Les notes d'IA les plus populaires de l'année ont été mises à jour et la connaissance pénètre dans le cerveau de manière magique.

2024 年最受欢迎的 AI 产品，当属 NotebookLM 。从九月开始就一路爆红，一直到年末热度都居高不下。

12 月时，NotebookLM 更新了新功能：加入。用户也可以成为播客节目里的一环啦。

这个功能并不是刚刚面世，很早之前 NotebookLM 团队就在 Google 开发者大会上展示过，只不过最近才终于有了 BETA 版。

Attention :

对部分地区用户有强限制，注意检查自己的网络设置

「加入」功能使用不稳定，多点耐心

「加入」功能目前只支持英语发言，上传文本的语言不受限制

目前只支持网页版，没有移动端

不仅一键生成播客，还可以加入

NotebookLM 最早主打的是智能笔记，上传文件之后会自动生成概览性的总结。用户可以在对话框里，根据上传文本的内容，直接用文字提问。

其实这个功能也是不错的，当然，它真正出圈的是播客形式的对谈，也就是音频概览。现在，音频概览还提供「加入」功能，点击可以直接加入这场对话。

提问，是这款产品最大的亮点。上过课的都知道这里面的门道有多深：提问不仅要求你对内容有所了解，更重要的是，为了参与和加入，必须得主动跟上节奏听讲，且开动脑筋。这样有效地促进了对文本和材料的理解。

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NotebookLM 的「加入」，像腾讯会议里的举手功能。点击后直接说出问题，大概延迟个一秒半秒，AI 主播就会响应，会说类似「我们的听众朋友有话要说」来过渡。

目前看需要一些响应时间，但接话非常自然。语言只支持英文，所以需要用英文提问，但即便用中文提问，也会非常友好的感谢你的参与，不会让话掉地上。

NotebookLM 对长文本的支持非常惊人，《战争与和平》这样的大部头也可以上传。虽然从生成的音频中，可以感觉得到应该是只摘录了部分章节用来做分析，总长只有 11 分钟。

也可以理解，讲完全本不得好几个小时啊。

测试使用的《战争与和平》是中文版，返送的音频概览是英文，不过在开头，两位「主持人」特地指出这是一个中文译本，并且表示从不同的语言，可以提供不同的看待故事的视角——非常正确！

当问及具体用到了哪些章节用来分析，对面有点模棱两可，表示自己选择了一些关键的情节。音频中，也是根据按照人物的顺序来讲解，而不是故事情节。

不过，分析的内容可以自定义，在生成音频概览前，点击下方的自定义，输入自己的需求即可。比如在上传了另外一本小说后，我要求以故事发展的情节作为主要关注点，后续生成的音频就完全是按照故事剧情的顺序了。

在提问环节里，我发现它的语音识别会有一些问题。比如在下面这个问题里，原本我的问题是这本小说「novel」里的人物是如何塑造的，结果被识别成了贵族「nobel」的人物是如何塑造的？

也没有向我核实，这种失误延续了大模型一贯以来的风格：一本正经地跑偏。明明理解偏了，但还是认真地继续着讨论，而且说的头头是道。

另外还有一个问题是交互的设计。NotebookLM 的初衷是好的：每一个项目可以容纳不止一个材料，这样可以综合不同的材料来生成笔记。但是在界面设计上不够清晰，哪怕只是加一个「回到所有项目」这样的图例，都会好很多。

另外还有一处交互的不妥是，进入互动模式后，音频是没有进度条的。一来这样很影响判断目前节目进行到哪里了，二来是提问完成后不能倒回去听，提问本身也不收录进音频文件里。只能说这还是 BETA 版，期待后续的升级吧。

目前看来，长文章的效果是最好的。生成的时间比较友好，而且可以阅读完全文。比如《战争与和平》这样的大部头，虽然也可以传进去，但生成真是花了好长时间，一度以为它卡住了。

而长文章不仅模型吃得消，也最能够把这种互动的优势发挥出来。

长文章部分，我跑了一篇两三千字的文章，主题是对 AI 聊天机器人潜在问题的讨论。完整音频总长 22 分钟，不过，这是已经包含了好几个提问在内的时长。

再短可能没什么信息量，再长难免让人没耐心。20 分钟带互动，可以说是比较合适的长度。

不得不说，这个互动的自然感，还是很惊人的。不仅是在语音上，也体现在内容上，两位「主播」非常准确而且全面的理解了问题。

不过，实际上这些问题在原文章，没有直接的解答。如果是针对原文内容提问，如果能用上「在本文里」这样明确的表述，会更清晰一些。

但正是这些超脱原文的发挥，展现了背后模型的实力：一方面，模型要能理解问题，第二判断是否有原文的支持，在没有的情况下，生成合适的回应并转化成语音，还得包装成自然流畅的语音互动。

聊天机器人有没有这么仿真不好说，我看这俩主播是真的挺强的。

无痛学习是怎么做到的？

NotebookLM 的产品经理 Raiza Martin. 在接受采访时表示，她有点意外于现在的火爆程度。一开始，这并不是一个面向广泛大众打造的工具，更多的还是面对阅读爱好者。

这里头还真有些科学道理。

医学期刊《神经影像》最近发布的一项研究，可能解释了它之所以火爆的原因：爱阅读的人，恰恰对声音也更敏感。

你可能会觉得有点困惑：阅读不应该是跟「看」有关、跟视觉有关吗？

对，但不全对。阅读能力和大脑的左半球颞叶前部有关，而这个部分也处理声音。处理语音的意识早在儿童时期就有了，我们先了解语言的声音，再将文字与语音配对。

研究人员在对超过 1000 名志愿者进行测试后发现，左半球里其中一个大脑回路，厚度越增加，口语和阅读能力越好。而这个大脑回路，也包含了听觉皮层。

也就是说较厚的听觉皮层，与更熟练的阅读能力相关。这并不完全是天生的，我们的大脑时刻在被环境改变。Plus l'acte de lecture est important, plus il modifie lentement la forme du cortex cérébral.

Bien sûr, la nature amusante et vivante du podcasting en tant que format est une raison importante pour laquelle NotebookLM combine les deux modalités du son et du texte sans être obtus, populaire et facile à comprendre. En plus de l'utiliser pour analyser des textes, les internautes ont développé toutes sortes d'utilisations étonnantes pour NotebookLM : il est utilisé pour modifier des CV, pour évaluer les dissertations des autres et pour simuler des discussions sur des travaux de groupe. La lecture est simplement la partie la plus triviale du processus. Cependant, à ce stade, NotebookLM a encore beaucoup de choses à améliorer, par exemple, la voix est encore parfois lente, le temps de génération est long, et il n'arrive pas à se charger de temps en temps. J'espère qu'il ne manquera pas de répondre aux attentes de tous et qu'il sera optimisé de toute urgence.