研究人员的笔记从哪里进

这一期，我将给大家介绍一个适合职场办公族、科研学生以及深度学习者的一个非常实用的工具， notebook lm。 它是公购出品的一款 ai 生产力神器。如果说普通的聊天机器人是在大海捞针式的给你答案，那么 notebook lm 就是 在你的私人书库里精准投喂。 它最大的特点是只基于你提供的资料回答问题，这就意味着它几乎没有 ai 的 幻觉和胡编乱造，给你的每一个回答都有据可查。 你只需要把 pdf 勾勾文档，甚至是网页链接丢给他，哪怕一次性上传五十份不同格式的文件，它也能在几分钟内分析完毕。 那么，它到底能帮你解决什么具体问题呢？我们来看五个核心场景。一、应对信息过载当你手头有几十份行业报告要看，却明天就要交演示稿时， notebook lm 可以 快速扫描所有文档，生成深度报告。它不仅能总结，还会进行差距分析， 主动提醒你现有的资料里还缺什么，以及你接下来该关注哪些战略问题。如果你是开发者，你可以直接把五十份记录规格书丢给他，他能在几分钟内帮你打通所有知识盲区。二、将杂乱素材转化为专业文档 你可以给 ai 设定一个增长策略师的角色，让他把杂乱的素材直接合成结构清晰的项目概览或 sop。 甚至你可以把生成的 sop 再重新导回他的来源库，让他基于此再做一张流程图， 实现高效的循环工作流。对于开发者来说，如果遇到刚接手一个老项目的场景，它能帮你梳理出这个老系统的核心 s o p， 甚至是一份针对新人的上手指南，把帮你度过痛苦的接手期。三、视觉内容一键成型做 p p t 没灵感， 你可以直接给它规格说明。 notebook l m 会利用图像模型生成配色统一、逻辑清晰的换帧片。如果你上传了品牌吉祥物，它甚至能帮你画出带有品牌风格的手绘风信息图， 不管你身处哪个行业，以后做 ppt 再也不用发愁了。四、听出来的知识这是目前它最出圈的功能， audio overview。 它能把枯燥的文献瞬间变成一档双人对谈的播客。 你可以自定义主持人的风格，让他们在通勤或健身时，用生动的对话把复杂的概念讲给你听。不仅仅是把文献变成有趣的播客，它你还可以让它成为自定义内容的外语学习者。如果你是开发者，把最近新出的深度论文， 比如 deepsea 的 技术白皮书转成双人对谈播客。你在通勤或者去健身房的路上，听两个 ai 专家用人话把复杂的算法模型拆解开，这种知识内化的效率非常高。五、 竞品分析秒变表格做调研时不用再反复复制粘贴了。批量导入竞品链接，要求它提取核心价值、主张、受众等，它会直接给你一个结构化的数据表，并支持一键导出到 google maps。 总结一下， notebook im 就 像是你的第二大脑，专门负责存储事实和真相。 如果你在配合 google 的 gemini 使用，你就有了一个构建者，可以将这些知识直接转化成交互式的网页、仪表盘，甚至应用程序。它帮我们完成了从收集散乱信息到输出专业成果最困难的那一步。 如果你也被海量信息淹没，一定要去试试 notebook lm。 想了解更多提升效率的 ai 神器，记得关注我，我们下期见！

想找到研究空白，最重要的一步就是去发现别人还没怎么研究过的东西。这个过程听起来很难，但其实是有方法可循的。第一步，边读边想随手记录。从文献阅读开始，就需要带着问题主动思考。你可以使用 u p d f 打开文献， 像 ai 提问这篇文章有哪些不足，后续可能的研究方向是什么这类可以深入分析的问题，同时随时将自己产生的疑问或灵感用 u p d f。 的 变迁对应的位置，避免遗忘。 第二步，整合笔记，梳理脉络。随着阅读量增加，记录的内容也会越来越丰富。为避免信息杂乱，可以导出多篇文献的注视进行集中浏览。反复阅读这些笔记，你可能会发现他们都提及了某个问题，但均未深入展开， 这很可能就是一个有价值的研究方向。第三步，验证想法的可能性。初步确定方向后，不必急于定题。建议先用 u p d f 的 搜索功能，简所相关键词，确认是佛医有类似研究。如果相关研究上少，你的想法便很有潜力。 等到与导师讨论时，之前积累的笔记与问题就是清晰的素材，可以帮助你快速梳理思路。总之，这是一个多看、多问、多整理的过程。借助 updf， 你 可以更高效、更顺利地找到研究空白。

