UU们薅的学生会员除了用gemini外，notebooklm也是不可错过的神器。这篇文章会详细介绍notebooklm的用法，喜欢的UU点个赞和关注~
访问地址： https://notebooklm.google.com/
NotebookLM 是 Google 基于 Gemini 模型打造的“个性化 AI 研究助手”。与通用大模型不同，它完全基于你提供的资料进行推理，能够极大地解决 AI “幻觉”问题。
01. 基础配置：全局语言优化
为了获得最顺畅的中文体验，建议进入 NotebookLM 后，首先点击右下角的输出语言设置，将其更改为“简体中文”。这样后续无论是生成总结还是进行对话，AI 都会默认以中文回复。
02. Source（来源）模块：构建你的私人知识库
导入功能是构建个性化 AI 知识库的核心入口。该功能支持多种数据导入方式：你不仅可以上传 PDF、Word、Markdown 等常规文档，甚至能导入音频文件（如讲座录音）和图片；此外，它还支持直接关联 Google Drive，或通过链接抓取网页及 YouTube 视频的内容。单笔记本支持高达 300 个来源的导入量，旨在让 AI 完全基于你提供的特定资料进行深度分析、总结和问答，从而有效避免“幻觉”，确保信息的准确性与私密性。
进阶功能：Research 搜索模式
除了手动上传，NotebookLM 现已集成强大的搜索功能。在添加来源时，你可以选择：
Fast Research（快速研究）：响应迅速，适合获取概要。
Deep Research（深度研究）：进行更广、更深的文献检索，适合学术综述。
语言倾向性：输入中文指令倾向于检索国内资料，输入英文则更侧重国际前沿。
03. Chat（对话）模块：深度交互与证据回溯
在对话区，你可以针对上传的资料提出任何专业问题，如：“本文的核心创新点是什么？” 或 “实验设计中是否存在局限性？”
精准溯源（关键亮点）：AI 的回答会附带引用数字。点击数字，系统会立刻分屏显示并高亮对应的原始片段。这让文献查证从“翻箱倒柜”变成了“一秒直达”。
上下文管理：你可以手动勾选特定的来源进行对话，避免长上下文带来的信息干扰。
笔记沉淀：对话中精彩的回答可以“保存到笔记”，而笔记本身可以作为新的输入，或是导出为结构化文档。
04. Studio（工作室）模块：多模态内容产出
Studio 模块位于界面右侧，是 NotebookLM 最具魅力的功能区，能将枯燥的文字瞬间转化为生动的多媒体素材。
A. 音频概览 (Audio Overview) —— 把论文变成“播客”
这是目前最受欢迎的功能，AI 会模拟两位主持人，通过生动的对话、比喻甚至幽默的闲聊来解读你的资料。它甚至允许用户定制化博客内容，比如在“Format”选项中，你可以根据学习目的选择不同的对话模式：
深度探索 (Deep Dive)：这是默认模式，两位主持人会进行深入的对话，将来源中的不同主题相互关联，适合全面理解复杂课题。
摘要 (Brief)：提供快速概览。通常由单一讲者在 2 分钟内总结核心要点，适合快速筛选信息。
评论 (Critique)：AI 主持人会以专家视角对你的资料提供建设性的反馈和评价，非常适合用于论文润色或方案评估。
辩论 (Debate)：针对来源中的观点进行正式的辩论，从不同视角分析同一主题，帮助你发现思维盲点。
另外，除了最常规的语言定制外，我们还可以切换“Short”（简短）或“Default”（默认）控制博客时长，并通过引导指令 (Steering Prompt)决定博客探讨的方向和语言风格。
B. 视频概览 (Video Overview) —— 视觉化学习
NotebookLM 的视频概览（Video Overview）功能是一项基于多模态 AI 技术的视觉化学习工具。它能将你上传的源资料（如 PDF、网页、YouTube 视频等）自动转化为带有 AI 语音旁白的幻灯片视频。
