Google近日为其 AI 笔记与研究工具 NotebookLM 推出一系列功能升级，重点提升复杂研究场景下的推理能力，并新增多种成果输出格式，面向全球付费用户和 Workspace 企业客户开放。 据介绍，本次升级后，NotebookLM 的底层模型全面切换至 Gemini 3.5，并结合 Antigravity 技术，以提高结果的准确性与可靠性。针对用户长期关心的“思考过程不透明”问题，NotebookLM 现在在聊天界面中展示更为详细的“推理步骤”，让用户可以看到系统如何从资料中抽取信息并得出结论 Google在内部评估中，将新版 NotebookLM 与旧版本进行了对比测试，覆盖准确性与质量、多语言支持、大型文档分析、文档创作以及高级研究等五大核心维度。结果显示，新版在这些指标上的平均“胜率”超过 65%，比基线水平高出 15 个百分点，显示出明显性能提升。其中，在大体量文档分析方面，新版 NotebookLM 的胜率达到 69.9%；在高级网页研究与信息源发现方面，其胜率更是达到 78.2%，被Google形容为取得了“卓越表现”。 在输出方式上，NotebookLM 也获得了大幅扩展，支持更多类型的文件格式，方便用户将 AI 生成内容直接用于可视化展示、结构化数据分析或办公文档制作。具体来说，数据可视化结果可导出为 PNG 和 SVG；文档内容可导出为 PDF、DOCX、Markdown 和纯文本文件；图像内容支持导出为 PNG、JPG 和 GIF；结构化数据支持 JSON 与 CSV；同时还新增对 Microsoft Excel（XLSX）和 PowerPoint（PPTX）格式的直接输出支持。用户在生成结果后仍可进行修改，并可通过界面中的“工作室面板”下载对应文件。 Google表示，这些新能力已面向全球开放，用户不仅可以用一种语言下达指令、再以另一种语言生成结果，还可以在项目启动阶段就依托 NotebookLM 搭建资料库。即便在尚未准备好完整资料清单的情况下，用户也可以仅凭一些初步构想与关键词对话，由 NotebookLM 在聊天过程中主动帮助发掘和整理相关信息来源。例如，它可以帮助查找其他语言中的一手资料，以便获得不同视角，或扩展某位作者的相关作品与研究脉络。 目前，这些更新率先向已订阅 Google AI Ultra 的用户以及拥有 AI Ultra 访问权限的 Workspace 企业客户开放。Google同时表示，未来计划将上述功能逐步推广至更大范围的用户群体，但尚未公布具体时间表。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
Google近日为其 AI 笔记与研究工具 NotebookLM 推出一系列功能升级，重点提升复杂研究场景下的推理能力，并新增多种成果输出格式，面向全球付费用户和 Workspace 企业客户开放。 据介绍，本次升级后，NotebookLM 的底层模型全面切换至 Gemini 3.5，并结合 Antigravity 技术，以提高结果的准确性与可靠性。针对用户长期关心的“思考过程不透明”问题，NotebookLM 现在在聊天界面中展示更为详细的“推理步骤”，让用户可以看到系统如何从资料中抽取信息并得出结论。 Google在内部评估中，将新版 NotebookLM 与旧版本进行了对比测试，覆盖准确性与质量、多语言支持、大型文档分析、文档创作以及高级研究等五大核心维度。结果显示，新版在这些指标上的平均“胜率”超过 65%，比基线水平高出 15 个百分点，显示出明显性能提升。其中，在大体量文档分析方面，新版 NotebookLM 的胜率达到 69.9%；在高级网页研究与信息源发现方面，其胜率更是达到 78.2%，被Google形容为取得了“卓越表现”。 在输出方式上，NotebookLM 也获得了大幅扩展，支持更多类型的文件格式，方便用户将 AI 生成内容直接用于可视化展示、结构化数据分析或办公文档制作。具体来说，数据可视化结果可导出为 PNG 和 SVG；文档内容可导出为 PDF、DOCX、Markdown 和纯文本文件；图像内容支持导出为 PNG、JPG 和 GIF；结构化数据支持 JSON 与 CSV；同时还新增对 Microsoft Excel（XLSX）和 PowerPoint（PPTX）格式的直接输出支持。用户在生成结果后仍可进行修改，并可通过界面中的“工作室面板”下载对应文件。 Google表示，这些新能力已面向全球开放，用户不仅可以用一种语言下达指令、再以另一种语言生成结果，还可以在项目启动阶段就依托 NotebookLM 搭建资料库。即便在尚未准备好完整资料清单的情况下，用户也可以仅凭一些初步构想与关键词对话，由 NotebookLM 在聊天过程中主动帮助发掘和整理相关信息来源。例如，它可以帮助查找其他语言中的一手资料，以便获得不同视角，或扩展某位作者的相关作品与研究脉络。 目前，这些更新率先向已订阅 Google AI Ultra 的用户以及拥有 AI Ultra 访问权限的 Workspace 企业客户开放。Google同时表示，未来计划将上述功能逐步推广至更大范围的用户群体，但尚未公布具体时间表。 查看评论