如何利用 notebook lm 加 jim 去生成你自己的知识库私教？首先呢，这套系统呢，是可以帮你自动去搜索研究来源，因为我们知道 notebook lm 现在是支持三百个来源。呃，其次呢，它会一直记住你的笔记要点。第三点呢，你也不用重复上传， 反复去说明你的需求。那么第四天呢，这套知识库私教系统呢，它是会自动帮你去更新的。那么我们如何做呢？主要是分为以下三步。那第一步呢，是知识素材的收集，这里呢，我用到的呢，就是 notebook lm 的 deep research 啊，加我自己的个人的收藏，比如说我收藏了一些视频。 那为什么要用 deep research 呢？我之前有分享过，因为它是可以自主去帮你规划路径，浏览数百个网站，而且会帮你剔除一些无用的呃，没有价值的信息。比如说，我这次去研究的是 notebook lm 的 使用技巧，还是帮我全网搜索的非常多的有效信息。 那么第二点呢，是我们去建立一个 gem。 为什么我们要在谷歌建立 gem 呢？因为首先它的回答形式是非常长，然后有时候呢，你看起来也非常累， 但是如果你生成了自己的 jm 呢，你可以直接在你的 jm 里面进行提问它，你就可以限定次数，然后生成格式化的图片、表格， markdown 等多元形式。 第三点呢，如果你一旦在你的 notebook lm 知识库里面增加了呃素材新的来源，呃，在这个 jm 呢，它是会自动更新的。 所以呢，不需要你反复地去添加内容，也不需要你反复去进行说明。那么第三点呢，我们如何利用这个 知识库私教系统更好的辅助我们学习呢？首先，我觉得你可以参考以下提示词，然后去帮你生成一套 ppt。 在 这里呢，再次跟大家强调一下，如果你要去生成一个中文的 ppt， 那 你的提示词最好是给到英文的。 然后呢，你可以根据 ppt 里面的一些内容去向你的 g m 知识库提问啊，比如说它这里提到了这个通用的思维提示词模板，我就向 g m 提问，让它帮我生成可式化火柴人的风格，那么它也是从角色任务来源的边界输出的格式，很清晰地告诉我思维提示词模板应该怎么样去写。 然后呢，同一里的，就比如说 notebook lm 策略的引导表啊，然后呢， notebook lm 的 核心技巧速查表，我都让它生成了非常可视化的图片，更高效地去帮助我学习。呃，这个内容这样的方式呢，我觉得一个是比较高效，另外一个呢，它也不枯燥。 ok， 希望今天的分享对你有一点点启发，我们下期再见。

