Google NotebookLM đã thực sự thuyết phục tôi rằng AI có thể là một yếu tố thay đổi cuộc chơi về năng suất. Nếu bạn chưa biết, NotebookLM là trợ lý nghiên cứu cá nhân hóa được hỗ trợ bởi AI của Google. Hãy dành một chút thời gian để đọc lại cụm từ cuối cùng – trợ lý nghiên cứu. Chính cách Google mô tả đã làm rõ công cụ này được xây dựng dành cho sinh viên và các nhà nghiên cứu. Tuy nhiên, với các tính năng mà nó cung cấp, việc chỉ sử dụng NotebookLM cho mục đích học tập và nghiên cứu thực sự chưa thể hiện hết giá trị của nó.
Mặc dù là một sinh viên toàn thời gian và rất phụ thuộc vào NotebookLM cho việc học, tôi đã khám phá ra ba cách sử dụng công cụ này mà hoàn toàn không liên quan đến việc học tập hay nghiên cứu. Những ứng dụng này đã mở ra một góc nhìn mới về tiềm năng của AI trong công việc và cuộc sống hàng ngày. NotebookLM không chỉ là một công cụ thông minh, mà còn là một đối tác đa năng, giúp tối ưu hóa nhiều tác vụ tưởng chừng như tốn thời gian và công sức.
Chào mừng đến với NotebookLM trên màn hình iPad
3 Cách NotebookLM Giúp Bạn Vượt Xa Giới Hạn Nghiên Cứu
1. Chuẩn Bị Phỏng Vấn: Không Còn Bất Ngờ Trong Ngày Trọng Đại
Tôi gần đây đã có một vài buổi phỏng vấn tuyển sinh đại học và đã tìm kiếm khắp nơi một công cụ để giúp tôi chuẩn bị. Sau nhiều giờ thử nghiệm các công cụ ngẫu nhiên, ý tưởng sử dụng NotebookLM đột nhiên xuất hiện trong đầu tôi.
Vì vậy, tôi đã tạo một sổ ghi chú mới và thêm mọi tài liệu mà cán bộ tuyển sinh có thể tiếp cận. Tôi cũng tải lên một tài liệu tổng quan về trường đại học mà tôi đã nộp đơn. Sau khi các nguồn của tôi được tải lên, tôi yêu cầu NotebookLM tạo ra các câu hỏi tiềm năng mà tôi có thể được hỏi.
Bạn có thể nói rằng bất kỳ công cụ AI nào cũng có thể làm được điều đó. Nhưng điều làm NotebookLM nổi bật là nó đã rút ngữ cảnh từ tất cả các tài liệu của tôi để tạo ra các câu hỏi cá nhân hóa. Ví dụ, trường đại học tôi nộp đơn nhấn mạnh các giá trị: Xuất sắc (Excellence), Đam mê (Passion), Tôn trọng (Respect), Vẻ đẹp (Beauty) và Phục vụ (Service). Điều này được đề cập trong tài liệu tổng quan dài tám mươi trang về trường mà tôi đã tải lên, và NotebookLM đã chỉ ra chính xác:
Bạn hình dung mình sẽ thể hiện những giá trị này như thế nào, vừa là một sinh viên trong Khoa Khoa học và Kỹ thuật, vừa là một chuyên gia trong tương lai?
Tôi đã tải lên bảng điểm và đơn đăng ký trung học của mình, trong đó liệt kê chuyên ngành dự định của tôi. NotebookLM đã kết nối các điểm một cách thông minh:
Kết quả A Level của bạn cho thấy điểm cao trong các môn Khoa học Máy tính, Toán học và Vật lý. Bạn cảm thấy những môn học cụ thể này đã chuẩn bị cho bạn như thế nào trước những thách thức của chương trình Kỹ thuật Máy tính?
Vì kinh nghiệm làm việc của tôi xuất hiện trong cả sơ yếu lý lịch và biểu mẫu ngoại khóa mà tôi đã tải lên, NotebookLM đã đề xuất câu hỏi sau:
Bạn có kinh nghiệm sâu rộng với tư cách là một nhà báo công nghệ cho một số ấn phẩm. Đây là một nền tảng độc đáo đối với một ứng viên kỹ thuật. Công việc của bạn trong lĩnh vực báo chí công nghệ đã định hình sự hiểu biết và niềm yêu thích của bạn đối với lĩnh vực máy tính như thế nào?
