機器學習模型及其子類型……
描述根節點與分支
說明樹狀結構從什麼開始,以及每個層級如何進行劃分。依照所需的結構,提供分類清單、資料夾路徑或可能結果。

描述任何會分支成子分類或子節點的概念,AI 就能建立清晰的樹狀圖——根節點、分支與葉節點,一目了然地呈現完整結構。
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點選一個填入上方欄位。傳送前可先編輯。
不用填範本,也不用畫圖。你說話,畫布跟上。
機器學習模型及其子類型……
說明樹狀結構從什麼開始,以及每個層級如何進行劃分。依照所需的結構,提供分類清單、資料夾路徑或可能結果。
助理會將根節點放在子節點上方或旁邊,並延伸每個子樹。隨著結構變得更詳細,分支會持續呈現父子關係。
要求移動位置錯誤的子節點、展開子樹或刪除重複項目。確認層級後,可免費匯出 PNG,或使用 Pro 匯出 PDF。
樹狀圖從一個根節點開始,逐步分成多個子節點分支。在樹狀結構中,每個子節點都有一個父節點,因此適合呈現巢狀分類、組成元件或依序發生的結果。
資料夾結構、分類、交付成果拆解或機率練習都適合使用樹狀圖。展開之前,先定義分支代表的意義。如果項目之間需要多種關係,請選擇概念圖;若只是較自由的主題發想,則可使用心智圖。
助理會將你的根節點、子節點與葉節點排列在畫布上。請指定分支代表「包含」、「屬於某種類型」或「可能的下一個結果」。你也可以要求展開其中一個子樹,同時讓其他部分維持較概括的層級。
整份地圖或單一畫框。PDF 和乾淨 PNG 為 Pro 功能。
要求將此地圖轉為投影片,並逐頁簡報。
任何人都能開啟的唯讀連結;對方可複製到自己的畫布。
每張地圖都保留在你的畫布上;隨時回來要求更多。
這個範例是帶有主題分支的 LLM 心智圖,不是這裡所描述的階層式分類樹。若要建立自己的階層,請指定根節點,以及明確的父子層級。
在嚴格的樹狀結構中,每個非根節點都只有一個父節點。如果你的資訊需要讓節點共享多種關係,概念圖或網路圖可能更適合。
可以。請描述事件、可能結果,以及每一步之後機率是否會改變。要求標示分支機率,並確認每個事件延伸出的分支總和為一。
先列出一個主題作為根節點,再依序寫下各分類與子分類。在對話框中說明每個項目屬於哪個上層分類,請 AI 按照這些父子關係建立樹狀圖,再檢查有沒有放錯層級。
先寫出實驗步驟、每一步可能出現的結果,以及各結果的機率。請 AI 為每個結果畫出分支並標示機率,再確認同一節點分出的機率總和為一;若是不放回抽樣,也要說明每次抽取後條件如何改變。
從清楚陳述的問題擬定 5 Whys 分析。追蹤可能的促成原因,標示證據缺口,並找出實際可行的改善措施。
將觀察與想法分組成不同主題,同時保留原始筆記與尚未解決的離群值。
將音訊逐字稿或聆聽筆記整理成包含主題、範例、說話者觀點與後續行動的心智圖。
以核心問題及課程筆記中的關係為主軸,將生物學概念整理成學習用概念圖。
將書籍中提供的筆記或摘錄整理成涵蓋論點、主題、角色與支持案例的心智圖。
將聚焦的問題轉化為視覺化腦力激盪討論板,呈現想法群組、開放問題與待測試的候選方案。
建立可重複使用的腦力激盪結構,包含明確問題、想法分類、提示、限制,以及獨立的想法評估區域。
透過視覺化腦力激盪探索挑戰。產生不同方向、將相關想法分組,並透過後續提示詞發展有潛力的選項。
免費開始,無需信用卡。
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