刷到了Notion AI 负责人 Linus Lee的视频，聊到了几个很有意思的话题，反复看了几遍，很受用，遂截图记录下来。

**Mac 电脑设计的启发

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Linus 提到了一个很有趣的现像，有很多微妙的事情我们都习以为常，比如上下滑比和一些 APP 基本的操作和交互，但其实是有人暗中决定了它们。因为往往一种新的技术和媒介出现时，最终的胜利者会拥有设置默认值的权利 。所以他对围绕 AI和工具设计良好的界面和交互非常有兴趣。

他提到了前不久公开的乔帮主 的《Make something wonderful》一书，书中介绍的 Mac 的例子就是很好的注脚。Mac 之前人们认为计算机是黑色的冷酷的机械机器， Mac 让人们意识到人性化和创造性的一种可能性。

关于Few shot

Few shot 是大模型展现的惊人能力，即在 Prompt 举几个正确的例子，模型就能在特定场景中表现得更好，是大模型展现的惊人能力，也是常见的 PromptEngineering 的手法。有点像所谓的“自然语言调参”。**

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主持人抛了一个之前 Linus质疑 few shot 的观点，他做出了解释。大模型应用层面最好的平衡就是做 Fewshot 或者 Finetune，前提是相对常见的场景 。一旦涉及到像新的编程语言这种场景，你依然需要喂一定的数据训练它，而不可能指望借助 Fewshot来解决问题。

这点我觉得可以补充下，除了这两条路，一定还有一个 other 的选项。之前也和其他人讨论思考过这个问题，大模型不一定在所有领域都能做的足够好或者成本足够低，可能的选项也有其他成熟的方案，或者小模型，甚至不用模型的一些工程手段 。最终还是要看场景和用户。

**聊天一定不是最终的交互

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ChatGPT 就像刚刚提示的一样，以一种技术胜利者的角度在潜移默化的影响大家的使用习惯，Chat 真的是最终的交互形式吗？Linus 旗帜鲜明得反对了这一点。他举了几个例子，一个是画板的例子，如下图。还有一个，日常和朋友沟通交流，朋友能察觉自己的状态和心情，但是GPT 似乎不行。**

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这里面的核心其实就是上下文和背景信息 ，生命体可能会自带很多背景信息和上下文，这些是很难让大模型一下就知道的。GPT 最新发布的视觉模型非常震撼，但是依然要借助对话+拍照+圈定来完成修自行车的任务。

相比之下，我觉得 Meta 最近发布的眼镜👓的产品倒是提供了一种可能性，虽然不知道有没有这个功能 ，如果能记录每个人所有的经历，借助眼镜拍下来，解析回忆，你所有的经历也是它的经历，那么它就能拥有所有的上下文 。所以越想越觉得，硬件还是必不可少，它会成为每个人的贾维斯，当然这里的眼镜也可以是你的iphone。

最惊讶的用例

关于视频最有趣的一个小彩蛋是问到最惊讶的NotionAI 的 用例是什么，Linus提到是有小部分热情的用户在使用 NotionAI 在写同人小说，FanFiction，Linus用到的原单词。对这个词不太熟，如果真是这个的话，那还真挺让人惊讶的。**

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