NotebookLM 是谷歌开发的一款以文档为核心的 AI 协作与研究工具，即上传什么，它就学什么，例如PDF、Word、文本文件、网页或视频链接，然后这个工具的所有回答都仅限于在自己提供的资料范围内容，相当于互联网上的海量数据，避免出现信息幻觉。 另外一个就是可以解决从自己的海量文档中快速提取核心内容。以下是它常见的基本使用场景：
1、自动生成播客内容
这个是它目前最出圈的功能，它能把上传的枯燥论文或长篇报告，自动转化成一段两个 AI 主持人对话的音频，然后以一种自然、幽默的语气讨论文档里的核心观点，让自己像听广播一样听懂深奥的知识。
2、带有引用的回答
当问它问题时，它给出的每一个结论都会附带原文引用。这时候只需点击引用，它就会直接定位到上传的 PDF 里的具体段落。方便随时核实 AI 有没有说错，特别是对于写论文或需要核对事实的人是必选项。
3、智能整理与创作
这个除了能回答问题，然后可以协助自己生成学习指南，例如自动出考题，生成内容大纲以及-把碎片化的笔记整理成结构化的简报。
4、研究风格选择
本质上也就是现在的NotebookLM可以进行多任务处理能力，不再是传统那种问一句它答一句的简单对话框，而是一个可以根据自己的任务需求来调整风格。 旨在用来解决了它关于在AI搜索中的一个痛点，例如有时候只需要一个简单的答案，而有时候自己需要写一篇论文的应用场景。 这里的NotebookLM风格选择分为2种，即快速研究与深度研究。 快速研究风格：其特点就是响应速度快，满足在海量中抓取关键信息，例如在写作过程中突然想不起一个术语的定义，或者需要快速找几个相关的参考链接直接丢进笔记里。
深度研究风格：其特点是慢工出细活，逻辑严密，信源质量高，让其像一个专业的助理研究员。它不只是找关键词，还会阅读内容、交叉比对、筛选出最有权威性的资料，并整理成一份简报。 例如当要开始写一个全新的课题，需要了解整个行业的背景、现状和不同观点，这时候因为深度分析需要时间，所以就可以让它在后台运行，先去写别的，等它“研究”完了就会通知自己。
所以是“快查”还是“深挖”就看自己的任务需求了。
5、结构化现实世界的知识
即可以将零散的视觉素材转化为结构化的知识，例如只需拍几张节日烘焙的照片或上传一些草稿笔记，然后让 NotebookLM 将它们转换成一本精美的食谱书，也就是让AI理解现实世界并进行“文档化”处理。
该功能的核心在于多模态理解与信息重组的结合，即Gemini 和 NotebookLM的组合，直接让AI帮助完成从从“观察”到“记录”最繁琐的过程：
例如当拍下一张刚出炉的曲奇饼干照片时，Gemini 不仅仅看到了一堆像素。它能识别出这是“巧克力碎曲奇”，能根据色泽推断出它可能用了红糖，甚至能识别出放在旁边的原料瓶。就算没有写下步骤，AI 也能根据成品照片和常识，反向推导出大致的配方和烘焙流程格式，如：标题、配料表、分步步骤、小贴士等，也就是能看懂照片在说什么了。
它不再再局限于文本，而是让照片也可以成为一种输入语言，尤其是在节日期间大家通常很忙，没时间详细记录的场景下，那么则可以通过“拍照”这个最简单的动作，即可永久保存那些“只有奶奶知道”的秘方或自己随兴发挥的食谱知识库。
6、视频概览
这个功能属于NotebookLM自动生成播客内容的升级版，相当将之前的能‘听’升级到现在的能‘看’，即可以将笔记和文档转化为带旁白的视频。 如：让其指定某个主题的详细讲解或还是简短的进行摘要，从纯文本到视觉化内容的呈现，将枯燥的资料转化为易于吸收的短视频内容。让笔记不再死气沉沉，通过AI 自动提取逻辑、编写脚本、配音，并生成视觉画面。
它基于视觉觉引擎：Nano Banana (Imagen 3)，即Google 内部对最新图像生成模型Imagen 3 系列，AI 根据文档的内容，实时生成匹配的视觉画面，意味着视频里的图片不是搜来的，而是据文字意境“画”出来的。
主要应用于深度学习，例如让AI 深入挖掘文档细节，像老师一样循循善诱，同样适用于快速过一遍重点，类似于30秒了解某某技术短片生成，只需要几分钟即可。
7、总结
NotebookLM的3大核心点：即信息可靠性、理解多样化、知识结构化的个人或团队智能知识库。
信息可靠性：通过资料锁定与引用溯源，可以极大减少了AI幻觉，让生成内容始终建立在用户提供的材料作为基础，避免信息源污染的焦虑。
理解多样化：可支持从“快速查询”到“深度研究”的多风格处理，并能将文本转化为播客、视频等多媒体形态，适应不同场景下的学习与创作需求。
知识结构化：借助多模态理解能力，自动整理成逻辑清晰的文档，实现从现实观察到系统记录的跨越，且可检索、可复用的知识。
