作为技术行业的一部分，我探索了无数的AI工具，目睹了令人眼花dem乱的演示，并阅读了关于人工智能未来的无尽预测。
然而，对于所有炒作和承诺，对AI的真正清晰的愿景常常感到遥不可及。这改变了我开始使用的那一刻笔记本。起初，我准备将其视为具有AI集成的另一个笔记工具。
但是，使用了数周后，我可以确认笔记本电脑不仅仅是AI助手。这是我们与信息互动的重大转变，并瞥见了AI的未来。
有关的
仅依靠我的额外来源
NoteBookLM与其基本设计选择区分开来：它不会从Internet上进行刮擦数据。起初，这听起来可能是一个限制，尤其是当许多其他AI工具对其广阔的知识基础吹嘘时。
考虑一下：当您使用常规搜索引擎或通用AI聊天机器人时，您本质上是从未经过滤的信息中获取数据。
毫无疑问，这对于广泛的查询来说是很棒的，但是当您需要专注，可靠的见解对特定项目时，这些工具根本就富有成效。
NoteBookLM纯粹在我选择添加的来源上运行。就像我从头开始构建自己的个性化，专注的搜索引擎。
我可以上传我的PDF，我的Google文档，网络文章，YouTube视频和常规文本，这成为我可以从中汲取的信息。
Notebooklm不会打破这些边界。
创建新笔记本需要一些初步的工作，但是努力是值得的。
当我从事一个新的研究项目时，我会创建一个新的笔记本，并填充直接相关的学术论文，会议笔记和内部文档。
当我问一个问题时，我不仅得到一个通用的答案。我得到了专门针对我提供的上下文量身定制的答案。
与各种来源的兼容性
Markdown，Google文档，YouTube等
在这里，NoteBookLM真正地闪耀着任何试图建立强大知识库的人：其灵活性使用源类型。在NotebookLM之前，我的研究过程一团糟。
我将有一个Google Doc打开的注释，文章的十几个浏览器选项卡，在后台播放的YouTube视频，也许在Google Keep中记下了一些想法或在Insidian中的Markdown文件。
但是，有了笔记本电脑，我可以将所有这些碎片都拉到一个大脑中。
真正给我留下深刻印象的是它对Markdown文件的支持。这意味着我可以从黑曜石中整合我的高度结构化音符，并弥合现有的笔记系统和AI分析能力之间的差距。
这些选项的广度意味着我有足够的灵活性从头开始创建有效的笔记本。
音频概述是改变游戏规则的人
和基于问题的互动
由于其音频概述和基于问题的互动，笔记本电脑重塑了我如何处理信息。这些是真实的生产力助推器，特别是对于处理很多密集材料的人。
最近，在建立我的第一个家庭实验室时，我想了解Docker平台和容器。我在笔记本电脑中创建了一个新笔记本，并从我最喜欢的创建者，几个网络文章和黑曜石的降价文件中添加了一些冗长的YouTube视频。
一切启动并运行后，我开始提出以下问题。
- Docker图像和Docker容器之间的区别是什么？
- Docker容器与传统虚拟机不同吗？
- 您可以列出一些Docker的常见用例吗？
- 如果我想使用Docker构建一个简单的Web应用程序，我需要采取什么步骤？
- 什么是生产力最好的码头容器？
几分钟后，我能够理解Docker的基础知识。我什至可以生成音频概述，并以一种易于理解的语言聆听。
有关的
专业生产力的理想
任何处理信息超载的人
可以说，笔记本电脑提高了我的职业生产力。我经常收到冗长的报告或政策文件，需要快速了解。我通常将它们上传到NotebookLM，并要求它总结关键发现。
NoteBookLM还使新的团队成员流畅。我可以通过项目详细信息，公司策略和常见问题来策划笔记本电脑，并与他人共享整个笔记本。
该人可以提出相关问题并立即获得答案。
不仅仅是炒作
总体而言，笔记本电脑不仅脱颖而出，而且要阐明了AI的目的：简化我们的生活。
这不是要取代我们，而是要给我们超级大国。它从现有知识中引发了新的想法，并将我们复杂的思想带入生活。
Google已经启动了NotebookLM移动应用程序，我可以等待看看将来搜索巨头为我们提供了什么。
可以说我有在我的设置中添加了NotebookLM，我肯定会很快回到我的旧方式。