作者 |邮箱 | yokyliu@pingwest.com 在哪里可以使用 Gemini3 和 Nano Banana2 来获得最佳结果和最低阈值？我第一个找到的不是Star AI应用程序，而是Google的笔记产品NotebookLM。在小红书、X（Twitter）等社交网络上，NotebookLM几乎成了“生产力神器”的代名词。用户惊讶地发现，用它来创建 PPT 大纲并生成信息图表、视频、音频和思维导图不需要复杂的文字工程。您可以选择多种模式并将它们链接在一起。而且，由于它是基于用户上传的数据，所以几乎没有一厢情愿的想法，你可以直接得到提供的结果。即使在Gemini 3发布之后，整个行业也在屏息以待Gemini应用评审，以确定新的AI应用形态将如何定义。当你有这样的期待时，葛优突然醒悟了。谷歌什么时候变得这么擅长了创造产品？众所周知，过去谷歌是一个真正的“产品坟场”。该公司已经关闭了 250 多种产品，平均每年淘汰 22 个项目，产品平均寿命只有四年。 Google+ 推出后，90% 的用户会话持续时间不到 5 秒。 Google Wave 过于复杂，不到两年就消亡了。就连拥有800万活跃用户的Google Reader也很快被关闭。失败的产品过于复杂，缺乏明确的价值主张，或者只是工程师的技术演示，而不是为了解决实际问题而设计的。毕竟，谷歌的主要利润来自于搜索广告，所以它总是显得对产品漠不关心。次要的。热情地启动，肤浅地维护，然后残酷地关闭。然而，到了AI时代，GoOgle的产品制造逻辑明显发生了变化，声誉也发生了逆转。以NotebookLM为代表的新一代产品，似乎又恢复了谷歌产品的威力。 11. NotebookLM是所有AIGC产品的模型。为什么 NotebookLM 如此受欢迎？经过两周的使用，我们认为它是当今最好的人工智能产品。最初，NotebookLM 作为 Google 的笔记产品在很大程度上被边缘化，但现在它已经成为集成了 AIGC 几乎所有功能的“全才”。更令人惊奇的是，它将最简单的笔记形式变成了一个中心，基于文本、音频、视频、图像、PPT、抽认卡、思维导图等。您认为您正在使用笔记工具，但实际上您正在打开一条用于内容创建的装配线。 NotebookLM 并不遵循 Free Canvas 或 Infinite Whiteboard 的风格，而是将信息源、讨论页和功能部分分为三个诚实的列。 。这样的设计是不是看起来很无聊？但实际上，用户打开即可使用，无需任何学习成本。所有功能均经过梳理，结果通过单个屏幕显示单击。没有必要阅读教程或研究逻辑。现在就开始吧。你可以把各种各样的东西放在那里：Word、PDF、照片、视频、网页链接等。它还可以用来通过 Deep Research 来获取互联网上的详细信息。重要的是，它将所有这些杂乱的东西连接成一个整体，让你可以随时指定人工智能看到的信息。实际上，NotebookLM 制作的内容严格基于所提供的材料，本质上不是虚构的。这样的设计不仅解决了多模态输入时由于文件过多导致上下文爆炸的问题，也避免了AI常犯的废话。 “信息源管理”的简单设计解决了两个主要问题。众多产品的功能中，最让用户兴奋的就是信息图概览和PPT功能。以前，制作一个PPT要花很多钱，但中国有专门制作这些类型的付费公司工具。现在怎么办？将您的文档放入NotebookLM中，写下您的非正式风格技巧，例如商务风格、技术感、新鲜感等，我们将为您提供包括逻辑分类、页面布局和视觉布局在内的全套PPT。 NotebookLM 拥有一切。当然，Gemini 3 是在幕后工作的，但为什么用户需要了解这些技术细节呢？你不需要知道怎么做，只要有一个可以直接使用的成品就可以了。我们使用海绵宝宝风格生成了一个 PPT 来说明这篇文章。你不仅会理解内容，还会理解海绵宝宝的角色和元素，你会发现你可以把复杂的逻辑变成更简单、更容易理解的东西。同时，生成的PPT还支持二次编辑和修改，使结果更易于使用。我们以 Minion 风格创建了 Google 产品的概览图像。不o数据显示，谷歌的产品分为两个层次，但设计上采用了两种完全不同的视觉风格，一种展示了伟大的产品，另一种则展示了“谷歌墓地”。有趣的是，小黄人的表情和姿势与内容完美契合。小黄人看到好产品会很高兴，但看到项目被取消就会沮丧。最令人惊喜的是它的视频制作功能。虽然我们都熟悉人工智能生成的视频，但视频制作本质上是一个工作流程。剧本、对话、故事板、制作和剪辑都是一起工作的，而且非常复杂，需要专业经纪人的协调。 NotebookLM 视频教程根本不执行此过程。我只是提供了 DeepMind 纪录片的简短文字记录，没有任何关键字，完整的链接就会自动执行。更令人惊讶的是，它并没有照搬原文。 t相反，理解内容并将其像故事一样复述。将复杂的技术翻译成普通人可以理解的语言，在 DeepMind 上吸引受众，并根据其内容自动生成附加图像。