Google додає “вибрані блокноти” з певних тем до NotebookLM
- Google додав “вибрані блокноти” до NotebookLM, щоб продемонструвати можливості ШІ та надати високоякісні інтерактивні ресурси.
- Ці блокноти, розташовані в окремій вкладці, створені у партнерстві з авторами, дослідниками та виданнями.
- Користувачі можуть взаємодіяти з джерелами, ставити запитання, переглядати ШІ-зведення, аудіоогляди або блок-схеми.
- Серед перших тем — поради щодо довголіття, прогнози на 2025 рік та поради для життя.
- “Вибрані блокноти” є прикладом того, який обсяг і якість матеріалу необхідні для ефективної роботи NotebookLM.
Google розширює функціонал свого ШІ-інструменту NotebookLM, додаючи так звані “вибрані блокноти”. Це дасть можливість продемонструвати можливості програмного забезпечення на основі штучного інтелекту, а також запропонувати інтерактивні та високоякісні ресурси на різноманітні теми — від особистих порад до творчості Вільяма Шекспіра. Компанія вже тестувала подібну ініціативу після своєї травневої конференції розробників, створивши блокнот NotebookLM з усією інформацією, оголошеною на Google I/O 2025.
Нові “вибрані блокноти” розміщені в окремій вкладці на головній сторінці NotebookLM. Google повідомляє, що їх створили у співпраці з “шанованими авторами, дослідниками, виданнями та неприбутковими організаціями з усього світу”. Як і в будь-яких інших проєктах NotebookLM, користувачі можуть взаємодіяти з первинними джерелами, що формують базу знань блокнота. Можна ставити запитання щодо тем у чат-інтерфейсі, переглядати згенерований ШІ короткий виклад, слухати аудіоогляд або вивчати блок-схеми для глибшої взаємодії з контентом.
Перша партія “вибраних блокнотів” включає, серед іншого, блокнот з порадами щодо довголіття, створений на основі книги “Super Agers”, блокнот з прогнозами на 2025 рік, заснований на щорічному звіті The Economist “The World Ahead”, а також блокнот з порадами, підготовлений за матеріалами колонки The Atlantic “How to Build a Life”. Корисність кожного блокнота може варіюватися, але кожен з них добре демонструє якість та обсяг матеріалів, які необхідно завантажувати в NotebookLM для його ефективної роботи.
