谷歌产品力还在！NotebookLM我喜欢！

理想的个人知识库笔记产品

从 2022 年初 OpenAI 爆火依赖，层出不穷的 AI 学习和辅助类产品越来越多。
作为一个假装爱学习的人，我日常的操作和痛点大概是下面这些：

• 每天会刷很多篇公众好文章，然后找个地方收藏，然后read it later or never，所以我现在在很多地方收藏了很多内容，有的甚至是N年前的
• 会看下今天有没有不错的 AI paper 出来，在相关网站看看摘要再决定是否收录
• 会刷刷 X 看看有没有有趣的 AI 相关内容，如果有价值或者有趣的会转一波，当然会用到翻译工具把内容汉化
• 会跟社群的朋友聊聊感兴趣的 AI 话题，有些不错的内容也会顺手收藏起来
• 需要在多个自媒体平台写一些 AI 相关内容的文章，一般情况下需要一些阅读材料，包括但不限于书，之前收藏的文档，讨论的内容等等
• 某些时候需要把自己的思路变成产品设计和技术设计文档
• 参与社区某些 AI 产品的设计和研发环节讨论，输出一些内容
• 需要写一些宣传类的软文

所以，我算了算，每天都需要周旋上 10 款以上的 AI 产品，虽然渐渐适应了这些节奏，不过确实挺费劲的。
那么，现在，这款谷歌出品的 AI 个人知识库笔记类产品，也许可以解决以上所有问题，并且是免费的。

我把今天使用的结果贴到下面，真的太棒了，也许，后面我不用来回切换 N 个 AI 产品，同时可以集中精力放在学习，思考，输出上。

NotebookLM 悄无声息的来了，甚至没有引起特别大的关注。不过，我个人特别喜欢。

<br/><br/><br/>

下面这些内容是我实际的使用效果截图

添加数据源（大模型会自动进行导入分析）

读论文

追加问题：

使用 GameNGen 开发 AI Game 需要具备哪些技能？

回答的很棒：

使用 GameNGen 开发 AI 游戏需要具备以下技能：

• 强化学习 (RL) 算法的知识: 您需要了解如何训练 RL 代理来玩游戏，并生成用于训练 GameNGen 模型的轨迹数据。 GameNGen 使用 RL 代理收集训练数据，该代理学习玩游戏并记录其游戏过程。 该代理的目标不是最大化游戏分数，而是生成类似于人类玩家的游戏数据，或者至少包含足够多样化的示例，以便最大限度地提高训练数据效率。
• 扩散模型的知识: 您需要了解扩散模型的工作原理，以及如何训练它们来生成逼真的图像和视频。 GameNGen 是一个生成式扩散模型，它学习模拟游戏。 它建立在预训练的文本到图像扩散模型（如 Stable Diffusion v1.4）的基础上。
• 编程技能: 您需要能够编写代码来训练和运行 GameNGen 模型，以及与游戏引擎交互。 GameNGen 的创建者开发了大部分代码库，调整了整个系统的参数和细节，并添加了自动编码器微调、代理训练和蒸馏。 他们还将预训练的文本到图像扩散模型重新用于 GameNGen，方法是用对过去动作和观察的编码序列替换文本条件。
• 游戏设计: 虽然 GameNGen 可以生成游戏内容，但您仍然需要设计游戏机制、规则和目标。 GameNGen 本身只是一个游戏引擎，它提供了一个平台来创建和运行游戏。
• 数据收集和处理: 您需要能够收集和处理大量的游戏数据，以便训练 GameNGen 模型。 训练 GameNGen 模型需要收集大量的训练数据。 这可以通过训练 RL 代理玩游戏或使用随机策略生成数据来实现。
• 评估和调试: 您需要能够评估 GameNGen 模型的性能，并识别和修复任何问题。 评估 GameNGen 模型的性能可以通过测量图像质量、视频质量和进行人类评估来实现。