综上所述，NotebookLM 易于使用的主要原因有两个。首先，它非常简单。您不需要了解quickword工程，但可以将各种高频需求直接嵌入到功能按钮中，只需单击一下即可生成针对不同场景的需求。准备考试的学生可以使用抽认卡功能快速记忆信息，老师可以使用测验功能一次性提问，而无需考虑如何向人工智能提问。二是可用性充足。生成的照片和视频基本上就可以使用了，因此您不必浪费时间进行调整或修正。当谈到生产力工具时，易用性就是一切。埃勒可以直接使用的部件称为工具，需要加工的部件只能视为半成品。 12. 谷歌大秀即将来临。除了重新改造旧产品之外，Google 的创新产品也贯彻了同样的简单易用的产品理念。谷歌实验室主要关注早期、前沿的研发和实验性创新项目，并充当新技术的孵化器。实验室结果将交付给DeepMind/产品团队进行商业化。 Opal 是经过 Google 实验室测试的 Vibecoding 工具。只需用日常语言陈述您的需求即可构建可执行且可共享的 AI 小程序。该页面采用免费画布的形式，允许您独立调用Google后端中的所有模型。许多用户还使用 Opal 来分解复杂的工作任务并塑造他们的工作和学习流程。 Flow se 专注于 AI 电影制作，使用 Veo 系列模型来创建场景和存储用于电影。 Mixboard 是一款视觉创意工具，结合了 Picture 4 和 I Spy 3，允许用户使用文本消息和图像来生成、混合和动画创意。我们还为 Pomeil 等公司提供产品。只需发送您品牌官网的链接，它就会在3分钟内自动扫描您品牌的整个视觉系统。捕获徽标、字体、原色、标语、价值观和客户故事，创建完整的品牌愿景档案。如果你考虑一下这些产品，你就会发现谷歌的反击并非巧合。他把“产品化”变成了一种系统化的方法。最典型的例子就是Nano Banana2。这本身不仅仅是一个模型，而是一个完整的产品。作为一个复杂的布局代理，可以自动完成推理、规划、设计、排版和生成的所有过程。用户看到的是“一键布局生成”，但背后，产品团队深刻理解用户的需求需要并强制模型的功能适应这种情况。这种玩法从何而来？除了技术本身的卓越之外，另一个不太受关注的关键是谷歌组织架构的重组。 2024年10月，谷歌做出重大调整。 Gemini Apps 团队已正式并入 DeepMind。这不是简单的部门合并，而是产品和技术协同工作方式的彻底改变。据 The Verge 记者了解，此次合并的主要目的是让 Ogle 和 Gemini 更快地改进各自的产品。皮查伊对此的解释非常简单。 Gemini 应用程序是一款消费产品。最终 C. 集成应用程序开发和模型开发团队。您不仅可以更高效地部署最新版本的Gemini模型，还可以更及时地收集用户反馈，对模型本身进行优化和调优。换句话说，产品团队艺术从模型训练开始就参与其中，而不是等到模型准备好后再“包装”它。这正是 DeepMind 首席人工智能架构师在之前的播客中强调的内容。这是一条重要的信息。这种组织方式带来的最大变化是，Gemini应用团队直接成为模型团队的“第一方客户”。以前，产品团队必须使用模型、提出需求、创建时间表并跨部门进行协调，在此过程中造成大量浪费。现在可以在您的组织内关闭更新模型、问题评论和用户数据。当移动用户从 Assistant 转向 Gemini 时，他们的体验、数据和成长目标都被统一到同一个坐标系中。同一组模型不仅支持应用程序，还支持搜索、工作区和其他场景。这些场景下的用户行为可以直接传输到DeepMind的训练和测试系统米。更重要的是，这种架构让谷歌有信心做出更激进的产品计划。他们不再将 Gemini 视为一个单独的应用程序，而是将其作为“操作系统级别的核心功能”。未来，桌面、Android 和 ChromeOS 上的窗口管理、通知、文件搜索、输入法和助手功能将围绕 AI 进行重新设计。 Gemini 渗透到系统的最底层，成为智能枢纽。在这个愿景下，Gemini应用更多的是“用户可见的前端实验场”和“统一个性入口”，而DeepMind在幕后同时推进了三条线：大规模模型、世界模型（具有更强的规划和环境理解能力）以及将这些能力浸入到系统层面的架构设计。当产品和模型团队不再是独立的群体，用户的反馈直接影响模型的走向产品自然不再是“工程师的技术演示”，而是为了真正解决用户的问题而生。 NotebookLM 支持“一键生成”，并帮助 Google 实验室“按原样”使用各种工具。这背后也是同样的一套逻辑。在过去的这些年里，我们已经习惯了一个稳定但有些保守的搜索巨头。今天的改变再次来自Google，它敢于用Gmail彻底改变电子邮件体验，用Android定义移动时代并表达创造力。 单击“爱”即可。
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