Tôi chỉ có một dòng về thiết kế đồ họa cho một sự kiện của trường trong một tài liệu dài mười tám trang, và ngay cả điều đó cũng không bị bỏ qua:
Bạn đã đề cập đến thiết kế đồ họa là một kỹ năng. Chương trình Khoa học Máy tính của Đại học bao gồm các lĩnh vực như Đồ họa Máy tính & Trực quan hóa. Bạn hình dung kỹ năng thiết kế đồ họa của mình có thể kết nối hoặc nâng cao việc học của bạn trong một lĩnh vực kỹ thuật như Kỹ thuật Máy tính như thế nào?
Vì những câu hỏi này được tạo ra bằng cách sử dụng các tài liệu tôi tải lên, chúng mang tính cá nhân hóa và phù hợp hơn nhiều so với các câu hỏi chung chung mà các công cụ khác gợi ý.
NotebookLM liệt kê câu hỏi phỏng vấn dựa trên hồ sơ
Tính năng Audio Overviews gây sốt của NotebookLM cũng có chế độ tương tác, cho phép bạn tham gia vào podcast và thảo luận các nguồn của mình với các người dẫn chương trình do AI tạo ra. Vì vậy, khi tôi muốn mô phỏng một buổi phỏng vấn thử, tôi đã sử dụng chế độ tương tác để luyện tập trả lời các loại câu hỏi mà nó gợi ý. Đây là một cách tuyệt vời để rèn luyện kỹ năng phản xạ và trình bày, giúp tôi tự tin hơn rất nhiều trước ngày phỏng vấn chính thức.
2. Hỗ Trợ Tuyển Dụng: Đảm Bảo Không Bỏ Lỡ Chi Tiết Nào
Trong khi phần trước tập trung vào việc trở thành người được phỏng vấn, phần này nói về việc ở phía bên kia bàn. Tôi đã từng cần thuê một người để làm một công việc thiết kế đồ họa nhanh chóng, và không mất nhiều thời gian để hộp thư của tôi tràn ngập portfolio, thư xin việc và sơ yếu lý lịch. Mặc dù tôi đã chọn lọc được một vài ứng viên nổi bật, nhưng không thể thuê tất cả họ cho một công việc một lần duy nhất.
Vì vậy, tôi đã thêm các đơn ứng tuyển của họ vào một sổ ghi chú mới trên NotebookLM và chia sẻ một vài chi tiết về nhiệm vụ tôi cần. Trong vòng vài giây, NotebookLM đã liệt kê điểm mạnh của từng ứng viên dựa trên công việc tôi cần làm. Nó thậm chí còn chỉ ra rõ ràng điểm yếu của từng ứng viên và giúp tôi tạo ra sự kết nối giữa công việc trong quá khứ của họ và công việc tôi đang tìm kiếm. Tính năng Mind Map của NotebookLM, đặc biệt, đã trở thành cứu cánh trong trường hợp này. Một khi tôi đã có phần nào quyết định, tôi vẫn cần phỏng vấn các ứng viên để đảm bảo họ phù hợp.
Giao diện NotebookLM đang phân tích tài liệu ứng viên trên màn hình máy tính xách tay
Vì tôi đã tải lên tài liệu của họ vào sổ ghi chú, tôi chỉ đơn giản yêu cầu NotebookLM tạo ra một vài câu hỏi tiếp theo được điều chỉnh riêng cho đơn ứng tuyển của họ. Điều mà lẽ ra sẽ mất cả buổi chiều thì giờ chỉ mất vài phút. Và vì NotebookLM được căn cứ vào các nguồn của nó, với một số trích dẫn bên cạnh mỗi tuyên bố nó đưa ra, tôi không phải lo lắng về việc thiếu hoặc sai thông tin trong quá trình này. Điều này tăng cường độ tin cậy và hiệu quả trong quá trình đánh giá ứng viên, giúp tôi đưa ra quyết định tuyển dụng sáng suốt hơn.
3. Ra Quyết Định Mua Hàng: Tiết Kiệm Thời Gian Và Công Sức
Mặc dù tôi là một trong những người thiếu quyết đoán nhất hành tinh này, một lý do lớn khiến tôi gặp khó khăn trong việc mua sắm đơn giản là vì lượng thông tin khổng lồ ngoài kia.
Đọc hàng trăm trang đầy đủ các thông số kỹ thuật có thể nhanh chóng trở nên bực bội. Tương tự, việc phải cuộn xuống rồi cuộn lên và liên tục chuyển đổi giữa các tab chỉ để so sánh các tính năng đôi khi khiến tôi muốn bỏ qua việc mua sản phẩm hoàn toàn.
