近日,全球头部的知识管理软件Notion,将其带有AI智能编写功能的云文档产品(又称Notion AI),面向国内用户全面开放。相比于ChatGPT仅“针对问题提供回答”的模式,Notion本身链接着它背后强大的笔记、任务、百科、数据库等云文档功能,在可用性和易用性上更胜ChatGPT一筹。

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体验Notion AI:

合格的智能“文秘”

接下来请跟随小编的步骤流程,注册并使用代表人工智能最新成果的知识管理软件Notion AI吧~

1、打开网页浏览器,将以下地址粘贴到搜索框中:

https://www.notion.so/product/ai/

2、点击屏幕中间的紫色按钮“Get started”,进入注册页面,根据提示提供邮箱进行注册。

3、在页面工作栏左边点击“+ Add a page”,开始AI写作。

4、点击键盘的空格键(space键)“/”键,启动AI写作功能。若直接输入文字,Notion AI将默认用户仅使用传统的笔记功能。

Notion AI与Notion软件本身相比,具有如下新功能:

1、撰写内容——Notion AI能够为我们撰写博客文章、instagram内容、电子邮件、诗歌等文字内容。

2、总结内容——在我们写完一段文字后,Notion AI 可以提取关键点,生成更为浓缩的总结性内容。

3、灵感建议——当我们的灵感枯竭、写作卡壳时,可以命令 Notion AI 为我们生成一份文字内容以供参考。

4、翻译内容——通过Notion AI,我们的书面内容将快速转换成另一种语言。

5、制作图表——通过链接笔记内容或开源数据内容,Notion AI可以生成图表,实现数据可视化表达。

看到此处,腾讯文档、微软OneNote恐怕都要颤抖到坐不住了。然而,Notion官方仍然谦虚地把Notion AI所生成的内容,定义为“草稿(draft)”,为了节省时间和写得更快,让AI先草拟一份文稿。

——只要你会问问题,Notion基本上可以成为一个很合格的“文秘”。不过目前,Notion AI仅有20次免费使用AI功能的额度,使用超过20次后,就需要缴纳会员费(10美元/月)。

Notion AI在自身拥有强大云文档创作和管理能力的基础上,引入ChatGPT3的超强大模型,实现了AIGC和使用场景的聚合,有效提升我们的学习和工作效率。Notion的长远目标是替代Office,成为新一代的all in one 生产力工具。

这篇文章以下的内容,都是由Notion AI生成的哦!

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Notion:

全球排名第三的知识管理软件

Notion AI这么强大,它背后的Notion又是何方神圣呢?

Notion是一个知识管理和协作工具,由Notion Labs公司开发。它提供的组织工具包括任务管理、项目跟踪、待办事项列表、书签等。额外的离线功能由桌面和移动应用程序提供,可用于Windows、MacOS、Linux、Android和iOS。用户可以创建自定义模板,嵌入视频和网络内容,并与他人进行实时协作。

Notion可以帮助个人和团队组织信息,并提高工作效率。它提供了一系列页面模板,可以轻松创建笔记、任务、日程表、数据库等。

Notion具有如下主要功能:

• 笔记:可以创建简单的Markdown笔记,并添加图片、todolist、表格、代码块等内容。笔记可以添加标签进行分类管理。

• 任务和日程:可以创建任务、待办事项、日程、项目等,并设置提醒日期、优先级、状态等属性。任务和日程都可以添加评论进行讨论。

• 数据库:可以创建自定义数据库来管理项目、客户、产品等信息。数据库提供表格、列表、画廊等视图,可以设置不同字段进行数据分类。

• 协作:Notion支持实时协作,团队成员可以同时编辑页面内容,查看其他成员的操作历史和评论。管理员可以设置权限控制页面访问和编辑权限。

• 同步:Notion可以与手机应用同步,并支持离线访问,方便随时随地记录灵感或查看信息。

• 模板:Notion提供了许多页面模板,可以快速创建个人简历、项目管理、知识库等,accelerating your workflow。

• 整合:Notion可以与其他工具如Google Drive、Dropbox、Slack等集成,实现云端数据的统一管理。

总体来说,Notion是一个强大的知识管理工具,通过提供简单易用的界面和丰富的功能,可以帮助个人和团队实现高效的信息管理和协作。它是学习、工作和生活的好帮手。

Notion在知识管理软件领域的市场份额较大,仅次于微软的OneNote和谷歌的Google Docs。Notion的快速发展得益于其简洁的界面,功能强大的功能,以及良好的用户体验。目前,Notion在全球有超过500万用户。

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生成式模型:

引爆新一轮知识革命

不论是前段时间革新人们认识的AI作图Midjourney,还是最近大火的ChatGPT、Notion AI,它们都属于生成式模型。

近年来,生成式模型(Generative Models)在人工智能领域得到了快速发展。生成式模型的核心思想是通过学习大量数据,使机器学会自己生成新的样本。这些模型的成功应用,使得机器生成的图片、文章、代码等,越来越接近人类的作品,势必会革新人类的生产生活方式,引爆新一轮知识革命。

在计算机视觉领域,生成式模型可以生成高清图片,甚至可以生成不存在的人的面孔;在自然语言处理领域,生成式模型可以自动生成新闻文章、小说、诗歌等;在程序设计领域,生成式模型可以自动生成源代码。这些生成的结果,不但量大,而且质量也越来越高,已开始产生实际应用价值。

未来,生成式模型将继续发展,生成的样本将更加丰富和逼真。

这些模型在各个领域的应用,将极大地丰富我们的生活,减轻人类的工作负担。同时,它也带来新的挑战:如何防止生成的内容出现偏差?如何保证生成内容的准确性和可靠性?如何平衡人类的判断与算法的判断?这些都是值得我们关注和思考的问题。

总体来看,生成式模型的发展前景广阔。它将成为构建人工智能的关键技术之一,产生深远的影响。但我们也必须正视它带来的风险和挑战,采取措施加以管控,以确保其健康发展和良性应用。

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