發佈(tech)：ChatGPT 評 Notion 筆記 960 天心得

content/zh/tech/ChatGPT 評 Notion 筆記 960 天心得.md

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+**Q**：[https://io-oi.me/tech/using-notion-after-960-days/](/tech/using-notion-after-960-days/) 這篇文章說了甚麼？
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+**A**：這篇文章分享了作者使用 Notion 超過 960 天的心得，談及 Notion 對知識整理、目標明確化和創意激發的幫助。作者說明了透過定義和連結概念、使用結構化框架來提高生產力的重要性，並探討 Notion 相對於 Roam Research 和 Logseq 的優勢，如穩定性、跨裝置同步和便於分享等特點。
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+**Q**：文章中的筆記理論依據可靠嗎？特別是語言模型的類比？
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+**A**：文章中的筆記理論依據主要基於箇人經驗和實踐，而語言模型的類比則被用來說明如何建立和組織筆記。語言模型的類比強調筆記系統應具備連結概念和增強理解的能力。雖然這種類比有助於解釋筆記架構的原理，但實際上它更偏向實用性建議，並非基於嚴格的學術研究，因此其可靠性可能主要取決於使用者的需求和應用情境。
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+**Q**：學術上來說，是否合理？
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+**A**：從學術的角度看，將筆記系統比作語言模型的類比是有一定道理的。語言模型模擬語言處理的方式，強調概念之間的聯繫和上下文關係，這可以幫助我們理解如何有效組織和檢索筆記。然而，這種類比的理論嚴謹度不如實證研究，主要是啟發性質，適合引導筆記結構的設計，但無法完全替代經過驗證的學術方法。
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+**Q**：語言模型的核心是概念或定義嗎？
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+**A**：語言模型的核心不在於概念或定義，而是基於大量語言數據來學習統計規律。語言模型如 GPT 或 BERT 透過上下文和模式來預測下一箇字或詞的可能性，模擬人類語言的結構和語境，而不是直接基於概念或定義。這種架構更多地關注詞與詞之間的概率關係，並未內建具體的知識結構或概念理解。
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+**Q**：語言模型的最小粒度是甚麼？
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+**A**：語言模型的最小粒度通常是「詞」或「字元」，具體取決於模型的設計。較大的模型如 GPT 使用「詞彙片段」（即 subword tokens）作為最小單位，將單詞分解成更小的片段，有助於處理未知詞和語言的多樣性。這種粒度提供了靈活性，使模型能夠處理複雜詞彙，同時減少因稀有詞出現而導致的預測誤差。
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+**Q**：一箇詞不就是一箇定義嗎？
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+**A**：一箇詞並不等同於一箇定義。詞在語言中有多層次的含義，包括字面意義、語境中的用法和聯想的概念。語言模型並不是依賴詞的單一定義，而是基於詞與其他詞之間的統計關係和語境模式來預測和生成語言內容。這意味著模型學到的是詞如何在特定上下文中出現，而不是真正理解詞的定義或概念。

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 **公告**：一休兒正在考慮上線此模板（付費），歡迎[留言](https://t.me/yixiuer/2019)支援！
 
+**評論**：《[ChatGPT 評 Notion 筆記 960 天心得](/tech/critical-review-of-notion-960-days)》
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 現在回首，「學習」確實已經實現了我早期的願景，這兩年多來，有序我的知識、豐富我的生活、清晰我的目標、啟發我的創作，確確實實對我有非常大的幫助和改變。

content/zh/tech/使用 GIMP 插件批量剪裁和处理负片.md

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 title = "使用 GIMP 插件批量剪裁和处理负片"
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