UU們薅的學生會員除了用gemini外，notebooklm也是不可錯過的神器。這篇文章會詳細介紹notebooklm的用法，喜歡的UU點個贊和關注~
訪問地址： https://notebooklm.google.com/
NotebookLM 是 Google 基於 Gemini 模型打造的“個性化 AI 研究助手”。與通用大模型不同，它完全基於你提供的資料進行推理，能夠極大地解決 AI “幻覺”問題。
01. 基礎配置：全局語言優化
爲了獲得最順暢的中文體驗，建議進入 NotebookLM 後，首先點擊右下角的輸出語言設置，將其更改爲“簡體中文”。這樣後續無論是生成總結還是進行對話，AI 都會默認以中文回覆。
02. Source（來源）模塊：構建你的私人知識庫
導入功能是構建個性化 AI 知識庫的核心入口。該功能支持多種數據導入方式：你不僅可以上傳 PDF、Word、Markdown 等常規文檔，甚至能導入音頻文件（如講座錄音）和圖片；此外，它還支持直接關聯 Google Drive，或通過鏈接抓取網頁及 YouTube 視頻的內容。單筆記本支持高達 300 個來源的導入量，旨在讓 AI 完全基於你提供的特定資料進行深度分析、總結和問答，從而有效避免“幻覺”，確保信息的準確性與私密性。
進階功能：Research 搜索模式
除了手動上傳，NotebookLM 現已集成強大的搜索功能。在添加來源時，你可以選擇：
Fast Research（快速研究）：響應迅速，適合獲取概要。
Deep Research（深度研究）：進行更廣、更深的文獻檢索，適合學術綜述。
語言傾向性：輸入中文指令傾向於檢索國內資料，輸入英文則更側重國際前沿。
03. Chat（對話）模塊：深度交互與證據回溯
在對話區，你可以針對上傳的資料提出任何專業問題，如：“本文的核心創新點是什麼？” 或 “實驗設計中是否存在侷限性？”
精準溯源（關鍵亮點）：AI 的回答會附帶引用數字。點擊數字，系統會立刻分屏顯示並高亮對應的原始片段。這讓文獻查證從“翻箱倒櫃”變成了“一秒直達”。
上下文管理：你可以手動勾選特定的來源進行對話，避免長上下文帶來的信息干擾。
筆記沉澱：對話中精彩的回答可以“保存到筆記”，而筆記本身可以作爲新的輸入，或是導出爲結構化文檔。
04. Studio（工作室）模塊：多模態內容產出
Studio 模塊位於界面右側，是 NotebookLM 最具魅力的功能區，能將枯燥的文字瞬間轉化爲生動的多媒體素材。
A. 音頻概覽 (Audio Overview) —— 把論文變成“播客”
這是目前最受歡迎的功能，AI 會模擬兩位主持人，通過生動的對話、比喻甚至幽默的閒聊來解讀你的資料。它甚至允許用戶定製化博客內容，比如在“Format”選項中，你可以根據學習目的選擇不同的對話模式：
深度探索 (Deep Dive)：這是默認模式，兩位主持人會進行深入的對話，將來源中的不同主題相互關聯，適合全面理解複雜課題。
摘要 (Brief)：提供快速概覽。通常由單一講者在 2 分鐘內總結核心要點，適合快速篩選信息。
評論 (Critique)：AI 主持人會以專家視角對你的資料提供建設性的反饋和評價，非常適合用於論文潤色或方案評估。
辯論 (Debate)：針對來源中的觀點進行正式的辯論，從不同視角分析同一主題，幫助你發現思維盲點。
另外，除了最常規的語言定製外，我們還可以切換“Short”（簡短）或“Default”（默認）控制博客時長，並通過引導指令 (Steering Prompt)決定博客探討的方向和語言風格。
B. 視頻概覽 (Video Overview) —— 視覺化學習
NotebookLM 的視頻概覽（Video Overview）功能是一項基於多模態 AI 技術的視覺化學習工具。它能將你上傳的源資料（如 PDF、網頁、YouTube 視頻等）自動轉化爲帶有 AI 語音旁白的幻燈片視頻。
