Google’s NotebookLM is Getting Even More Powerful

你是否曾希望有一种方法可以将无休止的社交媒体滚动变成学习环节？ 找到了一篇有趣的文章？ 要是能创建一个播客并在回家的路上收听就好了。 上传一堆研究论文，在你做晚饭的时候生成一个视频演示。 有办法的。 这就是我将在视频中介绍的内容。 五项重大更新，将 Notebook LM 从一个笔记和生产力工具转变为一个完整的学习和研究平台。 我将使用我实际的真实项目，而不是理论性的例子，向你展示每一个新功能的真实演示。 你准备好了吗？ 让我们开始吧。 你可能已经见过 Notebook LM 的音频概述功能，它在过去一年左右的时间里获得了巨大的病毒式传播。 但有时这还不够。 有时你不仅需要听到，还需要看到数据、图表、引文、图像。 我们现在在 Notebook LM 界面中。 我将创建一个新的笔记本，我可以在其中添加一批新来源。 所以，我将点击“添加”，然后打开我在这里侧边栏中的这个文件夹，它包含了与我目前最大的一个项目相关的所有文件和文件夹，这个项目是一本我正在写的书，将于明年出版，关于年度生活回顾的实践。 因此，在我为我的书做研究时，我一直在寻找不同的学术论文和研究。 但问题是，我距离我的手稿截止日期只有大约两个月了。 我真的没有时间仔细研究新的研究。 我感到一种拉力，觉得可能有什么有趣的东西，一个轶事，一个故事，一个数据点，可以支持我在书中提出的论点，但我就是没有时间以传统的方式阅读它们。 所以，我将要做的就是全选并拖动这五篇 PDF 文件，它们都是学术论文，到来源窗口。 所以我做的第一件事就是点击每个单独的来源，因为它会生成这个关于这一个来源的简短摘要。 所以现在我对这五篇来源涵盖的主题多样性有了一个大致的了解。 从左边的来源面板移开，我将关闭它，以便我们有更多空间。 我可以直接进入中间的聊天面板并开始提问。 但当我想到这一点时，我甚至不知道该问什么问题。 我需要更多关于我正在处理的内容的背景信息。 这些五篇来源所代表的信息格局是什么样的？ 所以，让我们实际上走到这里的工作室面板。 你会注意到这里有一个新的选项叫做视频概述。 所以，我将点击小编辑图标并给出一些指导。 我将通过按住键盘上的一个键然后说话来做到这一点，因为我使用一个同样由 AI 驱动的文本转录工具，叫做 Whisper Flow。 所以这就是你将看到的。 我正在写一本关于年度生活回顾的书，包括它们为什么如此重要，如何成功地进行，它们与成就和生产力有什么关系。 你能给我一个关于这五篇来源的视频形式的概述和总结吗，这样我就可以决定它们是否与我正在写的书有关，以及我是否可能将它们作为来源包含在内。 好了。 然后我将点击生成。 这花了大约 10 到 15 分钟，但现在我可以点击这个视频，让我们看看我得到了什么。 >> 欢迎来到解说。 今天我们将讨论构建一些非常强大的东西。 一个真正有效的年度回顾框架。 一个可以真正改变你生活的框架。 好的，让我们从一个引言开始，是的，这可能对我们很多人来说感觉有点太真实了。 这是来自 2015 年的一项关于职业身份的研究。 而且，它确实抓住了当今职场文化中普遍存在的这种感觉。 那么，这听起来熟悉吗？ 如果你现在点头，感受到工作中持续的拉锯战，那么你来对地方了。 这种张力，这就是我们开始构建更有意识的生活的起点。 好的，让我们深入探讨一下这种感觉，因为事实证明，不仅仅是你。 这是一个真实的事情。 而那正是核心思想。 年度生活回顾是一种写作行为。 你实际上花时间阅读刚刚结束的章节，真正理解它，然后有意识地规划下一章。 所以我们在这里构建的是一个完整的更有意识的生活的架构。 这是一个导致直接行动的反思结构，这只留下一个问题给你。 你要写什么故事？ 你要创建的第一个“如果-那么”计划是什么来开始构建它？ >> 如果你想查看完整演示文稿，可以在下面的描述中找到链接。 我们刚才看到的，老实说，是我见过的最令人惊叹的事情之一。 我可以说，作为一个花了近两年时间沉浸在这个话题中的人，这个小小的视频概述是关于那个的，那个非常出色。 想象一下刚才发生了什么。 