有没有关于NotebookLM的说明

[title]4.4历史更新[heading2]2024年9月[heading3]9月29日《[NotebookLM：一款基于长文本理解/多模态大模型设计的Google笔记应用](https://mp.weixin.qq.com/s/83No_W4Tbo0HIPuASnpD7g)》NotebookLM是Google AI Lab开发的笔记应用，基于Gemini 1.5 Pro的长文本理解和多模态能力。用户可通过上传文件或链接快速生成笔记和音频内容，适合教育和研究等场景。尽管产品界面设计一般，但其强大的文本理解能力使其在处理复杂内容时表现突出。NotebookLM支持协作，适合整理公众号文章、编写书稿等多种用途。《[Chelsea Finn：RL是如何在Robot Learning领域创造价值的？](https://mp.weixin.qq.com/s/GJw1DlQF1iyDPcE9jfwYeA)》Chelsea Finn在机器人学习领域的研究主要集中在通过大规模机器人交互提升智能能力，强调机器人在特定环境下的表现与泛化能力的差异。她指出，尽管机器人技术已有进展，但与人类相比，仍需解决数据和泛化能力的挑战。Finn提到，通过收集高质量的人类操作数据及应用预训练模型，可以增强机器人的学习能力，从而实现更复杂任务的执行。《[AI系列(一)：一文说透AI产品经理的底牌和命门](https://mp.weixin.qq.com/s/TKfuEE7rarJlEPcxZS77iA)》本文探讨了AI产品经理在大模型时代的机遇与挑战。随着AI技术的普及，产品经理在C端和B端的应用场景中扮演着重要角色。尽管AI原生应用面临用户留存和盈利难题，但通过在现有APP中嵌入AI功能，产品经理可以提升用户体验和商业价值。在行业转型过程中，了解市场动态与人才需求，将是AI产品经理职业发展的关键。

[title]沃尔夫勒姆：人工智能能解决科学问题吗？[heading2]科学作为叙事But what if we could reduce our images to just a few parameters—say using an autoencoder of the kind we discussed above?Conceivably we could set things up so that we’d end up with “interpretable parameters”—or,in other words,parameters where we can give a narrative explanation of what they mean.For example,we could imagine using something like an LLM to pick parameters that somehow align with words or phrases(“pointiness”,“fractal dimension”,etc.)that appear in explanatory text from around the web.And,yes,these words or phrases could be based on analogies(“cactus-shaped”,“cirrus-cloud-like”,etc.)—and something like an LLM could “creatively” come up with these names.但是，如果我们可以将图像减少到只有几个参数（例如使用我们上面讨论的那种自动编码器）会怎么样？可以想象，我们可以进行设置，以便最终得到“可解释的参数”，或者换句话说，我们可以对参数的含义进行叙述性解释。例如，我们可以想象使用LLM之类的东西来选择与网络上的解释性文本中出现的单词或短语（“pointiness”、“fractalDimension”等）一致的参数。是的，这些单词或短语可以基于类比（“仙人掌形状”、“卷云状”等），并且像LLM这样的东西可以“创造性地”想出这些名字。