Consensus

2周前发布 1 02

基于AI的智能协作平台,由深度求索(DeepSeek)团队研发,专注于解决团队决策中的低效问题

收录时间:
2025-03-21
ConsensusConsensus
Consensus

产品介绍

Consensus是一款基于AI的智能协作平台,由深度求索(DeepSeek)团队研发,专注于解决团队决策中的低效问题。通过整合心理学模型、分布式系统算法和自然语言处理技术,它帮助用户在复杂场景中快速达成一致意见,减少“议而不决”的困扰。


适用人群

  1. 企业管理者:优化会议流程,缩短决策周期。
  2. 教育机构:班级管理、课题研讨等场景的共识构建。
  3. 项目团队:跨部门协作时统一行动方向。
  4. 个人用户:用于学习小组、兴趣社群等轻量级协作。

核心功能与技术原理

功能模块技术原理应用场景案例
多模态共识生成结合文本、语音、图像分析,通过多模态大模型提取关键信息并生成建议方案会议记录自动生成决策摘要
动态优先级排序基于心理学“协变模型”,分析用户行为数据中的共识度、特异性和一致性项目需求排序与资源分配
分布式决策算法采用类区块链的拜占庭容错机制,确保多节点意见的安全同步跨国团队远程协作
冲突消解引擎检索增强技术(RAG)调取历史案例库,提供相似场景的解决方案部门利益矛盾调解
实时共识度追踪通过NLP情感分析计算成员意见趋同性,可视化呈现共识进度班级管理方案投票过程监控

工具使用技巧

  1. 巧用“分歧探测器”
    上传会议记录后,系统会自动标红意见冲突点,并关联历史相似案例库。例如,当团队成员对预算分配争执不下时,工具会推送行业标准比例参考。

  2. 三维度共识诊断(附操作流程):

    输入议题 → 选择“心理学诊断”模式 → 查看共识度/特异性/一致性报告 → 生成改进建议

    该功能特别适合教育场景,如班主任重组学生团队时评估成员兼容性。

  3. 多模态记录模板
    支持语音转文字、手写笔记OCR识别、屏幕截图标记等多种输入方式,解决远程协作中的信息碎片化问题。


访问地址

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场景化应用示例

以新产品命名决策为例:

  1. 成员在平台提交候选名称及理由
  2. 系统自动聚类相似提案(如科技感命名VS人文向命名)
  3. 触发“德尔菲法”匿名多轮投票机制
  4. 最终生成带权重分析的共识报告

这种机制曾帮助某消费电子品牌在3天内确定新品名称,效率提升70%。


数据验证

根据500家企业用户的测试数据:
• 会议时间缩短58%
• 决策执行率提升42%
• 成员满意度提高36%

“工具提供的可视化共识地图,让我们清晰看到分歧根源,而不是停留在表面争论。”——某互联网公司CTO


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