NotebookLM là một cứu cánh cho những nhiệm vụ tẻ nhạt như vậy. Vì bạn có thể thêm URL (và video YouTube) làm nguồn trong một sổ ghi chú, tất cả những gì tôi cần làm là thêm tất cả các liên kết vào một sổ ghi chú mới. Chẳng hạn, giả sử tôi muốn mua M3 MacBook Air. Tôi sẽ tải lên các thông số kỹ thuật của M3 MacBook Air được liệt kê trên trang web của Apple và danh sách trên Apple Store hoặc Amazon, tùy thuộc vào nơi tôi dự định mua. Đồng thời, tôi cũng có ngân sách hạn hẹp, và tôi có thể mua M2 MacBook Air với giá rẻ hơn nhiều. Vì vậy, tôi cũng tải lên các nguồn tương tự cho M2 Air.
Máy tính xách tay MacBook Air M3 màu bạc đặt trên bàn làm việc, minh họa cho việc so sánh sản phẩm
Sau đó, tôi đặt tất cả các câu hỏi mà tôi có. Chẳng hạn, tôi có thể yêu cầu nó liệt kê sự khác biệt giữa hai mẫu, và nó sẽ làm chính xác điều đó. Như tôi đã đề cập ở trên, NotebookLM chỉ tham chiếu thông tin từ các nguồn bạn tải lên, vì vậy nó sẽ không tìm kiếm thêm. Điều này có nghĩa là tôi không cần lo lắng về việc nó lấy thông tin từ web hoặc đơn giản là bịa đặt. Mỗi tuyên bố nó đưa ra cũng được hỗ trợ bởi các trích dẫn. Tôi thậm chí có thể yêu cầu nó tạo một bảng so sánh các sản phẩm theo các danh mục khác nhau.
Hãy coi NotebookLM như CTRL+F nhưng tốt hơn. Ví dụ, nếu tôi muốn kiểm tra xem M2 Air hỗ trợ bao nhiêu màn hình ngoài, tôi không cần phải cuộn qua toàn bộ bảng thông số kỹ thuật. Ngay cả khi tôi làm như vậy, tôi sẽ phải làm tương tự cho M3 Air. Thay vào đó, tôi chỉ cần hỏi NotebookLM trong sổ ghi chú tôi đã tạo, và nó sẽ đưa ra chính xác những gì tôi cần, cùng với một trích dẫn, để tôi biết nó lấy từ đâu.
Hãy nhớ rằng tôi không nói về việc đọc các đánh giá về sản phẩm – đó là một nhiệm vụ tôi sẽ luôn tự làm và thành thật mà nói, tôi rất thích làm. Tôi chỉ đề cập đến nhiệm vụ tẻ nhạt là đào sâu qua hàng trăm trang thông số kỹ thuật, cố gắng phát hiện những khác biệt nhỏ thực sự quan trọng.
NotebookLM: Khám Phá Tiềm Năng Vượt Trội Của AI Cá Nhân Hóa
Trong một thời gian dài, tôi chỉ sử dụng NotebookLM để ôn tập cho các kỳ thi của mình. Cuối cùng, tôi nhận ra rằng khi được sử dụng đúng cách, nó có khả năng làm được nhiều hơn là chỉ giúp tôi đạt điểm cao trong các kỳ thi giữa kỳ. Đây chính xác là loại công việc tôi muốn AI xử lý thay vì chỉ các tác vụ sáng tạo như tạo nội dung, hình ảnh và video. Khả năng cá nhân hóa thông tin, cung cấp câu trả lời dựa trên ngữ cảnh cụ thể và hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng là những ưu điểm vượt trội mà NotebookLM mang lại. Nó không chỉ là một công cụ, mà là một minh chứng rõ ràng cho tiềm năng của AI trong việc tối ưu hóa hiệu suất làm việc và học tập.
NotebookLM của Google thực sự là một minh chứng cho thấy AI không chỉ là công nghệ của tương lai mà đã trở thành một trợ thủ đắc lực trong hiện tại. Từ việc hỗ trợ các sinh viên đến các nhà tuyển dụng và cả những quyết định mua sắm hàng ngày, NotebookLM chứng minh rằng AI cá nhân hóa có thể nâng tầm năng suất của chúng ta một cách đáng kể. Đừng chỉ giới hạn nó trong khuôn khổ nghiên cứu, hãy khám phá và ứng dụng NotebookLM theo cách riêng của bạn để khai thác tối đa tiềm năng của công cụ AI mạnh mẽ này.
Bạn đã từng sử dụng NotebookLM chưa? Hãy chia sẻ những cách độc đáo mà bạn đã áp dụng công cụ này để tăng cường năng suất của mình trong phần bình luận dưới đây. Đừng quên khám phá thêm các bài viết khác của chúng tôi về những tiến bộ công nghệ mới nhất tại blogcongnghe.net!