Ngắn gọn, NotebookLM rất phù hợp khi viết bài dựa trên các tài liệu mình cung cấp. Mọi nội dung đều có trích dăn, căn cứ rất chính xác.
Tuy nhiên anh chị em đã quen với ChatGPT rồi, gói trả phí, thì GPT hay Project còn lợi hại hơn nhiều!!! Nhưng cái lợi là Notebook LM vẫn đang cho dùng miễn phí.
NotebookLM của Google: Bản Cập Nhật "Discover Sources" Mở Ra Kỷ Nguyên Nghiên Cứu AI Mới
Google vừa công bố một bản cập nhật mang tính đột phá cho NotebookLM (notebooklm.google.com), công cụ ghi chú và nghiên cứu tích hợp trí tuệ nhân tạo của hãng. Tâm điểm của bản cập nhật này là tính năng "Discover Sources" (Khám phá Nguồn), hứa hẹn sẽ cách mạng hóa cách người dùng tiến hành nghiên cứu và ghi chú, giúp họ dễ dàng khai thác thông tin chuyên sâu từ vô số nguồn tài liệu.
"Discover Sources" Là Gì? Tại Sao Nó Quan Trọng?
Khác biệt hoàn toàn so với phương pháp tìm kiếm thông tin truyền thống dựa trên từ khóa của Google Search, "Discover Sources" mang đến những ưu điểm vượt trội:
- Tổng hợp Thông tin Thông minh: Tính năng này không chỉ đơn thuần tìm kiếm mà còn tổng hợp dữ liệu từ nhiều tài liệu, bài viết, và trang web khác nhau, từ đó cung cấp những hiểu biết sâu sắc và toàn diện về chủ đề quan tâm.
- Khởi Đầu Nghiên Cứu Chuyên Sâu Dễ Dàng: "Discover Sources" giúp người dùng bắt đầu quá trình nghiên cứu chuyên sâu một cách thuận lợi, xóa bỏ nỗi lo "trang giấy trắng" khi chưa biết bắt đầu từ đâu.
- Nguồn Thông Tin Uy Tín: Hệ thống ưu tiên và chọn lọc thông tin từ các nền tảng học thuật và các nguồn đáng tin cậy khác, đảm bảo chất lượng và độ chính xác của dữ liệu đầu vào.
- Tự Động Nhập Nguồn Tiện Lợi: Sau khi người dùng nhập chủ đề quan tâm, tính năng này sẽ đề xuất khoảng 10 nguồn chất lượng cao và cho phép tự động nhập chúng vào NotebookLM chỉ với một cú nhấp chuột.
Các Nâng Cấp Đáng Chú Ý Khác Của NotebookLM
Bên cạnh "Discover Sources", NotebookLM cũng đã được trang bị thêm nhiều cải tiến quan trọng gần đây:
- Mind Map (Sơ đồ Tư duy): Tính năng này cho phép người dùng trực quan hóa các chủ đề và mối liên hệ giữa chúng trong các nguồn tài liệu, giúp nắm bắt bức tranh toàn cảnh một cách dễ dàng.
- Nâng cấp lên Gemini 2.0 Flash: Việc tích hợp mô hình AI thế hệ mới mạnh mẽ hơn của Google giúp cải thiện đáng kể chất lượng đầu ra và khả năng suy luận phức tạp thông qua quy trình "Chain of Thought" (chuỗi tư duy).
- Cải thiện Trích dẫn (Citations): Các trích dẫn được lưu lại trong ghi chú giờ đây có thể nhấp vào, dẫn trực tiếp đến đoạn văn gốc trong nguồn tài liệu, mang lại sự tiện lợi và minh bạch tối đa cho quá trình nghiên cứu.
Ứng Dụng "Discover Sources" Trong Thực Tế
Để sử dụng "Discover Sources", người dùng chỉ cần tạo một notebook mới hoặc mở một notebook hiện có, sau đó nhấp vào nút "Discover sources from around the web". Tiếp theo, hãy mô tả chủ đề mà bạn muốn khám phá.