大家好，我是全公子，今天来给大家分享的是我的一个后期共享插件笔记，然后其实这个笔记在很久之前，在我的讨论群里面有一个腾讯文档的链接，当时是以腾讯文档的方式来看的， 是因为这个笔记呢，我随时都在更新，随时呢都在编辑，然后这样倒过来，倒过去呢，特别麻烦，所以我就呃在语却里面建了一个知识库，这样的话就可以同步进行，就方便我以后再去传的话， 省掉这个挺麻烦的时间，因为我随时都会往里面喂东西，他就会随时的同步，那这个笔记呢，是呃共享给大家一起看的，然后获取方式呢？在下面的那个简介里面 啊，大家可以去看一下，在这个笔记里面呢，我分的特别清楚，就是把我们当下的一些后期呃一些根据他的效果，插件的效果和他生意的一个处理方式去做了一个分类， 比如说我把比如说混响，然后三 d 延迟、立体声、展宽环绕声这些笔记哈，因为它一些插件笔记，一些使用方法，使用教程是把它分类在时间空间塑造这个文档里面的， 因为它其实是对于我们空间上的一个时间空间上的一个处理嘛，所以说我就把它整合在里面，就方便就是归类， 呃，可能也是我的强迫症，原因就是方便归类去查看，然后里面呢会贴一些我在呃小破站上面所看到的，就是我觉得那些老师讲的比较好的一些呃视频的链接，然后大家阅读的时候呢，一点开那个链接就可以跳到那个平台去看了， 然后还有一些就是我自己的一些感悟心得，然后自己编写的就是积，就是一个插件的积累，然后学习的一个一个积累吧。 啊？挺多，我都贴在里面了。呃，有一些呢写的比较详细，像这种呢，就是我对他有过一些 呃研究，然后自己也使用过了挺多的，然后我就我会往里面记很多，像有一些记的不是很全的啊，可能就只有一个链接的，那就是像这种的话，我就是用的不太多， 可能也还没有用过，没有来得及用，但是是别人给我了，觉得这个插件挺好，我就跟着就下了。那我还没用啊，所以我就写的不全，然后到时候后面我们再慢慢的去补上去，然后听这里面的插件呢包含的会比较广。 然后看的时候呢，可能大家就是慢慢看吧，因为确实有些东西他写的比较比较比较多，可能其实也没有必要写那么复杂，但是 就是我的话可能有点，就是可能会有点啰嗦和传统，所以说写的那就会唠叨一点，那就是这种就是比较唠叨一点，但其实大家一看就能够明白。关于这个笔记呢 啊，就是大家在下面的简介就能看到获取的一个方式，可以去。嗯，因为我私信我的话，我可能看不到，大家就是建议大家就是进入简介或者评论区的，有一个 有一个群，然后在那个群里面的话，呃，大家去在通过群找到我，然后去私，就是去私聊我在那个，呃，在那个就是联系方式哈，就在那个企鹅上面，然后去联系我 会比较快，因为平台后台私信的话我可能看不到，因为有些同学他之前找我要那个音效的时候呢，我都好几天我才看得到，因为我不是很经常上平台， 然后这个就是这个说明，然后其实这里面的分类呢，只仅作为参考哈，并不是说我们后期的插件一定按照这样去分类，这只是我自己对他的一个整理规划，然后大家可以去去去看一下。 关于这个笔记呢，他会一直在更新，但是呢就是仅限我们群友查看，所以说他会有一个审核机制，就是你必须是群里面的同学 讨论群里面的同学，因为这是我的一个知识财产吧，希望大家珍惜，就是珍惜咱们群内的知识财产，然后不要往外面去发，就仅限我们群内群友观看。然后这个 这个笔记呢的笔记的一个呃，一个链接和密码呢，会放在那个群的公告， 但是会有一个审核。所以说你在申请的时候呢，请把你的这个羽鹊的账号改成你的企鹅号，就企鹅的头像或者企鹅的名字保持和你的企鹅名字相同，这样才有可能审核成功， 然后才会通过。我每天会上线看，通过羽鹊平台去看有哪些同学申请，然后我会去对一下，咱们是不是在群里面 啊，你需要，呃，就是他申请的时候应该会有一个申请备注，你可以说你是群里面的谁谁谁谁， 然后你的 q 号是多少，然后把你的那个账号的去与确账号的名字和你的 q 号保持同步，这样的话会审核的比较快一点，不然我就会私下我会再去找到你去问，你确定你是不是那个人？不是很多同学就往外分享那种， 这是我们群内的一个资源，所以希望大家能够珍惜，然后不要往外面去发，就差不多就是这样。 这个笔记目前就是之前我的那个链接，有呃，七万多次，六万多次的，但是我删掉了一些没必要的东西。就是我之前分类的时候，其实按按照那个有两个分类方式，一个是按照效果分类，一个是按照他的一个厂商去分类的，所以我把厂商那一栏给删掉了， 因为厂商的话没有必要，就是大家可能只是对他做个了解吧，因为他其实就有点重复， 重复记录了那个插件，所以我就把内栏删掉了，所以现在只有四万多字。以后呢？我也只会按效果对他进行 分类和填写，不按照那个系统的了。如果之前有看过那个腾讯的那个链接的话，同学应该有了解，里面有一个系按照系统分类那个那个我把那栏删掉了，好，大概就是大概就是这样，那就是大家可以下去去去看一下。