官网： https://polywise.io Github: https://github.com/MatrixAges/polywise 想法来自于年初时的一个想法——“人脑的记忆机制能否和 AI 结合，让 Agent 变得 Agency”，能否模拟神经网络把 Graph RAG 的知识结点和边作为神经结点和神经连接。 为 Agent 提供“自进化”的演化环境，同时我发现有许多同学使用 Obsidian+Claude 来做知识管理（需大量配置，而且体验是比较割裂的，不够 ai native ，而 Notebooklm/ima 做的比较偏“传统”，不够 ai-native ）。 于是我萌生出了一个想法，能不能做一个端侧就能够使用的带“自学习”能力的知识库应用，代替 Notebooklm （有许多涉及到工作的知识放 Notebooklm/ima 不合规也不安全，放 Obsidian 又经常需要整理目录和双向链接，即便用 ai 辅助整理也不够 ai-native ）。 在 vibe coding 调研实践了一个月（探索纯 vibe coding 能力边界的同时，验证实现路径），证实技术路径是没问题的，而适逢卡帕西的 llm-wiki 概念火了，这也印证了用户需求。 于是就有了 Polywise ，它以 Agent 为单位，代替 Notebooklm/ima 中的“笔记本”的概念，同时给 Agent 自己创建 skill 、tool ，自学习 Graph RAG 的能力，让 agent 自己演化出 agency 的智能。 Agent Group Linkcase Project
官网： https://polywise.io Github: https://github.com/MatrixAges/polywise 想法来自于年初时的一个想法——“人脑的记忆机制能否和 AI 结合，让 Agent 变得 Agency”，能否模拟神经网络把 Graph RAG 的知识结点和边作为神经结点和神经连接。 为 Agent 提供“自进化”的演化环境，同时我发现有许多同学使用 Obsidian+Claude 来做知识管理（需大量配置，而且体验是比较割裂的，不够 ai native ，而 Notebooklm/ima 做的比较偏“传统”，不够 ai-native ）。 于是我萌生出了一个想法，能不能做一个端侧就能够使用的带“自学习”能力的知识库应用，代替 Notebooklm （有许多涉及到工作的知识放 Notebooklm/ima 不合规也不安全，放 Obsidian 又经常需要整理目录和双向链接，即便用 ai 辅助整理也不够 ai-native ）。 在 vibe coding 调研实践了一个月（探索纯 vibe coding 能力边界的同时，验证实现路径），证实技术路径是没问题的，而适逢卡帕西的 llm-wiki 概念火了，这也印证了用户需求。 于是就有了 Polywise ，它以 Agent 为单位，代替 Notebooklm/ima 中的“笔记本”的概念，同时给 Agent 自己创建 skill 、tool ，自学习 Graph RAG 的能力，让 agent 自己演化出 agency 的智能。 Agent Group Linkcase Project
放下Gemini好久了，最近要做PPT试了几个AI都不太理想，又想起了NotebookLM，一试甚合我意。但有些内容想要编辑调整，佬友们现在有什么好办法吗？另外如果没有，有没有其他合适的AI制作PPT呀？求助求助 补充，是做会展文案类的，所以对设计、审美有比较高的要求。 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
使用 Skills 结合 NotebookLM 运营十个视频号 🌐 官方网站 | 🐙 GitHub 简单介绍 一键研究 -> 一键生成视频 -> 自动发布到多个视频平台 只需要给 Agent 发几个指令, 一切坐等即可. 这个项目打通 NotebookLM 研究到多平台视频发布的整个链路: 自动创建笔记本, 做深度研究, 导入来源 一键导出视频制品 下载视频到本地, 生成元数据 自动上传到各个平台, 发布视频 所有步骤都可以在 Cursor / Claude Code 里通过自然语言驱动, 不用切页面, 不用手动下载上传. 看看是怎么跑的 ❇️ 成品视频展示 (没啥特别的, NotebookLM 生成什么就是什么) 相关项目 自动化发布 CLI 一些感想 两个月前开源了 熊猫视频自动化引擎 实现的是 Remotion + TTS + 浏览器自动化 有不少人支持, 也有很多人吐槽, 甚至说早期生成的视频质量差, 是垃圾. 是的没错, 早期模板型视频生成质量确实不高. 但是之前项目的意义, 不在于当前的视频质量, 而是让我可以进行各种扩展. 我把自动化发布的部分提取出来变成 单独 CLI , 然后改为完全 Agent 和 Skill 驱动. 再花了一个周末实现了 结合 NotebookLM 进行的视频自动化 . 如此简单好用. 下次我准备结合 Suno 进行的音乐多风格改编视频. 我还想搞 HackerNews 新闻讲解. 按照这个发展速度, 未来不知道能怎么样 不如来和我交流交流.
