全球头部知识管理软件Notion推出带有AI智能编写功能的云文档产品

全球头部知识管理软件Notion推出带有AI智能编写功能的云文档产品

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NotionAI），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。

体验NotionAI: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NotionAI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“Getstarted”，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“+Addapage”，开始AI写作。
4. 点击键盘的空格键（space键）或“/”键，启动AI写作功能。若直接输入文字，NotionAI将默认用户仅使用传统的笔记功能。

NotionAI与Notion软件本身相比，具有如下新功能：

1. 撰写内容——NotionAI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，NotionAI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NotionAI为我们生成一份文字内容以供参考。
4. 翻译内容——通过NotionAI，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，NotionAI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NotionAI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，NotionAI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）。

NotionAI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allinone生产力工具。这篇文章以下的内容，都是由NotionAI生成的哦！

Notion:全球排名第三的知识管理软件

Notion是一个知识管理和协作工具，由NotionLabs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。
• 整合：Notion可以与其他工具如GoogleDrive、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GoogleDocs。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。

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、NotionAI，它们都属于生成式模型。近年来，生成式模型(GenerativeModels)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。