Cách đây vài tháng, cô cháu gái nhỏ của tôi gặp khó khăn trong việc hiểu một chủ đề hóa học: bản chất hạt của vật chất. Sau khi cố gắng giải thích theo cách của riêng mình, rõ ràng những gì tôi trình bày nằm ngoài khả năng tiếp thu của cháu. Ngay lập tức, tôi nghĩ đến NotebookLM, một công cụ tuyệt vời để phân tích thông tin phức tạp.
Chỉ trong vài phút sử dụng NotebookLM, tôi nhận thấy một số hạn chế đã giới hạn khả năng của nó trong việc giúp việc nghiên cứu trở nên dễ dàng hơn. Tuy nhiên, tin tốt là tôi đã nhanh chóng thử Gemini, và công cụ này đã chứng tỏ là sự bổ sung hoàn hảo, khắc phục được những thiếu sót đó. Sau đây, tôi sẽ chỉ cho bạn một số điểm yếu của NotebookLM và cách tôi sử dụng Gemini để giải quyết chúng.
NotebookLM giới hạn phản hồi trong tài liệu đã tải lên
Lấp đầy khoảng trống thông tin với Gemini
Bạn có thể đã nhận thấy một lĩnh vực mà NotebookLM còn thiếu sót là hầu hết các giải thích của nó thường được rút ra từ tài liệu đã tải lên. Nó không đơn thuần lặp lại thông tin trong tài liệu hoặc video đã tải lên; nó có thể giải thích lại theo hướng dẫn của các câu lệnh. Tuy nhiên, một thách thức nảy sinh khi bạn cố gắng thêm thông tin liên quan đến công việc của mình nhưng không có sẵn trong tài liệu bạn đã tải lên. Ví dụ, khi tôi cố gắng tổng hợp dữ liệu để có thể giải thích tốt hơn cho cháu gái mình, tôi đã hỏi NotebookLM:
“Hãy cho tôi biết về các hạt hạ nguyên tử như proton, neutron và electron và giải thích từng thuật ngữ này một cách đơn giản cho một đứa trẻ 12 tuổi.” Phản hồi của NotebookLM rất rõ ràng:
Dựa trên thông tin được cung cấp trong các nguồn và cuộc trò chuyện trước đây của chúng ta, không có thông tin nào về các hạt hạ nguyên tử như proton, neutron và electron.
Tuy nhiên, tôi đã nhận được một phản hồi dễ hiểu khi tôi đặt gần như cùng một câu lệnh cho Gemini.
Để nghiên cứu hiệu quả, hãy mở NotebookLM song song với Gemini. Nếu NotebookLM không đưa ra được phản hồi thích hợp cho một truy vấn, Gemini có thể sẽ có thông tin đó. Để chuyển đổi liền mạch, hãy sử dụng phím Windows + mũi tên trái để giữ NotebookLM ở bên trái và phím Windows + mũi tên phải để giữ Gemini ở bên phải.
Mẹo sử dụng NotebookLM để tăng cường năng suất và hiệu quả công việc
Tính năng “Khám phá nguồn” của NotebookLM còn hạn chế
Cách tiếp cận nguồn rộng hơn của Gemini
Mọi nghiên cứu đều cần các nguồn đáng tin cậy, và NotebookLM phụ thuộc phần lớn vào các nguồn bạn tìm thấy cho nó. Mặc dù có tính năng “Khám phá nguồn” ở phía bên trái của NotebookLM, các đề xuất của nó thường bị giới hạn ở 10 nguồn và người dùng không thể tương tác trực tiếp với nguồn bằng tính năng này. Có một tính năng cho phép bạn đánh dấu và nhập bất kỳ nguồn nào để tương tác trong sổ tay của bạn. Tuy nhiên, thách thức là bạn không thể tương tác với các nguồn đã nhập và tạo sự liên kết giữa nguồn đó với các thông tin sẵn có khác trực tuyến, điều này rất quan trọng khi xử lý nghiên cứu. Ngược lại, Gemini cung cấp một cách tiếp cận rộng hơn. Nó có thể chọn nhiều nguồn cùng lúc tốt hơn và giúp bạn tương tác với các nguồn cụ thể và tài liệu trực tuyến.