obsidian+notebooklm的方案，是最好的选择吗？我的场景是这样：需要将大量文档和对话之间的关系长期保留，在某个主题上进行几个月的长时间深入讨论，编程需求不大，主要是商业思考和哲学讨论，还有一些法律和财务的谈论。 和GPT 5.5讨论了一下，还是有点拿不准，在这里问问各位佬。 目前的想法有这些： 1.Obsidian的双向链接，能帮我把文档和文档间的关联建立起来。比如对某个项目的时间线，我和AI做了哪些对话，我上传了哪个文档，后来又产生了哪个，然后又做了什么修改。 2.Notebooklm我主要是看中的是它的KV Cache，模型在阅读完文档后，注意力机制产生的中间状态——一种比向量检索更完整、更保留内部逻辑关系的表达。 还有就是Google 的 Context Caching 基础设施： 文档 → TPU 处理 → 生成 KV Cache → 存储在 Google 服务器 后续每次提问时： 跳过文档处理阶段 → 直接加载缓存的 KV Cache → 推理 目前最大的困扰是： 1.双向同步的问题，obsidian里面我产生了新的笔记或者新的文件，要手动传到notebooklm，这个太麻烦了。倒过来，notebooklm里面的对话，我又要下载到obsidian。 我琢磨过用google drive做“代理服务器”，变相的实现同步，好像也不好弄。 2.一个notebooklm的笔记只能对应50个来源文件，时间长了超过了就好麻烦。 3.我的pro账号如果到期，要换账号，notebooklm就只能重新去传，无法继承。 佬，有什么更好的解决方案吗？我考虑过anythingllm,但是实在舍不得KV Cache的能力啊，目前好像只有google具备这个闭环： 自研 TPU → 自有数据中心 → 自研网络拓扑 → Gemini 专属优化 → KV Cache 存储成本极低 → 可以给用户免费提供 NotebookLM Claude Project和GPT方案我也琢磨了一下，他们俩受上下文窗口所限， 在文档超过限制时，会退化成 RAG 切块方案，这样信息损失非常大。 这个优势 在文档体量小的时候几乎感知不到 ： 文档总量 小于50万字 → Claude 和 GPT 的体验差异不明显 文档总量 超过50万字 → NotebookLM 的结构性优势开始显现 诚恳请教各位佬，这个事情困扰我好久了！感谢！ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
里面用的技术也看了一下，大部分都是站内已经有源码的（喜欢研究的可以搜索一下），不过为了用一次notebookLM去用源码运行挺麻烦的，然后就找到了这个网站 https://notebooklmremover.org/ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
预览： 做了个七七八八了，正在丰富输出artifact类型。 9 个帖子 - 9 位参与者 阅读完整话题
个人经常用NotebookLM生成视频来学习，非常好用。 不过还有几个缺点，一个就是视频生成的长度太短，还有一个就是自定义视频内容生成可以调整的地方太少。 现在有无比NotebookLM还好用的工具，像它一样扔进大量资料，或者字幕稿就可以生成长视频的。 （尝试过剪映，生成的画面和语音都太拉跨。） 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
本人近期需要使用NotebookLM，求助各位佬除了海鲜市场还有没有什么别的靠谱渠道推荐的。 挺急的。 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
本人从事文字工作，日常需要在众多文本材料中，寻找某个短句的原文出处，并以此为依据升华总结。需要严格规避模型幻觉。notebooklm 可以很好满足需求。 但鉴于大家对 gemini 降智的讨论，并个人也感觉其在某些场景下，总结能力出现减弱。故想咨询有没有与其对标的产品，核心需求为回答内容需严格限制在用户提供的来源之中。
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本人从事文字工作，日常需要在众多文本材料中，寻找某个短句的原文出处，并以此为依据升华总结。需要严格规避模型幻觉。notebooklm 可以很好满足需求。 但鉴于大家对 gemini 降智的讨论，并个人也感觉其在某些场景下，总结能力出现减弱。故想咨询有没有与其对标的产品，核心需求为回答内容需严格限制在用户提供的来源之中。