2024 年最受歡迎的 AI 產品，當屬 NotebookLM。從九月開始就一路爆紅，一直到年末熱度都居高不下。
12 月時，NotebookLM 更新了新功能：加入。用戶也可以成為播客節目裡的一環啦。
這個功能並不是剛剛面世，很早之前 NotebookLM 團隊就在 Google 開發者大會上展示過，只不過最近才終於有了 BETA 版。
前排使用指路：
https://notebooklm.google/
注意：
對部分地區用戶有強限制，注意檢查自己的網路設置
「加入」功能使用不穩定，多點耐心
「加入」功能目前只支持英語發言，上傳文本的語言不受限制
目前只支持網頁版，沒有移動端
不僅一鍵生成播客，還可以加入
NotebookLM 最早主打的是智能筆記，上傳文件之後會自動生成概覽性的總結。用戶可以在對話框裡，根據上傳文本的內容，直接用文字提問。
其實這個功能也是不錯的，當然，它真正出圈的是播客形式的對談，也就是音頻概覽。現在，音頻概覽還提供「加入」功能，點擊可以直接加入這場對話。
提問，是這款產品最大的亮點。上過課的都知道這裡面的門道有多深：提問不僅要求你對內容有所了解，更重要的是，為了參與和加入，必須得主動跟上節奏聽講，且開動腦筋。這樣有效地促進了對文本和材料的理解。
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NotebookLM 的「加入」，像騰訊會議里的舉手功能。點擊後直接說出問題，大概延遲個一秒半秒，AI 主播就會響應，會說類似「我們的聽眾朋友有話要說」來過渡。
目前看需要一些響應時間，但接話非常自然。語言只支持英文，所以需要用英文提問，但即便用中文提問，也會非常友好的感謝你的參與，不會讓話掉地上。
NotebookLM 對長文本的支持非常驚人，《戰爭與和平》這樣的大部頭也可以上傳。雖然從生成的音頻中，可以感覺得到應該是只摘錄了部分章節用來做分析，總長只有 11 分鐘。
也可以理解，講完全本不得好幾個小時啊。
測試使用的《戰爭與和平》是中文版，附送的音頻概覽是英文，不過在開頭，兩位「主持人」特地指出這是一個中文譯本，並且表示從不同的語言，可以提供不同的看待故事的視角——非常正確！
當問及具體用到了哪些章節用來分析，對面有點模稜兩可，表示自己選擇了一些關鍵的情節。音頻中，也是根據按照人物的順序來講解，而不是故事情節。
不過，分析的內容可以自定義，在生成音頻概覽前，點擊下方的自定義，輸入自己的需求即可。比如在上傳了另外一本小說後，我要求以故事發展的情節作為主要關注點，後續生成的音頻就完全是按照故事劇情的順序了。
在提問環節里，我發現它的語音識別會有一些問題。比如在下面這個問題里，原本我的問題是這本小說「novel」里的人物是如何塑造的，結果被識別成了貴族「nobel」的人物是如何塑造的？
也沒有向我核實，這種失誤延續了大模型一貫以來的風格：一本正經地跑偏。明明理解偏了，但還是認真地繼續著討論，而且說的頭頭是道。
另外還有一個問題是交互的設計。NotebookLM 的初衷是好的：每一個項目可以容納不止一個材料，這樣可以綜合不同的材料來生成筆記。但是在界面設計上不夠清晰，哪怕只是加一個「回到所有項目」這樣的圖例，都會好很多。
另外還有一處交互的不妥是，進入互動模式後，音頻是沒有進度條的。一來這樣很影響判斷目前節目進行到哪裡了，二來是提問完成後不能倒回去聽，提問本身也不收錄進音頻文件里。只能說這還是 BETA 版，期待後續的升級吧。
目前看來，長文章的效果是最好的。生成的時間比較友好，而且可以閱讀完全文。比如《戰爭與和平》這樣的大部頭，雖然也可以傳進去，但生成真是花了好長時間，一度以為它卡住了。
而長文章不僅模型吃得消，也最能夠把這種互動的優勢發揮出來。
長文章部分，我跑了一篇兩三千字的文章，主題是對 AI 聊天機器人潛在問題的討論。完整音頻總長 22 分鐘，不過，這是已經包含了好幾個提問在內的時長。
再短可能沒什麼資訊量，再長難免讓人沒耐心。20 分鐘帶互動，可以說是比較合適的長度。
不得不說，這個互動的自然感，還是很驚人的。不僅是在語音上，也體現在內容上，兩位「主播」非常準確而且全面的理解了問題。
不過，實際上這些問題在原文章，沒有直接的解答。如果是針對原文內容提問，如果能用上「在本文里」這樣明確的表述，會更清晰一些。
但正是這些超脫原文的發揮，展現了背後模型的實力：一方面，模型要能理解問題，第二判斷是否有原文的支持，在沒有的情況下，生成合適的回應並轉化成語音，還得包裝成自然流暢的語音互動。
聊天機器人有沒有這麼仿真不好說，我看這倆主播是真的挺強的。
無痛學習是怎麼做到的？
NotebookLM 的產品經理 Raiza Martin 在接受採訪時表示，她有點意外於現在的火爆程度。一開始，這並不是一個面向廣泛大眾打造的工具，更多的還是面對閱讀愛好者。
這裡頭還真有些科學道理。
醫學期刊《神經影像》最近發布的一項研究，可能解釋了它之所以火爆的原因：愛閱讀的人，恰恰對聲音也更敏感。
你可能會覺得有點困惑：閱讀不應該是跟「看」有關、跟視覺有關嗎？
對，但不全對。閱讀能力和大腦的左半球顳葉前部有關，而這個部分也處理聲音。處理語音的意識早在兒童時期就有了，我們先了解語言的聲音，再將文字與語音配對。
研究人員在對超過 1000 名志願者進行測試後發現，左半球里其中一個大腦迴路，厚度越增加，口語和閱讀能力越好。而這個大腦迴路，也包含了聽覺皮層。
也就是說較厚的聽覺皮層，與更熟練的閱讀能力相關。這並不完全是天生的，我們的大腦時刻在被環境改變。越多的閱讀行為，會慢慢地改變大腦腦皮層的形狀。
當然，播客這個形式的有趣和生動，也是重要的原因。NotebookLM 把聲音和文字兩種模態結合起來，但又不晦澀，受歡迎也很容易理解。
除了用來分析文本，網友們還開發了 NotebookLM 的各種神奇用途：用來改簡歷、互評論文、模擬小組作業討論。讀書簡直就是最微不足道的一環。
不過現階段 NotebookLM 還有很多可以提升的地方，比如語音有時候還是會卡頓、生成時間較長，以及時不時就加載失敗。希望它不要辜負大家的期待，抓緊優化啊。
