ai软件如何提取轮廓 比ChatGPT更好用的AI软件来了!腾讯文档、OneNote通通颤抖

AI资讯1年前 (2023)发布 fengdao
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近日,全球头部的知识管理软件,将其带有AI智能编写功能的云文档产品(又称 AI),面向国内用户全面开放。相比于仅“针对问题提供回答”的模式,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一筹。

01

体验 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吧~

1、打开网页浏览器,将以下地址粘贴到搜索框中:

2、点击屏幕中间的紫色按钮“”,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“+”,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, AI将默认用户仅使用传统的笔记功能。

轮廓提取软件_ai软件如何提取轮廓_轮廓提取软件的使用

AI与软件本身相比,具有如下新功能:

1、撰写内容—— AI能够为我们撰写博客文章、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, 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 AI 为我们生成一份文字内容以供参考。

4、翻译内容——通过 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, AI可以生成图表,实现数据可视化表达。

看到此处,腾讯文档、微软恐怕都要颤抖到坐不住了。然而,官方仍然谦虚地把 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,基本上可以成为一个很合格的“文秘”。不过目前, 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)。

AI在自身拥有强大云文档创作和管理能力的基础上,引入的超强大模型,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。的长远目标是替代,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 AI生成的哦!

02

:

全球排名第三的知识管理软件

AI这么强大,它背后的又是何方神圣呢?

是一个知识管理和协作工具,由 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、MacOS、Linux、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

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。

具有如下主要功能:

• 笔记:可以创建简单的笔记,并添加图片、、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。

轮廓提取软件_轮廓提取软件的使用_ai软件如何提取轮廓

• 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: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: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: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, your 。

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

总体来说,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。

在知识管理软件领域的市场份额较大,仅次于微软的和谷歌的 Docs。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,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,还是最近大火的、 AI,它们都属于生成式模型。

近年来,生成式模型( )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。

美图“AI简笔画”,用户描摹轮廓,生成精美的图片

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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