科学原地讲习笔记六三四四开题开工报告幺三三科学实践是承载一切科学生态的科学本质活动、 科学方法、科学精神、科学家精神是从操作、认知、主体三个维度注入实践的灵魂与血肉，确保实践是有效的、正确的和崇高的。没有方法的实践是盲动，没有精神的实践是脆弱。 真正卓越的科学成就必然是精湛的方法、崇高的精神、伟大的人格在鲜活的实践中高度融合的结晶。 因此，培养科学家、科研人员绝非仅传授方法，更要在长期严肃的科学实践中引导其内化科学精神，淬炼科学家品格，使之成为一个完整统一的为人类造福的科学人。 这也是我国高等教育中硕士、博士研究生阶段的核心培养理念之一。科学实践、科学生态的文体活动是由科学主体、 科学课题、科学主题、科学方法、科学精神、科学规范、科学环境、科研主题研究课题等核心环节维度要素相互作用、动态藕合形成的完整体系。而科学实践是科学生态的文体活动与核心主体。 所有科学生态各核心环节维度要素均秉承科学精神，在科学实践中展开，体制内自觉塑造成或社会自发涌现出科学生态共同体的一般化与具象化实物场景。 整体上，该系统呈现为核心、在体要素支撑、场景落地的层级联动体系。其中一核心定位 科学实践是科学生态的本质根基，科学生态的运转、迭代、升级均以科学实践为中心，无科学实践则科学生态沦为空壳，各类生态要素也失去存在意义， 而科学生态又为科学实践提供支撑与边界，按照实践有序高效正向推进。 二、要素与科学实践的支撑关系七、科学主体广义概念指所有参与科学实践活动的个人、组织或群体， 包含科学研究、评价、传播、转化、规制等全流程范围。科研人员、科研机构、刊编辑部、科普机构、科技企业、科研论文委员会等。 科学实践的执行者与核心承载者，是科学方法的运用者、科学精神的践行者、科学品格的淬炼者。定实践的方向与落地质量。 二、科学课题科学实践的作用对象是实践开展的前提，实践的核心目标就是探索课题规律，解决课题相关问题。三、科学主题 广义概念指科学实践活动所围绕的核心内容、领域展开。科学研究、传播、教育、应用等全范围的主题范畴。例如，量子纠缠、全球气候变化、人工智能理论 既可以是研究对象，也可以是科普主题教育主题。科学实践的核心锚点，决定实践的聚焦范围。科学生态的资源、人力也围绕主题向实践倾斜， 具体体现在一般实操流程、前期定调阶段铆定方向劳根基。明确科学主题宏观领域划定大范畴拆解科研主题，完全文献综述，提出研究假说可验证猜想。定研究靶心，选定研究范式。 立向筹备阶段规范启动。明确边界，界定研究边界范围、对象条件防泛化。确定科研课题巨象项目含任务周期、目标。确认科研主体、执行人团队。明确全责 筹备科研资源、经费、设备、文献平台被保障，完成轮理审查加科研规范学习守底线必违规推进科研立像方案设计阶段，细化路径定实操蓝图， 锁定研究对象具体课题，明确研究靶标，梳理研究变量匹配科学方法选定科研方法落地工具，如问卷实验、田野法设计样本与抽样大群体选代表或数据代表性，制定研究方案。 落地执行阶段，实操推进采集核心素材，开展实验设计，实施田野工作。 执行数据采集，做好科研记录，实时记步骤数据问题薄可追溯处理科研数据清洗、编码分析，提炼有效信息。产出中间成果阶段性报告数据及校准方向。 成果凝练阶段，形成结论检验质量，推导研究结论呼应假说，基于数据出核心观点，调研研究效度信度测结论准确性加结果可重复性，凭质量 开展科研反思，产出科研成果、论文报告、专利模型分理论应用类完成补充同行评议、专业评审提严谨性促发表收尾。规章加成果转化阶段，闭环落地，实现价值整理。科研档案 全流程资料规章留存，推进成果转化、技术产业化。政策落地，精心制用， 反哺核心科学主题。四、科学方法，科学实践的操作支撑，是实践落地的工具与路径， 保证实践的有效性。五、科学精神，科学实践的认知支撑，校准实践方向，保障实践的正确性。六、 科学品格，科学实践的主体支撑，赋予实践崇高价值，保障实践的可持续性。七、科学规范加科学环境，科学实践的外部支撑，为实践划定边界提供保障。 三、科学实践与实物场景的具象概念，而是通过各类现实事物场景落地，所有场景均是主体，围绕主题用于课题、 运用方法践行精神、淬炼品格的具体体现。核心场景分为五类，且军内嵌科学生态核心要素，形成完整闭环。核心科研场景，科学生态要素最集中的核心场景，是科学实践的核心阵地，直接推动科学知识迭代之 知识传播场景。主体，传递实践成果，扩大科学生态影响力，让实践价值辐射更广。管理服务场景，为核心实践保驾护航，是科学生态有序运转的保障型实践 转化应用场景，连接科研与社会，让实践成果落地赋能，是科学生态价值落地的关键场景。治消流场景，整合科学生态多方资源，推动实践突破边界，实现生态要素跨越流动。 四、整体结构闭环科学主题锚定方向，科学主体牵头推进，一托科学方法进行科学精神淬炼、科学品格，作用于科学课题开展各类食物场景的科学实践， 产出科研成果，实现价值落地，反哺科学生态优化，推动新一轮科学实践升级，形成要素支撑实践落地、生态迭代的动态闭环。