在定制界面中，你可以根据需求选择两种视频深度：
深度解读 (Explainer)：提供结构化且全面的概览，旨在连接资料中的各个知识点，适合对复杂课题进行深入理解。
简要概览 (Brief)：一种短小精悍的格式，帮助你迅速抓取资料的核心思想和要点。
更绝的是，依托于谷歌的图像生成模型（如 Nano Banana），该功能支持通过多种视觉风格，包括自动、白板手绘、动漫风格、水彩、复古等，甚至支持通过描述词自定义视觉风格：
自动选择 (Auto-select)：由 AI 根据内容匹配最合适的风格。
经典 (Classic)：标准的幻灯片展示风格。
白板 (Whiteboard)：手绘素描风格，适合解释流程和原理。
可爱 (Kawaii) 与 动漫 (Anime)：更具趣味性和现代感的视觉风格。
自定义 (Custom)：允许你输入描述词，生成独一无二的视觉主题。
此外还包含水彩、传统插画、复古印刷等更多进阶风格。
当然和音频概览一样，该功能允许用户设置输出语言和引导指令。
C. 视觉化与结构化工具
思维导图 (Mind Map)：将资料中的关键点和关联点以分支图的形式呈现，帮助你理清复杂信息的逻辑结构。
信息图 (Infographic)：将复杂数据或流程转化为一张美观的可视化图表，适合快速概览或社交分享。
演示文稿 (Slide Deck)：自动根据源文件内容生成一套完整的演示文稿，包括大纲和重点，得益于谷歌强大的多模态能力，ppt甚至可直接用于汇报，放两张给大伙感受下：
数据表 (Data Table)：从非结构化文本中提取数据并整理成表格，支持导出到 Google Sheets 进行进一步处理。
05. Report（报告）与 学习辅助模块
NotebookLM 的报告生成（Reports）同样是一项重磅功能，它可以将你上传的分散资料（Sources）快速转化为专业、结构化的文本文件，帮助你完成从“素材收集”到“成果输出”的最后一步。
在“创建报告”（Create report）界面，你可以选择以下标准模板：
自定义创建 (Create Your Own)：允许你通过指定文档结构、风格、语气等参数，完全按自己的需求定制报告。
简报文档 (Briefing Doc)：对源资料进行系统性概览，重点提取关键见解（Key Insights）和重要引用（Quotes）。
学习指南 (Study Guide)：包含简答题测验、建议的论文/论述题以及关键术语表，是深度学习和备考的利器。
博客文章 (Blog Post)：将资料中深刻的观点提炼并转化为一篇逻辑通顺、易于阅读的文章。
不会选？notebooklm会会根据你笔记本中的具体内容，自动推荐更具针对性的报告类型。例如，如果你的资料涉及技术或商业领域，可能会看到：
战略报告 (Strategic Report)：侧重于竞争格局、人才和基础设施的分析。
白皮书 (White Paper)：对特定领域（如大语言模型）的进展与挑战进行深度剖析。
概念说明 (Concept Explainer)：专门用于解释 AI 规划等核心概念及其实现方式。
专题概览 (Topical Overview)：梳理特定时间段（如 2025 年）的主要行业趋势。
深度学习工具
抽认卡 (Flashcards)：提取关键术语、日期或概念生成记忆卡片，点击“解释”按钮可查看详细背后的逻辑，帮你随时随地复习知识！
测验 (Quiz)：由 AI 担任面试官，根据资料生成多难度等级的测试题，检验你的掌握程度（终于轮到AI来考人了）。
总结
NotebookLM 不仅仅是一个阅读器，它是一个集搜索、分析、整理、创作、记忆于一体的 AI 实验室。对于科研人员、学生或深度阅读者来说，它将原本碎片化的阅读过程，转化为了高效的知识闭环产出。
都看到这了，觉得有帮助的UU们点个关注呀~
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