1. Nghiên cứu Chuyên sâu (Giải quyết "Trang giấy trắng"):
- Ví dụ: Bạn muốn tìm hiểu về vật lý lượng tử và chip trạng thái vật chất mới của Microsoft (topological qubits). Chỉ cần nhập chủ đề, NotebookLM sẽ nhanh chóng (trong vòng chưa đầy 1 giây) tìm kiếm và đề xuất các nguồn uy tín như bài viết, video từ Microsoft và Live Science, sau đó tự động nhập chúng vào notebook của bạn.
- Tiếp theo, bạn có thể sử dụng tính năng Mind Map để có cái nhìn tổng quan về các khái niệm chính như bộ xử lý, qubit, siêu dẫn, và sửa lỗi lượng tử.
- Từ sơ đồ tư duy, bạn có thể nhấp vào một khái niệm cụ thể (ví dụ: "quantum error correction") để bắt đầu trò chuyện với AI, đặt câu hỏi dựa trên các nguồn vừa thêm, giúp bạn nhanh chóng đi sâu vào chủ đề.
- Bạn có thể tiếp tục sử dụng "Discover Sources" để tìm kiếm thêm thông tin về các khía cạnh cụ thể hơn (ví dụ: "cập nhật và vấn đề mới nhất về sửa lỗi lượng tử"), bổ sung nguồn và cập nhật sơ đồ tư duy.
2. Khám phá Ngẫu hứng ("I'm Feeling Curious"):
- Nếu bạn chưa có chủ đề cụ thể, nút "I'm feeling curious" sẽ tự động đề xuất một chủ đề đã được nghiên cứu kỹ lưỡng cùng với các nguồn chất lượng.
- Ví dụ: Tính năng có thể gợi ý các chủ đề như "vòm đá tự nhiên" hoặc "mối tương quan nhận thức, cảm xúc và thần kinh của sự sáng tạo".
- Bạn có thể chọn một chủ đề thú vị (ví dụ: sự sáng tạo), nhập các nguồn được đề xuất, sau đó sử dụng "Discover Sources" để khám phá sâu hơn các khía cạnh liên quan (ví dụ: "tương quan thần kinh và trạng thái dòng chảy - flow states").
- Lưu ý: Đôi khi, một số nguồn (thường là các bài báo học thuật có tường phí hoặc chặn AI thu thập dữ liệu) có thể không được nhập thành công.
3. Cập nhật Nghiên cứu Cũ:
- Bạn có thể mở lại các notebook cũ chứa các nghiên cứu hoặc ghi chú trước đây (ví dụ: notebook về các bài newsletter về tự hiện thực hóa bản thân).
- Sử dụng "Discover Sources" để tìm kiếm các nghiên cứu, bài viết mới nhất liên quan đến chủ đề đó (ví dụ: "đột phá khoa học thần kinh hiện đại và tự hiện thực hóa liên quan đến trạng thái dòng chảy").
- Nhập các nguồn mới này vào notebook để làm phong phú thêm kiến thức hiện có, kết hợp thông tin cũ và mới, và tiếp tục khám phá bằng sơ đồ tư duy, trò chuyện AI, hoặc tạo podcast tổng hợp.
4. Nghiên cứu Tin tức Nóng hổi (Breaking News):
- Sử dụng "Discover Sources" để nhanh chóng tìm hiểu về một sự kiện mới xảy ra.
- Ví dụ: Tìm hiểu về bản cập nhật thuế quan của Hoa Kỳ vừa được công bố. NotebookLM có thể tìm kiếm các bài báo, thông cáo báo chí từ các nguồn uy tín (Nhà Trắng, các hãng tin lớn) được xuất bản ngay ngày hôm trước.
- Nhập các nguồn này và sử dụng các tính năng như "Briefing Doc" (tài liệu tóm tắt) để có cái nhìn tổng quan nhanh chóng về sự kiện.