我只是扔了五篇相当随机的论文。 它不仅总结了这些来源，还以一种需要任何人花费很多很多小时才能做到的方式将它们联系起来。 这是学习的强大媒介，因为视觉加音频加叙事是人类分享知识的千年方式。 这是我们吸收信息比阅读一份冰冷、陈旧的文件更自然的方式。 但如果你仔细想想，大多数学习都不是这样发生的，一个人安静地坐在书桌前几个小时，没有任何干扰。 它发生在你在午休时间偶然发现那篇有趣的文章，或者你在遛狗时听播客。 只要 Notebook LM 仅限于桌面版，它就意味着错过了我称之为微学习机会的大部分。 但现在不是了。 他们现在有一个移动应用程序。 好的。 所以，假设我在工作日休息一下。 这里有一个信息图，引起了我的注意，关于七种经过验证的变革管理模型。 这是我最近非常感兴趣的事情。 所以，我将点击它，然后点击右下角的分享按钮，然后通过分享。 你可以看到 Notebook LM 应用现在是我的一个分享目的地。 所以，我将点击它。 所以，你会看到它问我的第一件事是我想将它添加到哪个笔记本。 所以我可以轻松地将其添加到我现有的一个笔记本中。 但让我们通过底部的按钮创建一个新的。 你可以看到屏幕最底部，它与桌面版本中的三个面板相同，即来源、聊天和工作室。 所以我将切换到聊天面板，并使用我智能手机内置的音频转录工具提问，这个来源推荐的最有效的变革管理方法是什么？ 以及我如何利用它来帮助组织采用人工智能，然后点击发送。 所以让我们看看它得到了什么。 有趣。 所以回复是该来源不推荐单一的最有效的变革管理方法。 这取决于它是否适合特定类型和规模的变革计划。 这实际上很有道理。 所以我很高兴它有点反驳了我。 所以让我们往下看一点，看看它为我帮助组织采用人工智能的特定情况推荐了什么。 所以这里我们看到，对于与人工智能采用相关的微小行为改变，鼓励员工使用新的由人工智能驱动的工具来完成特定任务，可以有效地利用助推理论。 所以我可以问更多关于这个的问题。 对于个人绩效改变，ADKAR 模型可能是合适的。 所以你可以看到它给了我不仅仅是一个单一的推荐方法，而是各种各样的选择，我可以尝试。 这正在将最初的静态内容，完全没有为我定制，有人发布在 LinkedIn 上的内容，带入我的语境，为我正在努力实现的目标进行定制和个性化，这节省了我大量的认知努力，而这些努力可以用于实际实施这些建议。 所以，这太迷人了。 这已经给了我一些非常具体的例子，一些我可以带到我的公司咨询中的实际收获。 让我们再尝试一件事，就是前往工作室并生成一个音频概述。 你可以看到这里写着这可能需要几分钟，但你不需要留在这里。 所以，我可以放下我的智能手机。 我甚至可以退出 Notebook LM 应用。 我可以锁定我的手机，系统会在后台继续生成，这很好。 这花了大约 4 分钟，现在我们可以听听了。 >> 好的，让我们来分析一下。 想象一下投入，我的意思是无数个小时，巨大的精力，大量的资源投入到你真心相信是一个绝妙的变革想法中。 >> 是的。 变革性的东西。 >> 完全正确。 >> 所以想象一下你如何使用它。 你在工作期间的午休时间花了 5 到 10 分钟就生成了这个。 然后你可以在那天回家的路上，花上 10 到 11 分钟听那个播客。 你已经成功地将之前一天中这些零散的时间片段联系起来并整合起来，形成了一个连贯的学习旅程，即使你一天没有几个小时的时间。 我希望你能通过这一点看到，工作时间和学习时间之间的界限正在完全消融。 这个应用程序确实将人工智能驱动的学习和人工智能驱动的研究的力量带到了你一天和一周中所有的微学习机会中，而台式机或笔记本电脑根本无法适应。 但这也提出了一个更大的问题。 为什么找到高质量可靠的来源会如此困难，尤其是当专家已经为你组织好了研究时？ Notebook LM 团队去年增加了使笔记本公开的功能。 你现在看到的是一个精选的笔记本。 这是一个公开可用的笔记本，由畅销书作家 Eric Toppel 整理，他是一位 Scripps 的教授，并且写了很多关于长寿的研究。 如何长寿并活得精彩？ 所以，想想这有多么宝贵。 你需要花多长时间单独找到、审查并添加这些来源？ 相反，一位现有的专家，在这种情况下，Topel 已经为你做了一切。 