想法：整合多平台的书影音评价与评分，通过大模型分析提供综合评分和个性化推荐。

[xiaozhang1609]

想法：有一个网站，用户输入某一本书名或者某一个电影名，网站可以获取豆瓣、IMDb 、Goodreads 等平台的评价和评分数据，通过大模型分析整合所有观点和评分，提供给用户整合后的 10 条评价，帮助用户快速了解这本书的有效客观的评价，并推荐相关作品。

ps：不清楚目前是否有这类应用。

[chenpei466]

整合评分早就有了，很多盗版电影网站的基础功能。。。

[GeekGao]

既然你知道豆瓣，那么也应该知道豆瓣就有这种功能啊

[nailuoGG]

https://neodb.social/discover/

第三方的书影音平台，聚合了豆瓣、IMDb

[xiaozhang1609]

@GeekGao @chenpei466 @nailuoGG 谢谢回复。我的意思是，每一个作品都有很多的评价，比如某一个作品有 500 条评价，我想快速的从这 200 条评价中获取到最主要的观点，目前豆瓣、IMDb 、Goodreads 、neodb 等等都没有这种功能。如果直接让 ai 评价某一部作品，有可能会胡说。所以我想让 ai 从已经有的评价中总结提取。

[GeekGao]

@xiaozhang1609 在 LLM 风靡之前，机器学习技术早已应用了，你该不会以为评分算法是非常单调的吧？
说说电影：大多数人选电影的习惯都是选 IMDB 、烂番茄评分高的。
而且，很多专业/业余影评人（这种人比较少了）是看过后才评论的，并不是通过 LLM 技术。大部分电影，观点没意义啊。

书籍也同理，微信阅读已经支持 AI 总结了。但是真正喜欢读书的人并不会依赖 AI 总结，缺乏乐趣了。

[aegon466]

我觉得倒是可以将各个平台的评价整合下形成一个词云，这样用户就能对电影有了具体的印象