PH8-花花1周前
谷歌AI笔记NotebookLM,上班族高效工作神器! NotebookLM是Google 出品的一款 AI 生产力神器。 1.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,NotebookLM 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。 2. 将杂乱素材转化为专业文档 项目资料散落在各处?你可以给 AI 设定一个“增长策略师”的角色,让它把杂乱的素材直接合成结构清晰的项目概览或 SOP(标准作业程序)。甚至你可以把生成的 SOP 再重新导回它的来源库,让它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SOP,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。 3.视觉内容“一键成型” 做 PPT 没灵感?你可以直接给它规格说明,NotebookLM 会利用图像模型生成配色统一、逻辑清晰的幻灯片。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。 4. “听”出来的知识(核心卖点) 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。不仅仅是把文献变成有趣的博客,它你还可以让它成为自定义内容的外语听力博客。这期博客讲什么,你说了算。如果你是开发者,把最近新出的深度论文(比如 DeepSeek 的技术白皮书)转成双人对谈播客。你在通勤或者去 Gym 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。 5. 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 Sheets。 总结一下,NotebookLM 就像是你的“第二大脑”,专门负责存储事实和真相。如果你再配合 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。 如果你也被海量信息淹没,一定要去试试 NotebookLM。 #AI工具 #效率神器 #高效生产力 #NotebookLM #ai工具黑科技
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#先进文化#科学文化,革命文化 #创新文化科学园地讲习笔记634 四 开题开工报告 133 科学实践是承载一切科学生态的科学本体活动。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。· 没有精神的实践是迷失。· 没有品格的实践是脆弱。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、科学生态的本体活动是由科学主体、科学客体、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、动态耦合形成的完整体系,而科学实践是科学生态的本体活动与核心载体,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务场景。整体上,该系统呈现为“核心载体—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体根基,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,保障实践有序、高效、正向推进。二 ,要素与科学实践的支撑关系(核心维度)。1 、 科学主体(科研工作者、科研团队、科研机构):广义概念指所有参与科学实践活动的个人、组织或群体,涵盖科学研究、评价、传播、转化、规制等全流程, 范围:科研人员、科研机构、期刊编辑部、科普机构、科技企业、科研伦理委员会等,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,决定实践的方向与落地质量;2 、科学客体(研究对象、研究问题、研究素材):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客体规律、解决客体相关问题;3 、 科学主题(核心研究方向、时代科研命题):广义概念,指科学实践活动所围绕的核心内容
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#先进文化#科学文化#创新文化科学园地讲习笔记636 四 开题开工报告 135 在当代科学实践向跨领域、复杂化演进的背景下,多学科研究、交叉学科研究与跨学科研究已成为推动知识创新与实践突破的核心范式,而AI与人文社科的深度融合,正是三类研究形态在具体科学实践中最典型的应用与体现。多学科研究为AI与人文社科的融合奠定基础,依托计算机科学、人工智能技术的算法建模能力,结合文学、历史学、社会学、法学等人文社科的理论视角与研究对象,各学科从自身范式出发并行开展研究,如利用AI技术进行古籍文本识别、社科大数据统计,实现技术工具与人文社科研究对象的初步结合,学科间保持相对独立的协同关系。交叉学科研究则推动AI与人文社科形成深度渗透的融合形态,二者在理论方法、问题域上相互交叉,催生出计算法学、数字人文、AI伦理、社会计算等新兴交叉研究方向,这类研究突破单一学科边界,将AI的技术方法与人文社科的价值内核、研究逻辑有机耦合,形成具有稳定知识体系与研究范式的交叉领域,成为AI与人文社科融合的主流形态。跨学科研究则代表着AI与人文社科融合的高阶形态,以新时代科技发展与社会治理的重大现实问题为核心,彻底打破AI技术学科与人文社科的传统划分,整合计算机科学、智能技术、哲学、伦理学、社会学、法学、传播学等多领域知识与方法,构建整体性的研究框架,如针对人工智能的社会治理、智能时代的人文价值守护、人机协同的社会发展模式等复杂问题的研究,实现从“学科导向”向“问题导向”的根本转变,通过多领域知识的系统重构,为AI与人文社科融合的实践难题提供整体性解决方案。AI与人文社科的交叉研究实践充分印证,多学科、交叉学科、跨学科研究是层层递进、相互支撑的知识整合体系,三者在科学实践中各有其价值与应用场景,共同推动着智能时代人文社科研究的范式革新与AI技术的人文向度发展,也为当代跨领域科学实践提供了可借鉴的研究路径与方法论遵循。 “科学园地”是以马克思主义哲学为根本哲学基础,以毛泽东思想、邓小平理论、“三个代表”重要思想、科学发展观、新时代中国特色社会主义思想为根本遵循,尤其以新时代中国特色社会主义法治思想为根本指引,以系统论、信息论、控制论为核心方法论支撑,融合系统科学基本原理构建的综合性学术研究概念。该概念以“科学”为根本尺度与核心导向,
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