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NotebookLM 重磅更新:Deep Research 好用吗? - 少数派
2025-11-19 · via 少数派

期待

今天咱们来聊聊 Google 旗下的 NotebookLM 最近推出的重磅新功能——Deep Research (深度调研)。

我在之前的视频和文章中多次给你介绍过 NotebookLM 这款工具。最近它终于迎来了检索资料的功能升级。我刷了好几天,终于把这个新功能给刷出来了。

原先 NotebookLM 这里只有一个 Fast Research (快速调研) 功能,主要用于快速获取信息。现在有了 Deep Research,它号称能够生成一份非常完整的深度调研报告。

看到这个功能更新,我非常开心,立刻用它做了一次实测,看看它到底好不好用。

调研

既然是深度调研,那咱就得选个稍微有点难度的主题。我这次设定的调研题目是:「用大语言模型做多主体仿真建模」。

这个话题可能听起来有些晦涩,你可能根本听不懂这是说啥。不过没关系,一会我们用工具跑完,它就能给咱们进行详细的解读。

操作过程非常直观:将主题输入进去,务必注意选择 Deep Research 选项,然后点击运行。

系统启动后,首先会提示「正在做规划」,并要求你暂时停留在页面上。稍等片刻,当它制定好调研计划后,就会提示你可以随意离开了,它会在后台继续默默执行任务。

这点让人非常省心,不用盯着屏幕傻等。

整个调研过程分为五步。它会按照计划一步步执行,你可以看到每一步的进度。

当它全部执行完毕后,会生成一份深度调研报告 (PDF 文件) 以及引用的 23 个相关参考来源。

我们可以先浏览一下这份 PDF 报告。即使不看具体内容,单看调研内容的齐全程度和整体架构的逻辑性,就能发现它非常合理。

报告中详细标注了引用的参考文献,从第 1 个直到第 23 个,非常详实。

到这一步,它只是帮你完成了「找资料」和「写综述」的过程。你可以手动排除那些觉得不合适的来源。

不过作为一个「懒人」,我通常的做法是点击 Import (导入),将这份生成的深度调研报告加上 23 个原始资料来源,共计 24 个文件一股脑全部导入到 NotebookLM 的知识库中。

产出

资料导入后,NotebookLM 就变成了一个装满该主题知识的「第二大脑」。此时,它会自动提取基础材料中的概念并进行总结。

更重要的是,各项多模态功能全面解锁,包括音频概览、视频概览以及思维导图。

我建议你不要串行等待,可以直接让它并行执行:同时点选生成思维导图、音频概览和视频概览。

首先生成的一般是思维导图

点击进入后,导图默认是收起的,你可以根据偏好逐层展开。例如,它展示了 LLM 智能体的飞跃与功能增强,包括感知、推理、记忆、执行四大模块。这对于快速理清知识结构非常有帮助。

这次更新中,最让我惊艳的其实是视频概览 (Video Overview)。

你可以 点击这个链接,从视频的 5:36 开始观看即可。

这段视频虽然超过 10 分钟,但我强烈建议你仔细看看。它通过一种类似手绘风格的画面 (这里我怀疑使用了 Nano Banana 系列模型),配合解说,通俗易懂地讲解了什么是 LLM 智能体 (Agent)。

视频内容非常有逻辑,从最基础的 AI 讲起,解释了 ReAct 框架 (思考-行动-观察),再到多智能体协作的「协调者-工作者」模式。它甚至详细介绍了 Agent Society 项目——一个包含 1 万个智能体的虚拟社会实验。

视频中提到的实验结果非常反直觉:在观点极化实验中,如果 AI 只与观点相近的同类交流,52% 的 AI 观点会极端化;但若处于混合观点环境,89% 的 AI 观点反而变得更温和中立。这生动演示了「回音室效应」的危害。

实话实说,我对这个视频生成的图像质量非常满意,内容贴合度极高,远超出了简单的「配图」水平。

虽然中文配音在儿化韵的处理上还有些瑕疵 (该加不加,不该加乱加),但比起之前的洋腔洋调已经大有改进。

部分画面里中文标记也有些许问题,但相比以前已经有了巨大的进步。

我甚至怀疑,这恐怕不是 nano banana 这个一代模型直接画出来的。

提问

看完视频,如果你对某个细节感兴趣,可以进一步提问,来深入学习。

比如我问:「帮我把视频里提到的 1 万个智能体的社会实验完整叙述出来,要求生动,但是必须贴合原始文献,在关键点上引用原始文献的内容,并且注明其所在位置。」

NotebookLM 会迅速思考、查找,然后给出回答。

注意看它生成的答案,后面都带着小角标。当你点击这些角标时,左侧的文档查看器会直接跳转到那篇原始论文,并且高亮显示对应的段落。

这种机制非常有价值:它既避免了被 AI 的「幻觉」误导,又能保证你在需要查证时,能立即直达原文对应段落,从而大大提升了科研和学习的效率。

对比

我在知识星球里分享这个功能时,有星友问我:这个功能跟 Gemini 里的 Deep Research 有区别吗?

我想刚才的一系列演示,基本上已经回答了这个问题。

区别非常大。你在 Gemini 里做 Deep Research,它通常只完成了第一步 —— 给你一份调研报告。

但你很难想象,把那份报告,连同它背后查阅的 20 多篇原始文献的全文,一一搬到 NotebookLM 里进行后续处理。在过去,这原本是割裂的、需要大量手动操作的过程。而现在,NotebookLM 自动替你完成了从调研、下载、整合到导入的全过程。

你只需要点几下,就能得到视频讲解、思维导图,以及一个可以随时通过对话来溯源查证的专属知识库。这对于像我这样的懒人来说,简直太友好了。

小结

随着 AI 底层模型能力的提升,上层复杂专业应用的开发与使用门槛正在持续降低。NotebookLM 的这次更新,通过 Deep Research 加上多模态生成,实际上是帮我们把科研工作中繁琐的环节都自动化了。

现在的 AI 就像一个能干的帮厨,前期的「洗菜、切菜」铺垫工作它都干好了,你这个「大厨」,只需要接过勺子,专注于最后的「掌勺」—— 也就是深度思考和创造性的工作。

你不再需要花费大量时间在资料的搜集和初步整理上。面对一个陌生的领域 (比如「多主体仿真建模」),你可以利用 AI 快速建立起结构化的认知,并且通过视频和导图降低理解难度。

我鼓励你也去尝试一下 NotebookLM 的这个新功能。

祝 AI 辅助深度研究愉快!

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