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将书籍总结为播客
和几乎所有人一样，NotebookLM 生成播客的能力给我们留下了深刻的印象：两个虚拟人物正在讨论。你可以给它一些链接，它会根据链接生成播客。播客很有趣也很吸引人。但它们也有一些局限性。NotebookLM 的问题是，[…]
来源:O'Reilly Media _AI & ML和所有人一样，我们对 NotebookLM 生成播客的能力印象深刻：两个虚拟人正在讨论。你可以给它一些链接，它会根据这些链接生成播客。播客很有趣也很吸引人。但它们也有一些局限性。
NotebookLM 的问题在于，虽然你可以给它一个提示，但它基本上会做它要做的事情。它会生成一个有两个声音的播客——一个男性，一个女性——而且你几乎无法控制结果。有一个可选的提示来自定义对话，但这个单一的提示不允许您做太多事情。具体来说，你不能告诉它讨论哪些话题或以什么顺序讨论它们。你可以试试，但它不会听。它也不是对话式的，这有点令人惊讶，因为我们现在已经习惯了与人工智能聊天。你不能像使用 ChatGPT 或 Gemini 那样通过说“这很好，但请生成一个更改这些细节的新版本”来告诉它进行迭代。
学得更快。挖掘得更深。看得更远。
学得更快。挖掘得更深。看得更远。
我们能做得更好吗？我们能将我们对书籍和技术的了解与人工智能的总结能力结合起来吗？我们曾经争论过（并将继续争论）仅仅学习如何使用人工智能是不够的；你需要学习如何用人工智能做一些比人工智能自己能做的更好的事情。你需要将人工智能与人类智能结合起来。为了了解这在实践中会是什么样子，我们构建了自己的工具链，让我们对结果有更多的控制权。这是一个多阶段的管道：