今天是什么喵？大家好，我是阿喵。这里是一个致力于让大家入门各种知识技能时能少走弯路的频道，大家知道我一直在研究知识管理和探索如何构建一个智能的外挂。第二，大脑系统 最新尝试使用 nova 肝丸之后，就一直有一种声音在我耳边回绕，就是它呢，真有这么神奇吗？ 我个人觉得 noob 康安是目前市面上最符合个人知识管理助手角色定位的一款 ai 笔记工具了，那么就让我们看看这个超级助手可以帮我做些什么吧。每系列视频分上下两期，上期会介绍 noob 康安是什么，如何使用以及适用人群等， 下期会结合我的使用实力具体介绍 notebook o m 的 使用技巧。 notebook o m 是 什么？首先我给还不了解它的小伙伴们简单介绍一下， notebook o m 是 谷歌旗下的一款带有 ai 功能的笔记书籍整理和消化工具，这个是它的官网。 notepad 与其他的笔记软件到底有何不同？首先，幻觉率极低，因为它的回答都是基于你上传到知识库的内容，而且深层的所有回答都会标注明确出处，一键即可溯源，妈妈再也不用担心我的哎呀一本正经的胡说八道了。 第二个优点是目前来说几乎免费，不像很多带 ai 功能的笔记软件试用还可以，如果需要长期使用的话不付费基本没法使用。我把 noobkin 的 不同版本差异对比贴这里，供大家参考。 总的来说，付费版本显著的区别就是一个笔记本可上传的文件数量从免费版的五十个提升到三百个， 其他的比如更强的模型、更多的查询和生成次数等，对于普通学习或者轻度使用来说，免费版完全够用。优点三是它支持丰富的文件上传格式和方法，而能够识别如此多的文件类型的基础，是谷歌背后强大的基础支持， 它不仅能够识别文字、图片、 pdf、 语音，甚至视频都不在话下。大家还记得我在吃甜家 ai 构建个人知识库的视频中提到的，构建知识库的第一步就是需要将知识库内容向量化。 greg， 通俗一点讲就是把知识库内容翻译成电脑能看懂的内容。 如果我们在 pc 里使用的 red 技术是青铜的话， notebook l n 里面集成的 red 技术就已经是王者级别了。具体底层技术我们小白也不太懂，无奈 ai 帮我总结了一下区别，如图，反正看起来好像很牛的样子。 notebook l n 还有一个优点就是隐私安全， 官方明确表示谷歌不会访问你笔记本中的内容，也不会用来训练，悲哀。不过过于敏感的信息建议还是不要上传到公共网络上，但就我们日常使用来说，这点还是比较安心的。 如何使用 notebook lm？ 好 了，说了这么多，大家是不是已经跃跃欲试了？接下来我就简单的给大家介绍一下如何使用 notebook lm 吧。官网点击试用 notebook lm 最上面是一些官方推荐的精选笔记本， 我们向下滑点击新建笔记本，就可以创建一个全新的笔记本了。我建议你为不同主题创建不同的笔记本。笔记本页面分为三栏，左边是知识来源操作窗口，点击添加来源，可以上传你收集的知识信息，并且它还支持网站、 google 网盘和 youtube 视频链接。 这些上传方式让我们能添加到 nobelly 的 知识更丰富，也能创造更多的玩法。后续用法十例中我再具体介绍， 如果你手边还没有任何资料，你也可以直接在 notebook 里搜索网页内容作为研究来源。这里分快速搜索和深度研究两种模式，大家可以根据自己研究主题的深度来选择。我们再来看看中间的对话窗口，功能也很简单， ai 会基于你勾选的来源内容来回答你的问题。 