除了这些技能之外，熟悉计算机图形学、游戏引擎架构和深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）也会有所帮助。

需要注意的是，GameNGen 仍处于发展的早期阶段，因此需要具备强大的技术能力和研究能力才能充分发挥其潜力。

再导入一篇论文，然后问它：

甚至可以让它根据论文内容举例说明：

读文档

我直接填入了 cursor.directory
这是一个提供 N 多 cursor 提示词的网站，涉及到很多种开发语言，Notebook 很好的识别并且给出了它的总结

写文档

具体内容不太方便展示。
总之，你只要告诉它你的设计要求，
基本上可以很快给你一版还不错的设计，拿着这个设计可以丢给Cursor生成代码(这一步待验证，近期会给大家反馈验证后的效果)

读代码

直接把 github 链接作为一个源导入，然后直接开问：

生成阅读 Dify 源码指导手册

根据您提供的资料，我无法找到直接关于如何阅读 Dify 源码的指导手册。 然而，资料中包含 Dify 的功能和架构信息，可以帮助您了解从哪里开始阅读源码。

以下是基于资料 和您之前提供的信息总结出的 Dify 功能和架构，可以作为您阅读源码的切入点：

• 核心功能:

  • AI 工作流: Dify 允许用户在可视化界面上构建和测试 AI 工作流，这是 Dify 的核心功能之一。
  • 模型支持: Dify 支持多种开源和私有 LLM 模型，并与多个模型提供商集成。
  • Prompt IDE: 提供用于设计、测试和优化 prompt 的界面。
  • RAG Pipeline: 具备完整的 RAG 功能，包括文档摄取、信息检索等。
  • Agent 功能: 支持基于 LLM 函数调用或 ReAct 的 agent，并提供预置和自定义工具。
  • LLMOps: 提供应用监控和分析功能，帮助用户持续改进模型和应用。
  • Backend-as-a-Service: 所有功能都提供相应的 API，方便用户集成到自己的业务逻辑中。

• 技术架构:

  • 前端: 主要使用 TypeScript， 以及 Next.js, Shadcn UI, Radix UI 等框架和组件库 (根据您之前提供的信息)。
  • 后端: 主要使用 Python， 可能使用了 FastAPI 框架 (根据您之前提供的信息和 Dify 对 Python 的使用)。
  • 数据库: 使用 Supabase (根据您之前提供的信息)。

• 部署方式:

  • Dify Cloud: 无需部署，直接使用 Dify 提供的云服务。
  • 自托管: 可以使用 Docker 或者 Kubernetes 部署。

阅读源码的建议:

1. 从您最感兴趣的功能入手: 例如，如果您对 AI 工作流的设计和实现感兴趣，可以从 workflow 相关的代码开始阅读。
2. 关注核心模块: 例如 model, prompt, dataset, agent 等模块 likely 包含 Dify 的核心逻辑。
3. 参考官方文档: Dify 的官方文档可能包含架构图、模块说明等信息，可以帮助您更好地理解代码。
4. 参与社区: Dify 的 Github 和 Discord 社区可以为您提供帮助，您可以在社区中提问、讨论，并从其他开发者那里获得经验。

请注意: 以上内容是基于现有资料和一般软件开发经验推测的，实际情况可能有所不同。 阅读源码前，最好参考 Dify 官方提供的文档和信息，以获得最准确的指导。

美中不足

这个长达 8 小时的 Lex 跟 Musk 的对谈我收藏很久了，我实在没有时间和勇气看完，那么让 Notebook 试试看：

我放心的把链接丢给它，来吧，兄弟！

估计以后付费的话也许会开放多模态功能，毕竟挺费 token 的。

用它！

整体而言，这款产品非常全面，背靠谷歌大模型能力很好的把各种常见功能进行整合，让用户可以快速切换各种资料上下文，非常丝滑。

本文由mdnice多平台发布