- Người trình bày cũng khuyến nghị kết hợp với các công cụ như Ground News để kiểm tra độ tin cậy và mức độ thiên vị của các nguồn tin tức.
- Bạn cũng có thể đặt các câu hỏi chung như "Tin tức quan trọng nhất xảy ra ngày hôm qua là gì?" để nhận được bản tóm tắt tin tức hàng ngày.
5. Kết hợp với Hệ thống Ghi chú Cá nhân (Ví dụ: Obsidian):
- Người dùng có thể sử dụng "Discover Sources" để tìm kiếm các nghiên cứu mới liên quan đến các chủ đề trong hệ thống ghi chú cá nhân của mình (ví dụ: phương pháp Zettelkasten kết hợp với AI).
- Nhập các nguồn này vào NotebookLM, sau đó tổng hợp và ghi chú lại những điểm chính vào Obsidian.
- Bạn có thể xuất ghi chú từ Obsidian và thêm lại vào NotebookLM như một nguồn mới, tạo ra một vòng lặp học tập và quản lý kiến thức cá nhân hiệu quả, nơi AI hỗ trợ cho quá trình tư duy của con người.
Cải Tiến về Trích Dẫn và Quy Trình Nghiên Cứu Nâng Cao
Một cải tiến đáng chú ý khác là khi bạn lưu câu trả lời của AI vào ghi chú, các số trích dẫn nguồn giờ đây đã trở nên có thể nhấp vào được. Khi bạn nhấp vào một trích dẫn, NotebookLM sẽ hiển thị chính xác đoạn văn bản gốc trong tài liệu nguồn đã được sử dụng để tạo ra câu trả lời đó. Điều này mang lại lợi ích to lớn trong việc kiểm tra lại thông tin và đảm bảo tính chính xác học thuật.
Quy trình nghiên cứu tổng thể với NotebookLM giờ đây trở nên mạnh mẽ và hiệu quả hơn bao giờ hết:
Khám phá Nguồn (Discover Sources) -> Tạo Sơ đồ Tư duy (Mind Map) -> Trò chuyện/Đặt câu hỏi sâu -> Lưu câu trả lời thành Ghi chú (với trích dẫn có thể nhấp) -> Tổng hợp/Ghi chú cá nhân (vào Obsidian) -> Thêm ghi chú cá nhân trở lại NotebookLM làm nguồn mới.
Tích hợp với Công cụ Nghiên cứu Khác
NotebookLM có thể đóng vai trò là điểm khởi đầu tuyệt vời để tìm kiếm các bài báo học thuật mới nhất. Sau đó, người dùng có thể lấy thông tin về bài báo đó và sử dụng các công cụ chuyên sâu hơn như Research Rabbit (tương tự như "Spotify cho các bài báo khoa học") và Zotero (công cụ quản lý tài liệu tham khảo) để khám phá thêm các nghiên cứu liên quan, xây dựng thư viện tài liệu và đào sâu hơn trong lĩnh vực học thuật.
Kết Luận
Tính năng "Discover Sources", cùng với những nâng cấp đáng kể về mô hình Gemini 2.0 Flash và trích dẫn, đã thực sự thay đổi bản chất của NotebookLM. Nó không còn chỉ là một nơi để lưu trữ và tương tác với các nguồn tài liệu bạn tự thêm vào, mà đã trở thành một trợ lý nghiên cứu AI mạnh mẽ và chủ động, giúp bạn khám phá, tổng hợp và cập nhật kiến thức từ thế giới web rộng lớn một cách hiệu quả và đáng tin cậy. Đây chắc chắn là một công cụ vô giá cho bất kỳ ai có nhu cầu học hỏi, nghiên cứu, viết lách hoặc đơn giản là thỏa mãn sự tò mò của bản thân.
ACE tham khảo thêm video này. Khi xem các tài liệu từ bên thứ 3, các bạn cũng Lưu ý về việc sử dụng thông tin từ bên thứ 3