notebook 和默认集成的是 geminalife 模型，所以回答问题质量上还是很有保证的。值得注意的是，我们点击上面的配置笔记本图标，还可以置定义该笔记本中为你解答问题的 ai 的 角色类型。 比如点击学习指南的话， ai 就 会以引导式提问的方式帮你学习理解知识库里的内容。另外，你还可以按照自己的要求定义 ai 的 风格和语气，帮助你更好地理解知识内容。 最后我们重点看看右边的内容，这些功能也是 notebook o m 如此粗圈的原因。阶阶段知识的功能有这些。 音频概览基于知识库内容生成音频文件，一方面方便我们在上下班等碎片时间学习，另外将文字内容转换成听觉内容，可以让知识更通俗易懂，易于理解。 而且它还可以生产播客形式的双人电路内容，更能帮助我们多视角、全方位的理解知识，查漏补缺。视频概览大片的研究报告看的头大，论文内容太深邃，完全看不懂。让 nope calan 帮你生成一段讲解视频，直观易懂 思维导图，梳理文章脉络，总结大事件、时间线等。这个功能必备。报告、会议记录、录音丢给他，一键生成会议纪要、培训课程内容丢给他，一键生成培训文档。 日报、周报丢给他，一键生成工作汇报。把工人必备技能，闪卡和测试，这是为学习人士的最强辅助，巩固知识、自测掌握程度等。 信息图演示文稿和数据表格就是我们打工人的最佳拍档。因为集成了 nonbanana 的 强大深图功能，深层的图片和 ppt 基本就可以拿来放在我们自己的报告中，即使用又美观。 notebook n 的 主要功能就是以上这些，有人可能会想，看起来感觉好像是很强大，但是我还是不知道如何使用它到底适合哪些人群使用呢？ notebook lm 适用人群其实总结来说， notebook lm 主要适合以下三类人群使用，第一，学生终身学习者。你可以上传课堂讲义、讲座录音、学习笔记等任何想要学习主题的内容。 你可以让 noob 开玩，帮你解释复杂概念、专业术语，加深理解。你也可以使用费曼学习法，把你学到的内容解释给他听，让他帮你分析理解不到位的地方。当然，闪卡和测试功能也是你学习过程中必不可少的好帮手。 第二，职场人士、研究者、分析师。不管你是要消化涌泉的，会议资料分析、竞品数据对比、公司财报还需要快速梳理，行业报告、学术论文都能在 nobelkaln 里一键搞定。第三，自媒体内容创作者 nobelkaln 不 仅可以帮你快速收集专题相关信息，还能帮你从素材中提炼要点，生成内容大纲或者脚本参考，辅助创作，激发灵感。 为什么是 notebook lm？ 最后，回到视频开头的那个问题，为什么是他？首先， notebook lm 就 像一个二十四小时在线的助理，他知道你所有收集的资料，全部看过的书， 他会帮你把资料梳理清楚，你有任何问题都可以向他咨询。他不是要代替你思考，而是帮你整理知识，让你有时间去思考。他的魔力不在于对世界全知全能，而在于深度理解你给他的东西。所以你说他是不是一个优秀又聪明的完美外挂第二，大脑呢？ 最后提醒大家一句，垃圾进垃圾出，想要用好 noppel 这个工具，上传的资料数据质量是关键，可不要什么都往里面丢哦。好了， noppel 的 常规基本用法我也介绍的差不多了， 不过想要深度玩转， no， 不 该玩！我还有一些小新的小技巧想和大家分享，我就放下一期视频了，这个视频就到这里，下个视频加油干中，敬请期待喵！

