惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

博客园_首页
H
Help Net Security
N
Netflix TechBlog - Medium
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
P
Proofpoint News Feed
A
About on SuperTechFans
V
V2EX
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
宝玉的分享
宝玉的分享
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
F
Fortinet All Blogs
博客园 - 【当耐特】
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
Martin Fowler
Martin Fowler
I
InfoQ
Google DeepMind News
Google DeepMind News
人人都是产品经理
人人都是产品经理
Engineering at Meta
Engineering at Meta
腾讯CDC
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
B
Blog RSS Feed
U
Unit 42
The Cloudflare Blog
Y
Y Combinator Blog

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理,
AI产品观察:现在做播客都可以不用说话了?—NotebookLM
笑笑生观察日记 · 2024-09-19 · via 人人都是产品经理

去年5月,Google推出了一款基于AI的笔记管理工具NotebookLM。作为一款有大模型支持的笔记应用,其具体表现如何?这篇文章,我们来看看作者的分析。

一句话概述:NotebookLM是谷歌推出的一款基于AI的笔记管理工具,旨在帮助用户高效地组织和提取信息,通过与用户上传的文档结合,生成实用的内容和见解。

一、基本信息

前身为谷歌的Project Tailwind产品,该项目由谷歌实验室的小团队开发,在2023年 5 月的 I/O 2023 上进行了产品先导,谷歌推出其 “AI-first notebook”,新名称为:NotebookLM,该产品由此应运而生。

Project Tailwind旧图标

Logo

NotebookLM的Logo采用简洁的图形+字母的设计,以黑白色彩为主,体现了其作为谷歌产品的身份,同时传达出现代和高效的感觉。

Slogan

Do your best note-taking

平平无奇谈不上有什么特别大的内涵输出。

二、功能拆解

  • 语音转播客:根据上传的文本进行语音转化,根据文本内容生成两人对话式的英语语音对话录音
  • 文档上传与管理: 用户可以上传各种格式的文档(如Google drive文件、PDF等),并创建笔记本以组织信息。
  • 信息摘要与提问: AI能够根据上传的文档自动生成摘要,并允许用户提出问题以获取更深入的信息,可以进行时间轴整理、目录整理、指南、简报等笔记创作。
  • 实时协作: 支持多用户实时编辑同一笔记本,方便团队合作。
  • 引用与来源管理: 根据上传的文件对提问的答案生成自动生成引用,确保用户可以追溯到原始信息来源。类似于内部文件的RAG

三、核心技术

NotebookLM基于谷歌最新的大型语言模型(LLM)Gemini 1.5 Pro,采用源基础模型(source-grounded model)技术,使得AI生成的信息更贴近用户提供的文档内容,从而减少错误和“幻觉”的发生。

四、盈利模式

NotebookLM体验版目前为免费服务

揣测其未来可能会探索以下盈利模式:

  • 增值服务: 提供高级功能或云存储空间扩容,吸引用户升级到付费版本。
  • 企业版: 针对企业用户推出定制化解决方案,收取订阅费用。
  • 特定功能付费: 提供例如转音频以及未来可能迭代的高阶功能进行token计费制服务。

五、不足与迭代

  1. 当前上传文件的格式仅限于pdf、txt、Google drive文件、markdown格式。word、ppt、excel乃至epub(量子速读)格式都无法进行上传
  2. 源数量限制50个,如果针对企业级文档量级如此数量不足,可能限制复杂项目的处理能力。
  3. 转语音的功能目前只支持英文和官方音色,无法支持对话人数设置、音色自训练、多语言沟通或者穿插交流的定制
  4. 由于端到端的特性限制,在音频对话时的节奏感和幽默感效果不可控

六、战略方向

语音功能重点开发:

未来可以将语音功能单列成为特殊功能板块进行迭代,不仅限于当前的简单tts转化。开发训练独立音色、音频提取、音频剪辑等功能。

工作流功能:

针对会议语音处理、学习资料复习、报表研究等特定工作流场景可以进行工作流功能板块引导,提示用户使用PMF,保证产品直击痒点和痛点。

硬件融合:

除了谷歌自己的pixel手机以外,该产品可以成为安卓的原生功能,亦或者谷歌与其他安卓厂商合作,将功能内嵌至硬件设备系统中。

本文由 @笑笑生观察日记 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务