所以，你可以在这里看到它会自动创建一个来源集合的摘要，以便让你了解你正在看什么。 但我有一个具体的问题，我的家人有相当多的癌症病史，我的父母和祖父母都有。 埃里克·托佩尔最好的建议是什么，我如何在我 40 多岁时生活，以便在我余生中避免癌症？ 他强调没有任何干预措施可以提供 100% 的癌症保证，但全面的生活方式方法是他最好的建议。 所以在这里你可以看到他关于饮食的建议，避免超加工食品，限制糖分，优先考虑优质碳水化合物和纤维。 我已经意识到这很全面，但也有点令人不知所措。 所以我想我现在将利用 Notebook LM 对其他主题的广泛了解，即使是这个笔记本之外的主题，并问一些非常具体和实际的问题。 我和我的家人住在墨西哥，我们有一个人在每天下午为我们做午餐。 你能给我一份食谱清单和一个为期一周的烹饪计划吗，考虑到这个聊天中的所有建议？ 好了，这是一套指导方针。 所以，它在这里总结了指导方针，但然后它完成了我具体要求的，也就是我们周一、周二、周三实际吃什么。 所以，你可以看到烤鱼配烤根茎类蔬菜，黑豆藜麦碗，鸡肉和多彩炒菜。 我的意思是，这看起来确实很美味。 我认为我甚至会更进一步，说：“请列出这个膳食计划中描述的所有餐点。 找出我准备它们所需的所有配料，然后将它们整理成一个按照典型杂货店各部分组织的购物清单。” 好了，我们有了。 有农产品区，所有我们需要的蔬菜，水果，肉类和海鲜柜台，乳制品，食品储藏室。 这些公开和精选的笔记本真正意味着，一旦有人在一个主题上整理了一个深思熟虑、全面的来源集合，无论在哪里，而不是被动地听播客或观看 YouTube 视频，你就可以像这样进入并在一个中心位置与他们的整个作品互动。 这些共享功能意味着我们现在都可以将时间和精力从知识收集重新分配到知识综合。 顺便说一句，我实际上已经利用了新的公开共享选项来创建一个官方的“构建第二大脑”笔记本。 它包括我写过的所有书，我所有的文章，我所有的播客，我所有的 YouTube 视频，包括像这样的视频，甚至还有更多尚未公开的内容。 这花费了我十多年的研究和制作。 但仍然存在瓶颈。 即使有专家策划的笔记本，比如这个，当你的特定项目需要来源时会发生什么？ 研究中最难的部分，或者至少是最耗时的部分，一直是搜寻，首先找到可信、高质量的资源。 Notebook LM 现在有一种方法可以让你在界面中发现新来源。 让我向你展示一下。 所以，我将创建一个新的笔记本。 然后你会看到在添加来源的小对话框中有一个新的按钮，叫做“发现来源”。 所以，注意这里发生了什么。 而不是打开一打或两打随机标签页。 而不是在谷歌或 YouTube 上搜索，或者在社交媒体上查找，或者你在其他任何地方找到你的来源，你都可以直接在这里完成。 所以，关于我写的年度回顾的书，我最近听说了一个叫做“次昼夜节律”的概念。 所以我想了解更多。 所以我将问它。 查找关于次昼夜节律的高质量研究支持的来源，包括多天、每周、每月和每年的时间尺度。 尝试找到任何可能与我正在写的关于年度生活回顾的书相关且有用的东西。 好了，所以你可以看到这只需要大约 20 秒，它就策划了大约 10 个不同的来源。 我认为它通常默认为 10 个。 所以，你可以选择保留所有复选框。 如果你认为某些不相关，你也可以取消选中它们。 要知道它们是否相关，你可以点击这个按钮，它会在一个新的窗口中打开原始来源。 这些看起来都相当有效。 你可以看到它是网页、博客文章和 YouTube 视频的混合体，这很好。 我将点击导入。 好了，这花了大约 30 秒。 现在这些已经加载到主笔记本元素界面中，我可以像往常一样点击每个来源，并得到一个关于它们是什么的简短摘要。 所以，仅凭这一点，这看起来就是一个非常出色的来源选择。 中间的这个摘要也是所有 10 个来源的摘要。 所以，如果我不想单独查看，我可以得到一个，你知道，对整个群体的概述。 但我认为我要做的第一件事是，因为我仍然试图理解这个它发现的来源集合，就是点击工作室类型的每一个。 音频概述，让我们做一个视频概述。 让我们做一个思维导图。 让我们做一个简报文档。 