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notebookllm

Answer

NotebookLM 是谷歌推出的一款工具,具有以下特点和用途:

  • 有人称它为笔记工具、AI 学习工具或播客生成器。
  • 只要上传文档、音频或网页链接(如 YouTube 等),就能生成专业的播客,其中主持人对话生动自然,包含各种人类语气和行为。
  • 可以将公众号文章等内容变成双人对谈播客。
  • 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。
  • 支持协作,适合整理公众号文章、编写书稿等多种用途。 体验地址:https://notebooklm.google/
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

NOTEBOOKLM SHARING EXPERIENCES

NotebookLM使用经验分享

谷歌的 NotebookLM 不止是播客,而是新一代的第二大脑

谷歌推出的NotebookLM,有人称它为笔记工具,有人说它是AI学习工具,还有人认为它是播客生成器。体验地址:https://notebooklm.google/没错!只要我们上传文档、音频,或者你感兴趣的YouTube等网页链接,它就能轻松生成一段专业的播客。播客中,两个主持人的对话生动自然,有来有回,包含打断、笑声、疑问等人类的语气和行为。连一些英文的填充词,比如“you know”,都用得恰到好处。这个音频,就是我用NotebookLM把自己的公众号文章([对谈百万操盘手小可爱,AI时代个人IP逆袭之路](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzM2MzEzNw==&mid=2247484695&idx=1&sn=79120db0fb80fdd1d4f6997ded463938&chksm=c24ce9b9f53b60af6b180f41bf6a206860bfd08a36d91346c895c62337baa50979a9a135873b&scene=21#wechat_redirect))变成了双人对谈播客。咱点开听听第一句,感受两个AI主持人的对话,真的太太太自然了。[试听-1.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/GydhbBogroys5mxGjZwccScfnl8?allow_redirect=1)

2024 年历史更新(归档)

《[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。

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在coze上实现notebookllm
以下是关于在 Coze 上实现 NotebookLLM 的相关信息: LLM 作为知识问答工具有缺陷,如无法实时获取最新信息、存在“幻觉”问题、无法给出准确引用来源等。搜索引擎虽体验不够简便直接,但加上 LLM 可能带来更优信息检索体验。 在生成标题、导语、大纲时,因为涉及文本理解与创作,这是 LLM 节点的工作,需要对其进行配置。为减少 token 消耗和节省模型调度费用,在满足预期情况下,应尽量减少大模型处理环节。经过实测,豆包·function call 32k 模型能在一轮对话中稳定生成相关内容。每个大模型节点配置项丰富,入门用户主要关注一些方面,如在“标题、导语、大纲”节点中,希望 LLM 接收原文信息后一次性生成所需内容,还需视实际情况调大模型的最大回复长度,并设计填入用户提示词。
2025-02-19