下面的影片比較了 Google NotebookLM 和 Google Bard，兩者均由 Google Gemini Pro 提供支援。在數位工具和人工智慧領域，Google是先驅，不斷突破可能的極限。它的兩款最新產品 NotebookLM 和 Google Bard 都採用先進的 Gemini Pro 技術，引起了人們的強烈興趣，特別是在科學界。
如果您對這些工具之間的相對表現感到好奇，特別是在處理科學文獻和數據時，您會很高興知道最近的影片對這個主題有了一些了解。
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NotebookLM 概述
處於比較前沿的是 NotebookLM，這是一款旨在改進您的研究和學習過程的工具。 NotebookLM 因其允許用戶上傳各種個人文件的能力而脫穎而出——從 PDF 和 Google 文件到影片和音訊檔案。此功能允許語言模型直接引用這些文檔，提供更個人化的體驗。最初，對 NotebookLM 的存取僅限於美國，但透過 VPN，歐洲用戶現在可以探索其功能。
對隱私的認可
對於那些關心資料隱私的人來說，該影片確保上傳到 NotebookLM 的個人文件不會用於訓練模型。這意味著您的資料保持私密，只有您或您選擇的合作者才能存取。考慮到科學界數據的敏感性，這一點至關重要。
測試方法
影片中的演示者採用細緻的方法來測試 NotebookLM。他下載了 13 篇有關「Halison」主題的科學文章，並觀察 NotebookLM 和 Bard 如何回應不同的查詢。這種直接比較可以清楚地了解每種工具的優點和限制。
比較視角
當涉及常識問題時，巴德傾向於以更對話式的、類似維基百科的風格提供答案。另一方面，NotebookLM 提供了更簡潔、更科學的答案。然而，當涉及到回答有關 Halison 機制的複雜問題時，我們發現 NotebookLM 中引入的額外資源並沒有顯著改善其答案（相對於 Bard 的答案）。
處理科學數據：一個挑戰
NotebookLM 的一個顯著限制出現在它對科學文章中包含的圖形和圖表的管理上。雖然他精通文字來源，但他很難正確解釋圖形數據。這在一篇關於 Halison 的具體文章的分析中尤其明顯，其中 NotebookLM 無法處理視覺訊息阻礙了其有效性。
文字分析：NotebookLM 的強項
儘管在視覺資料方面存在困難，NotebookLM 仍顯示出處理純文字來源的強大能力。然而，這項壯舉在某種程度上因其目前在處理多模態資料方面的限製而黯然失色，而多模態資料在科學研究中往往至關重要。
未來展望：成長潛力
如果演講者的結論是 NotebookLM 還沒有完全準備好進行科學研究，那麼事實仍然是，它具有不可否認的成長潛力。其未來的發展，特別是在多模式資料的高效處理方面，可以大大提高其在科學界的實用性。
隨著技術的不斷發展，NotebookLM 和 Bard 等工具展示了人工智慧領域的持續創新。每個工具都有其獨特的功能和局限性，可以讓您一窺科學研究和數據分析的未來。如果您想知道如何將這些工具整合到您的研究中，請密切注意它們的發展，因為它們有望改變我們處理科學數據的方式。
來源 AI Matej
