笔记本 +深入研究:终极学习hack

让我们通过将笔记本电脑与深入的研究策略相结合来解锁更聪明,更快的学习。

来源:KDnuggets
作者的图像|意识形态图

今天到处都有信息,但是注意力很少,因此掌握我们学习的方式比以往任何时候都变得更加重要。 NoteBookLM,Google的AI驱动笔记助手,深入研究的概念是一种重点且有条理的LLM理解复杂主题的方法,正在改变游戏。他们一起提供了一种变革性的方法来吸收,组织和保留知识。

Notebooklm 深入研究

本文将向您展示如何充分利用这种组合以及为什么它可能是最终的学习骇客。

工作流程的概述

为了充分利用现代的AI工具,我们将将深入的研究与交互式笔记结合起来。这是工作流的细分:

    选择AI或Data Scienceuse的高级主题提出详细的问题,并遵循Source citationsor将您的发现汇总到一个干净,结构化的pdfturn中,将静态报告纳入智能的互动笔记本工具中,例如音频概述,Q&A,以及笔记本中的思维图,以提高您对材料
  • 选择AI或数据科学中的高级主题
  • 使用困惑提出详细的问题并遵循来源引用
  • 将您的发现组织成干净的结构化PDF
  • 将您的静态报告变成智能的交互式笔记本
  • 使用音频概述,问答和笔记本图中的思维图等工具来提高您对材料的理解
  • 这种组合将被动阅读转化为多模式的互动学习。

    步骤1:选择一个主题

    我们将首先选择AI,机器学习或数据科学领域内的主题。您可能想了解变压器,例如,诸如GPT,BERT和T5之类的突破背后的体系结构。这是一个密集的话题:

      自我注意机制编码器架构架构与微调
  • 自我注意机制
  • 编码器架构
  • 预处理与微调
  • 步骤2:使用困惑生成研究报告

    困惑 困惑网站

    音频概述