibt es noch nicht, aber ich plane, sowohl etwas Ähnliches als auch einen Git-artigen Graphen zu unterstützen
      1: https://msty.app