为什么你的知识库总是堆积如山却无法使用？因为你少了原则化这一步。今天分享一个我自用的黑科技工具，它可以一键把你的长篇大纲瞬间转化为结构化的 obsidian 知识库，告别杂乱的单体文档，自动生成双向链接， 不论是复习还是快速解锁，效率直接拉满。这个自动生产工具我直接开源在我的 k 歌了，就在我的主页链接去下载吧，觉得有用记得点个赞，我们评论区见。

读研三年被导师夸爆的文献阅读笔记很多，研一宝宝还不怎么会做文献阅读笔记，今天我来和大家分享一下我的方法。

今天分享一款 google 的 知识库工具 notebook lm， 它是智能研究与笔记助手，很适合项目知识管理和专业成果输出。 notebook lm 有 两个特点， 一是懂项目，你把 pdf、 音视频这些项目资料传上去，它能快速吃透，建立认知，后续提问不用反复铺垫，背景响应很精准。二是输出可信， 所有结论都毛定，你上传的资料待引用，来源可溯源，从根上规避了 ai 幻觉，这对专业场景很关键。 notebookm 的 适用场景集中在两个方面，一是搭建项目知识库，将零散资料结构化整合，方便解锁和团队合作。 二是专业成果输出。攸写总结报告时，定好核心框架后，它能帮着整合资料佐证观点，还能一键生成 ppt 脑图，大幅省掉排版整理的时间。举个实际案例， 在可信测试评估项目中，我上传评估框架和调研数据后，它可以深度分析并扩展出更多材料 输出、评估报告和配套 ppt， 明显提升项目收尾效率。当然，也要理性看待它的局限性，只使资产没法导出，本地存储有额度限制，且不能切换其他模型，数据存储于境外有合规风险，国内使用还有网络和功能限制。 总的来说， notebook m 适合资料量适中和规要求不高的项目，能帮团队聚焦核心业务，提升知识管理和成果输出效率。但如果需求是知识资产本地化，或基于知识库实现业务自动化，这款工具则难以满足。 国内有一款定位类似的工具，腾讯 ima 目前处于快速发展阶段，后续我会专门做一期内容，详细介绍腾讯 ima 的 功能特点与使用场景，感兴趣的朋友可以关注一下，避免错过。

我的天呐，我怎么才知道 zfr 的 正确用法，原来根本不需要安装那么多插件，我忍不住拍个视频和大家分享一下。先给你看我做的思维导图， 非常清晰，我一眼就能 get 文章的核心内容，而且操作起来特别简单。你在这选一个笔记模板，你看文件的时候就在这个模板上记笔记， 然后你点这个思维导图，就能一键转换思路，非常清晰，还可以保存，非常方便。它有个很棒的功能，就比如我们看文献的时候，没时间点一点看，你就可以点这个文献，速度 哎，直接帮你总结核心内容，什么研究背景、研究思路、研究结果，创新啊，不足都给你总结出来了，总结的很详细，可以快速了解文章。然后这个操作也很方便，点击编辑设置，把 pdf 打开方式，选择小滤镜，然后这些就都能用，都快去试试这个方法，真的我的天！

发 sci 不 用愁，一分钟搞定核心创新点，新手也能直接抽我写这篇论文。其实在创新点这块卡了快三个月，文献查了不少，越看越觉得别人都已经做过了。师兄师姐得到的建议就是一句话，多看文献，多琢磨。 但问题是从哪琢磨，怎么琢磨没人说的。后来我才意识到，我的问题不是看的不够多，是没有站在还能做什么的角度看，一直都是在被动的接受消息。我说我最近在做的方向是膳食模式与二型糖尿病。我之前传统做法就是 电磁解锁，然后一频频点开记笔记，发现都差不多，效率很低，而且越看越焦虑。后来偶然用到了这个叫做波尔学术导航。我不是抱着想找这个创新点神器的心态，而是想先搞清楚它这个方向到底已经被研究到什么程度了， 直接在里面输入膳食模式与二型糖尿病，还有哪些创新点可以做给我整理出来的不是零散的论文，而是是一个偏综述式的研究框架，目前常用的方法， 已经比较成熟的研究角度，可以改进或细化的方向，以及未来还值得做的方向。一步对我最大的帮助就是我第一次明确的知道哪些是重复，哪些是空白，然后它右侧的参考文献我会重点的点开看，有翻译，所以浏览速度会快很多。遇到呃觉得关键的 文献，会直接加入自己的知识库。后面我就经常用他的知识库问答，不是让他帮我写论文，而是用来问一些嗯，很细的问题，比如某种膳食模式是否？嗯，在特定人群中被研究过，是否存在方法上的局限，哪些变量以前被忽略了。 这些问题本来我得分很多篇文献可能才会弄明白的，现在回头看，其实很多时候我们的创新点被卡住，不是因为我们的能力不够， 而是缺一个能够快速帮你定位研究空间的方法。嗯，他这个工具只是帮我们节省很多整理的时间， 但是他这些具体的创新点还是在这个基础上我们慢慢推出来的。如果你现在也被创新点折磨，不妨换一种思路，先把方向看清，然后再去深挖，焦虑真的会少很多。