在定製界面中，你可以根據需求選擇兩種視頻深度：
深度解讀 (Explainer)：提供結構化且全面的概覽，旨在連接資料中的各個知識點，適合對複雜課題進行深入理解。
簡要概覽 (Brief)：一種短小精悍的格式，幫助你迅速抓取資料的核心思想和要點。
更絕的是，依託於谷歌的圖像生成模型（如 Nano Banana），該功能支持通過多種視覺風格，包括自動、白板手繪、動漫風格、水彩、復古等，甚至支持通過描述詞自定義視覺風格：
自動選擇 (Auto-select)：由 AI 根據內容匹配最合適的風格。
經典 (Classic)：標準的幻燈片展示風格。
白板 (Whiteboard)：手繪素描風格，適合解釋流程和原理。
可愛 (Kawaii) 與 動漫 (Anime)：更具趣味性和現代感的視覺風格。
自定義 (Custom)：允許你輸入描述詞，生成獨一無二的視覺主題。
此外還包含水彩、傳統插畫、復古印刷等更多進階風格。
當然和音頻概覽一樣，該功能允許用戶設置輸出語言和引導指令。
C. 視覺化與結構化工具
思維導圖 (Mind Map)：將資料中的關鍵點和關聯點以分支圖的形式呈現，幫助你理清複雜信息的邏輯結構。
信息圖 (Infographic)：將複雜數據或流程轉化爲一張美觀的可視化圖表，適合快速概覽或社交分享。
演示文稿 (Slide Deck)：自動根據源文件內容生成一套完整的演示文稿，包括大綱和重點，得益於谷歌強大的多模態能力，ppt甚至可直接用於彙報，放兩張給大夥感受下：
數據表 (Data Table)：從非結構化文本中提取數據並整理成表格，支持導出到 Google Sheets 進行進一步處理。
05. Report（報告）與 學習輔助模塊
NotebookLM 的報告生成（Reports）同樣是一項重磅功能，它可以將你上傳的分散資料（Sources）快速轉化爲專業、結構化的文本文件，幫助你完成從“素材收集”到“成果輸出”的最後一步。
在“創建報告”（Create report）界面，你可以選擇以下標準模板：
自定義創建 (Create Your Own)：允許你通過指定文檔結構、風格、語氣等參數，完全按自己的需求定製報告。
簡報文檔 (Briefing Doc)：對源資料進行系統性概覽，重點提取關鍵見解（Key Insights）和重要引用（Quotes）。
學習指南 (Study Guide)：包含簡答題測驗、建議的論文/論述題以及關鍵術語表，是深度學習和備考的利器。
博客文章 (Blog Post)：將資料中深刻的觀點提煉並轉化爲一篇邏輯通順、易於閱讀的文章。
不會選？notebooklm會會根據你筆記本中的具體內容，自動推薦更具針對性的報告類型。例如，如果你的資料涉及技術或商業領域，可能會看到：
戰略報告 (Strategic Report)：側重於競爭格局、人才和基礎設施的分析。
白皮書 (White Paper)：對特定領域（如大語言模型）的進展與挑戰進行深度剖析。
概念說明 (Concept Explainer)：專門用於解釋 AI 規劃等核心概念及其實現方式。
專題概覽 (Topical Overview)：梳理特定時間段（如 2025 年）的主要行業趨勢。
深度學習工具
抽認卡 (Flashcards)：提取關鍵術語、日期或概念生成記憶卡片，點擊“解釋”按鈕可查看詳細背後的邏輯，幫你隨時隨地複習知識！
測驗 (Quiz)：由 AI 擔任面試官，根據資料生成多難度等級的測試題，檢驗你的掌握程度（終於輪到AI來考人了）。
總結
NotebookLM 不僅僅是一個閱讀器，它是一個集搜索、分析、整理、創作、記憶於一體的 AI 實驗室。對於科研人員、學生或深度閱讀者來說，它將原本碎片化的閱讀過程，轉化爲了高效的知識閉環產出。
都看到這了，覺得有幫助的UU們點個關注呀~
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