北京
过去几个月，我越来越少主动推荐AI工具，但Google的NotebookLM始终是个特例。它从一开始就把答案锚定在你提供的资料上，不会凭空生成内容。团队后来又给它塞进视频摘要、幻灯片、思维导图、信息图等功能，每次更新都让我觉得这个“研究助手”更有用。但我对最近的更新非常失望——NotebookLM许多地方不再像NotebookLM，更像是谷歌硬要把它做成Gemini的分身。整个发布中，唯一让我没办法抱怨的，就是代码执行。实际测试下来，我不光服气了，甚至还交给它一个原本打算自己动手的任务，结果它不但跟得上，还抓到了我会漏掉的东西。
我们先得说清楚这件事有多奇怪。NotebookLM一直是做资料阅读和回答的，突然让它在后台打开终端跑脚本，听起来像是产品经理在找存在感。6月8日的更新为每个笔记本配备了一台安全的云端计算机，工具会在沙箱里写出Python脚本，真正运行，再把结果交回来。这意味着它从一个描述数字的角色，变成了算数字的角色。我最初的反应和大多数人一样：为什么一个研究助手需要写代码？这更像是因为模型能做，而非用户真的需要。
但实际用了之后，逻辑就颠倒过来了。这次升级的引擎由Gemini 3.5和Antigravity驱动，不仅信息更准确，还能展示思考过程。那个云端电脑里预置了超过100项整理好的软件技能，它能在任务中途自己判断该调用哪些。谷歌内部的基准测试给这套组合打了高分：在五项主要评估维度上，对前代系统的平均胜率超过65%，其中大文档分析胜率达到69.9%。这些数字放在发布会里可能只是背景板，但亲手跑过之后，你会意识到它确实能抓到一些数据关联的盲点。
我随手喂给它一份结构不算整齐的表格，让它计算几个关键指标的变动率。它不光输出结果，还在脚本里加上注释，提醒我某个时间段的基数异常，可能导致同比失真。这种细节正常人复查时会注意到，但一次操作里就自动带出来，仍然让我停了鼠标看了好几秒。代码执行不是把NotebookLM变成开发者工具，而是让它在解读你丢进去的那堆资料时，多了一层计算验证。这次更新里，这个被塞进去的“不搭”功能，反而成了最像个正经研究助手该有的那一块。
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