Gemini cho phép bạn tìm nhiều nguồn khác nhau. Sau khi có được những nguồn này, bạn có thể kiểm tra và lọc chúng bằng các câu lệnh và thêm những nguồn phù hợp nhất vào NotebookLM.
Ví dụ, tôi đã sử dụng câu lệnh này để lấy các liên kết và biết lý do tại sao chúng phù hợp:
“Bạn có thể cho tôi liên kết đến 20 trang web uy tín giải thích thêm về các hạt hạ nguyên tử, như proton, neutron và electron, một cách đơn giản cho trẻ em không? Hãy cho tôi biết tại sao bạn nghĩ mỗi liên kết đều phù hợp.”
“Dựa trên lý do phù hợp, trong số 20 liên kết này, đâu là 10 liên kết phù hợp nhất cho một bé gái 10 tuổi?” Với những câu lệnh này, tôi đã tận dụng khả năng thu thập liên kết của Gemini và lọc ra những liên kết phù hợp nhất cho đối tượng mục tiêu của mình.
Tận dụng tối đa tương tác với nguồn trong NotebookLM
Tạo sổ tay nghiên cứu với tất cả các nguồn
Tôi rất thích cách NotebookLM đặc biệt mạnh mẽ khi tương tác với nhiều nguồn cùng lúc. May mắn thay, nó có thể giúp người dùng tương tác với tới 50 nguồn đồng thời.
Giao diện thêm các nguồn thông tin vào NotebookLM để tổng hợp và phân tích
Vẫn với ví dụ trên, sau khi có được các liên kết của mình với Gemini, tôi đã lọc bỏ những liên kết không có đặc điểm của tài liệu phù hợp cho trẻ em. Sau đó, tôi đã thêm các liên kết này vào NotebookLM. Sau đó, tôi đã sử dụng câu lệnh sau với Gemini và kết quả rất thỏa mãn:
“Hãy cho tôi một câu lệnh để tạo một cuốn sách thiếu nhi ngắn về bản chất hạt của vật chất sau khi thêm 10 liên kết cuối cùng mà bạn đã tạo vào NotebookLM.”
Điều đáng chú ý là Gemini có thể đưa ra một câu lệnh dài hơn 2000 ký tự, vượt quá giới hạn ký tự cho câu lệnh trên NotebookLM. Trong trường hợp này, tôi đã yêu cầu nó tạo một câu lệnh dưới 2000 ký tự và nó đã tuân thủ. Tôi đã sao chép và dán câu lệnh từ Gemini vào NotebookLM, và nó đã giúp tôi đạt được kết quả mong muốn.
Đừng để AI làm giảm khả năng của bạn
Thật dễ chịu khi các công cụ AI như Gemini và NotebookLM có thể giúp giải quyết vấn đề, đơn giản hóa việc tạo nội dung hoặc làm cho thông tin phức tạp trở nên dễ hiểu đối với trẻ em. Điều quan trọng cần nhớ là AI phải được sử dụng một cách thận trọng. Nhiều nghiên cứu đã điều tra những tác động của việc phụ thuộc quá mức vào các mô hình AI trong dài hạn và ngắn hạn, và kết quả từ hầu hết các nghiên cứu này đều tương tự. Hầu hết các phát hiện đều cho thấy khả năng sử dụng não bộ của chúng ta, hiểu thông tin phức tạp, duy trì phản xạ nhận thức và giữ cho bộ não linh hoạt có thể bị suy giảm. Mặc dù có những lo ngại này, các công cụ như Gemini và NotebookLM có thể giúp bạn đạt được những kết quả và cột mốc đáng kinh ngạc khi được sử dụng một cách có trách nhiệm. Bạn nên thử sử dụng chúng cùng nhau để tối ưu hóa quá trình làm việc và học tập của mình.