所以，在这一点上，我可能会走开，去吃午饭，去散步，也许做一些运动，然后让我的 AI 研究助手去创建这些不同类型的输出。 好了，简报文档是最早准备好的，通常也是如此。 这听起来非常迷人。 所以，我现在实际上想看看 AI 是否能帮助我理解所有这些研究，这些研究确实非常广泛，可能直接适用于我正在写的书。 所以，我想我将通过点击这个按钮将其转换为来源。 你可以看到它已经添加进去了。 然后我想我将取消选择所有其他来源，只选择那个。 然后我可以问它，你能告诉我关于这些研究和发现可能与我正在写的关于年度生活回顾的书相关的想法吗？ 好了。 所以，它给了我几个想法。 嗯，整合多年生活周期。 这是我没有考虑到的，我可以肯定地将其纳入。 所以这太棒了。 事实上，我甚至想超越这一点。 所以我将要做的是，为了再进行一次这样的循环，我们将删除所有这些研究来源，因为我们已经很好地总结和提炼了它们。 然后我将进行另一轮发现来源。 这次我将搜索 Google Drive，我认为我会扩大我寻找的范围。 搜索我的 Google Drive，找到任何可能与我们与时间的关系，或者不同节奏或时间模式对人类心理、动机或认知的影响相关的来源。 所以，这很有趣。 它找到了我目前正在写的书的大纲。 所以，我想我将取消选择它。 但我看到了一些我读过的书的 Readwise 高亮，一些来自《身体承载一切》这本书的高亮和摘录，我以前没觉得它相关。 我写的一些博客文章，其中可能包含我的一些个人故事轶事和过去写的样本。 所以，这似乎很有趣。 好了，这花了几个小时，因为其中一些来源有几十万字。 但现在我将要做的是，因为我有另一批来源，我说起草我书中的一个章节大纲，这个章节是关于人类与时间关系的科学和研究，以及不同尺度的节奏，包括每小时、每天、每周、每月、每年，如何影响我们的思考、感受和表现。 好了，生命的节奏。 理解我们与时间、自我和表现的关系。 所以，我将关闭这两个其他面板，以便我可以看到，看起来一个部分是引言，时间，我们最难以捉摸的维度，微节奏，混乱的节奏。 所以，它将其分解为大小节奏，这很有道理。 哇。 太棒了。 这真正意味着研究瓶颈正在转移。 许多年来，几十年，几个世纪以来一直存在的问题是，好信息在哪里？ 我能拿到好信息吗？ 现在已经转移到我可以从这些信息中提取或提炼出什么独特的见解，什么独特的视角，什么独特的角度，基于我自己的独特之处，我的生活经历，我现有的知识和专业知识，我看待世界或看待这个主题的方式。 但接下来会发生什么。 你拥有所有这些高质量的可信来源，但再一次，有一个新的不同问题。 你看不到它们是如何联系起来的。 你仍然以一种线性的方式阅读它们，一次一个，很快就忘记了你刚刚读过的上一篇，因此可能错过了它们之间的模式和联系。 有时你的大脑需要从细节中放大到大局，这样你才能知道你想放大哪些细节。 这就是交互式思维导图如此有用的地方。 让我们以我们刚才看到的关于人类生命节奏的笔记本为例。 你可以看到几件事。 首先，它在某种程度上是交互式的。 你可以点击并拖动思维导图，然后它为你分解了什么是主要子主题，这个叫做生物节律的大主题的主要部分。 所以，假设我想了解更多关于其中一个。 例如，人类心理学的季节性周期。 你可以看到它打开并向我展示了下一层子主题。 每次你看到这些小箭头向右的箭头时，都意味着你可以点击它并看到另一层细节。 所以，让我们看看。 认知表现。 这是我最感兴趣的。 而且看起来我们最终会得到非常具体具体的例子，比如阿尔茨海默病，季节性情感障碍。 我实际上最感兴趣的是，因为我的书并不是关于医学状况的。 我对健康的成年人以及他们的注意力如何转移感兴趣。 所以，如果我点击那个子子主题，它实际上会打开一个新的聊天，专门与我点击的那个东西相关。 看起来它给了我更多的细节，即使在健康的成年人中，持续的注意力和工作记忆也会根据季节而变化，他们的认知表现也会发生变化。 看起来它基于气象变化，比如阳光和温度，但也基于生态因素。 所以我的问题是，一年中的什么时候，人类的认知表现平均最高？ 有趣。 所以看起来在健康的成年人中，至少到目前为止我所拥有的来源并没有具体说明一年中的什么时候，认知功能最好，但在阿尔茨海默病患者中，他们的症状在冬季和早春更严重。 