NotebookLM这个功能有点炸裂啊

最近看到不少关于notebooklm的讨论，一个已经存在近两年的笔记产品，似乎“老树回春”，成了谷歌继Gemini 3 Pro、Nano banana之后又一个现象级AI应用。

直到我这几天体验了notebooklm的AI生成PPT效果后，我才发现这可能不是偶然。

notebooklm是谷歌开发的一个笔记应用，准确点说是纯AI管理的知识库，有点类似于腾讯的ima，但又比ima支持更多的内容和产出形式。

我把notebooklm总结为“构建在Gemini之上的知识万花筒“。

什么意思呢？你可以把notebooklm理解成一个人。

首先是动脑子，notebooklm依靠的基座模型是Gemini，以及它所延伸的Nano banana、DeepReaserch等AI功能，可以理解为大脑的角色。

然后是吃进去，notebooklm可以纳入几乎所有主流内容形式，也就是你能接触到的各种知识载体，都可以上传到notebooklm上，包括但不限于PDF、Word、图像、音频、视频、网站等等，甚至是Youtube的链接。

最后是吐出去，notebooklm能通过Gemini对知识进行AI解剖、整合，既可以支持传统的AI对话，还能产出各种形式的传播和学习材料，比如音频播客、视频教程、思维导图、总结汇报以及还在beta阶段的信息图、和演示文稿（即PPT）。

这是一个“多模态”输入，“结构化”输出的典型方式。

这样的产品功能其实并不稀奇，但是notebooklm有几点是非常值得关注的，可能也是它区别其他同类产品的核心差异。

1、解决了AI 幻觉、信息不准确的问题。notebooklm所有AI回答、生成的内容全部基于用户上传的内容，或者用户许可导入的网上内容，不会调用外部的数据。

2、Gemini的模型能力拉高了notebooklm的产品能力，从“多模态”输入到“多模态”输出。很明显的一点，notebooklm基于nona banana文生图做出的PPT功能，能基于文本或者视频等内容来生成有逻辑、有结构、有上下文的图文，组合在deck中，效果非常炸裂。

3、精准的使用场景设计，比如卡片、测验、信息图等，完全服务于知识整合、学习、共享，如果你是一个学生、自媒体、上班族，会发现notebooklm像是一个智能书房，自动整理、学习、产出，你要做的可能只是筛选、吸收。

我在notebooklm建立了两个笔记本，分别去测试PDF论文和Youtube视频这两种内容形态的处理结果。

PDF论文来自于比特币的创世论文《Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System》 ，翻译为《比特币：一种点对点电子货币系统》

notebooklm学习了该PDF论文，相当于在该笔记中建立了知识库，并提供概览，我能通过对话框去进一步了解论文的知识。

对话提及到的重要知识点和结论，它都会标记引用的论文原文来源，说明它是严格基于本地知识库生成的，能保证不出现幻觉。

在右边的studio功能区，可以生成音频、视频、思维导图、报告、闪卡、测验、信息图、演示文稿，每一项都可以自定义设置。

比如说生成音频、视频，notebooklm支持设置内容形式、语言、时长，还能备注个性化需求。

视频效果：

notebooklm生成的演示文稿图文并茂，图片完全基于文本内容生成，非常适合阅读，其底层基于Nano banana模型，这是它效果如此好的原因。

还可以选择PPT模式，生成的内容更贴近演示场景。

生成脑图效果如下：

生成的信息图效果，是对论文的图形化解释：

上面信息图非常考验大模型的文生图能力，除了Nano banana，目前应该很少有这样的效果。

除了PDF文档外，notebooklm还支持直接传入Youtube链接，它会导入视频进行解析。

比如我导入了一个热门科普视频《经济机器是怎样运行的》，它是全球最大对冲基金桥水基金创始人-瑞·达利欧的经典视频，能让普通人轻松理解经济的本质。

对于视频，同样支持生成PPT等内容，效果也很不错。

notebooklm作为一个AI知识库应用，一方面输入输出的功能配置比较完善流畅，另一方面有Gemini模型的加持，客观来说确实在同类产品中是体验较好的。

我看到小红书中有来自国内的notebooklm成员在分享经验，看起来他们的工作氛围也是很不错，好的产品应该自好的团队，底色是快乐、积极、开放的，我们的工作理应如此。