强烈推荐研一去看这个视频，真的从零开始教你文献阅读和记笔记。我把教程的重点内容整理成图片放在后面了。

深入研究一个新领域，最耗时的就是前期的找资料和比心搏击。以前为了花一整天在网上过目，信心做笔记，现在我更希望把这些体力活交给 notebook lm， 让它自动化完成。深入研究，我只需要戴上耳机听。他为我生成了斯文博课， 从被动搜索到主动吸收。今天给大家分享这套让我受益匪浅的自动化学习工作流程。首先我们打开浏览器，输入这个网址，打开 notebook lm， 点击新建笔记本。我在左侧选择 deep research， 并输入我想要的资料的描述。 你会看到 notebook lm 在 几分钟内就可以收集好我所有资料。然后我们点击导入按钮，这样我们点击右侧音频盖板的编辑按钮， 你可以自定义主持人的对话风格和重点。这里我选择深入探讨，因为这样听感上更像播客语言。选择简体中文，下方的文本框中输入这个提示词，然后等待几分钟，就能看到一个二十分钟的音频生成了 制造业里最热的话题，人工智能。但我们不聊那些虚无缥缈的未来。他们在一个年产六十五万吨的大型烧碱装 nice 学习不开适合海量信息的苦战。把繁琐的整理交给 ai， 把最轻松的吸收留给自己。这套流程的详细指令我已经整理好了，希望能帮你找回学习的乐趣。

你一个能够利用 ai 快 速解决问题的方法，呃，你手里需要一个像 lotion 或者飞书这样子的 ai 笔记软件， 然后呢，我给大家分享一下我今天遇到的事情，然后你得从中提取出方法。我今天发现 我很恐惧拍短视频，但是呢，我又很喜欢去研究 ai， 我 发现我一天很长时间都在琢磨着怎么去把 ai 发挥到它的极致， 然后我就发现其中的问题，哎，我进行了个反思，原来我害怕的是别人的给我的负反馈。 你说像 ai， 如果他一直报错，或者是他一直回答不好的问题，其实我不会觉得很难过，但是拍短视频就不一样，于是我发现我要解决这个问题，我就把这个洞见给它记录下来， 变成了一个洞见卡。然后我就发现我过去很长时间这些洞见卡都没有用，它是一个理论性的知识。昨天呢，又听了这个百万大胃江湖说，所说的洞见是不值钱的，而值钱的是解决方案。所以呢， 我就想我把这个问题变成一个可以提供给大家价值的一个方法论，他不单纯是我自己需要解决的啊。于是呢，我就创建了一个叫做 产品库的一个数据库，而里面呢，我就需要去里面填写什么样的人来遇到这个问题，他们的场景是什么， 哎，我的解决方案是什么？这个就区别于我的动建卡，因为我需要聚焦为第一群人是什么。所以当我写完这个动建卡的时候，我就发现，哎，我写完我不想行动， 哎，于是呢，我又创建了一个新的行动追踪表，里面呢，他就专门去 跟这个产品卡进行关联，去记载我是怎么解决的我当中遇到的卡点，然后反复的去确定我的用户具体的问题是什么。 你看我在遇到一个问题的时候，我采用的这个记录方法，把它变成一个 产品，变成数据库，然后记录我的行动反馈，当我把它记录下来的时候，其实我足够聚焦，而这个问题他就变得可以解决了，而不是像以前一样无数次去了解这个 知识和了解。我只是因为我害怕人的反馈，我就会一直去研究这个反馈，是我没有聚焦到怎么去解决，当我去这样做的时候，其实我是足够聚焦的， 而且我可以快速的变成一个产品，快速的变成一个方法去检验，所以在过程当中我就没有那么的内耗，而其实所有的内耗都取决于你的行为跟你的想法不匹配。

大家知道预印本吗？已发表的文章呢？他们大多都经过了一年的审稿周期，上面的 idea 呢，其实基本没有在座的空间了。科研写修找选择题，咱们就是直接去刷预印本在这个上面，它上面都是作者刚写完还没有发布的出稿，专看这些没发正式刊的 idea， 才能提前蹲到前沿，找到几篇不错的，你就把这个 pdf 下载下来，扔进豆包 格式就这么写。请用表格的形式解读这篇预印本，按照研究背景、研究方法、关键数据和新发现可能存在的问题，以及我进一步可以从哪个角度继续研究的逻辑来展开， 它就会直接给你输出一个结构清晰的表格，来拆解这个预印本的重点，什么地方能用，哪个方向值得追，研究的路线进一步怎么补，一下子就非常清楚了。然后你打开这个 ppt， 生成一份十到十五页结构完整的研究汇报 ppt， 它就能自动生成标题页、结构页、研究设计结果概览解决的问题这一套，而且内容跟前面分析是一致的。重点是它还能自动升图，会根据内容生成匹配的图片，直接插入到 ppt 对 应的地方， ok 后，自己就可以以这个为基础进行修改或者汇报，希望可以在选题方面帮助到大家。好啦，每天一个科研分享，我们下期再见！