所以很有趣。 我已经走到了一条小小的死胡同，至少在我试图学习的方面。 但这绝对可以成为另一个循环的起点，对吧？ 我可以点击这里说“保存到笔记”。 你可以看到它将那个回复保存为笔记。 然后我可以将其转换为来源。 然后我甚至可以进行另一轮发现来源，并尝试找到表明一年中认知表现最高的来源。 现在你已经看到了五项重大更新，但在我们谈论何时战略性地使用它们之前，让我快速浏览一些也确实影响你实际实施它的较小更改。 新的音频概述类型。 所以你现在可以选择深度模式，它会深入细节。 如果你想要简短快速的东西，可以选择简短模式。 你可以使用批判模式，它实际上在批评和试图反驳来源的内容，或者你可以使用辩论模式，其中有两个人来回辩论。 你可以选择你想要的音频概述的长度，短、中或长。 现在有一个 Notebook LM 的学生版本，它被设计用于教育环境，如学校，对未成年人有更严格的隐私保护。 它永远不会使用你输入的数据进行训练。 而且他们甚至有每月 9.99 美元的学生折扣，你可以用它来更经济地获得这个。 最后但同样重要的是，它现在可以处理 PDF 文件。 你可以上传整个 PDF，或者你只需要提供一个链接，它就会自己找到 PDF 的内容。 现在，稍微放大一下，这里有一个战略性问题，它决定这是否真的会改变你的工作和学习方式。 何时应该使用 Notebook LM 而不是像 ChatGPT 或 Claude 这样的 LLM？ 在三种非常具体的情况下，Notebook LM 优于 ChatGPT 或 Claude。 第一种情况是处理海量信息集。 Notebook LM 基于 Gemini，它有 2500 万个 token 的上下文。 当你有大量文档，大量数据需要输入时，Notebook LM 是一个很好的选择。 第二种情况是准确性和精确引用非常重要时。 如果你进行任何高风险的工作，无论是在科学还是健康领域，还是为了考试，还是为了客户，并且你真的需要知道它给你的回复是正确的，它没有产生幻觉，并且你需要能够点击引用并自己验证它是否正确。 Notebook LM 是最好的 AI 工具之一，如果不是最好的话，它确实是基于来源的。 他们不试图隐藏来源。 他们不试图让你忘记信息来自哪里。 他们实际上让来源成为你使用 AI 工作中的一等公民，这在我发现的其他 AI 工具中非常罕见。 第三，我想说 Notebook LM 是当今最好的选择，如果你通过音频或视觉媒介学习效果最好。 有其他 AI 工具具有视觉和音频格式，但你必须将它们拼凑起来。 你必须做一些自定义的事情。 你必须将内容从一个地方移动到另一个地方。 Notebook LM 几乎是唯一一个将所有这些集成到一个非常用户友好的界面中的工具。 但这里有一个更深层次的原则，我认为 Notebook LM 是建立在它之上的。 你的独特信息集合，你的信息，你的笔记，你的想法，你的研究，在 AI 时代变得更有价值，而不是更少。 Notebook LM 和类似的工具实际上代表了我早在我的书《构建第二大脑》中预测的演变。 我们正越来越多地从收集信息转向培养见解。 我多年前首次制定的 CODE 方法仍然有效。 我会说比以前更有效。 你必须捕获信息。 你必须组织它。 你必须在 Notebook LM 和其他 AI 工具的帮助下提炼它。 最终，在某个时候，你真的需要表达它。 所有这些现在都可以以 AI 的速度发生。 你目前的知识并没有被 AI 取代。 它被 AI 放大了。 Notebook LM 是一个非常强大的工具。 但要真正改变你处理信息的方式。 你需要先有一些基础系统。 比如如何管理你的待办事项列表，如何处理你的电子邮件，如何组织你的数字世界，甚至如何有效地做笔记。 我创建了一个关于数字生产力和信息管理的综合播放列表，它将引导你完成所有关键策略，从简化你的日常工作流程到实施像我的 PARA 方法这样的框架，再到构建让你真正掌控和专注的项目管理技能。 未来属于那些能够将系统化的信息管理与 AI 增强相结合的人。 我建议你从这些系统开始，然后用 AI 来增强它们。 如果你想从我那里获得更多关于如何做到这一点的指导，请订阅下面的内容。