“Mình từng ghét mind map – cho đến khi NotebookLM khiến chúng thực sự sống dậy.”

Trong nhiều năm, mình từng coi các ứng dụng năng suất (productivity tools) chẳng khác gì những buổi “team-building” nơi công sở: ý tưởng thì tốt, nhưng thực tế chỉ khiến công việc phức tạp hơn. Đặc biệt là mind map – mình luôn nghĩ đó chỉ là mấy “sơ đồ màu mè” mà tư vấn viên vẽ để biện minh cho mức phí 500 đô/giờ. Lúc học đại học, mình cũng từng vẽ vài sơ đồ tay – một khối ý chính giữa trang, vài nhánh con, vài mũi tên – nhưng chỉ để học vẹt cho qua kỳ thi.

Thế rồi NotebookLM – công cụ AI của Google mà mình vốn dùng để tổng hợp tài liệu nghiên cứu – đã thay đổi hoàn toàn góc nhìn đó. Nó không chỉ vẽ mind map, mà còn khiến mind map sống dậy theo đúng nghĩa đen: có thể đặt câu hỏi, tóm tắt từng nhánh, và thấy toàn bộ nguồn thông tin liên kết logic. Và chính trải nghiệm đó khiến mình nhận ra: bấy lâu nay, mình đã đánh giá sai cả một thế giới công cụ năng suất.

Từ bút mực và sổ tay – đến sự chuyển mình không ngờ

Mình không phải người “nghiện productivity”. Công việc viết lách của mình gắn liền với những thứ analog: sổ tay ô vuông, bút máy, và những trang giấy chi chít ghi chú. Trong nhiều năm, hệ thống ấy hoạt động tốt đến mức mình chẳng thấy cần công cụ kỹ thuật số nào cả.
Khi người khác dành 20 phút “color-code” danh sách việc cần làm, thì mình đã làm xong hai việc đầu tiên trong danh sách đó rồi.

Chính vì thế, mình tránh xa mọi app quản lý công việc – cho đến khi cái tên “NotebookLM” xuất hiện. Nó mang nhãn “Notebook” – thứ gợi nhắc mình về những cuốn sổ thân quen – nhưng lại được tăng cường bởi trí tuệ nhân tạo.

NotebookLM – Khi mind map trở nên thực sự thông minh

Khi mình bắt đầu thử, mọi thứ thay đổi ngay từ những phút đầu. Thay vì nhập từng ô thủ công như trong XMind hay FreeMind, NotebookLM tự động xây dựng mind map dựa trên những tài liệu mình tải lên – từ PDF học thuật, ghi chú nghiên cứu, đến bài viết và transcript.

Ví dụ: mình tải lên 12 file PDF về cấu trúc bàn phím “gasket mount” – một chủ đề kỹ thuật mình hoàn toàn mù tịt.
Sau vài phút, NotebookLM tự tạo sơ đồ các nhánh:

• Cấu trúc cơ khí

• Tác động âm học

• Trải nghiệm gõ

• So sánh vật liệu gasket

Khi click vào từng nhánh, mình có thể đặt câu hỏi trực tiếp, như “vì sao silicone được dùng nhiều hơn poron?”, và AI sẽ tóm tắt nội dung chính từ chính nguồn tài liệu mình đã tải lên. Đó là một trải nghiệm hoàn toàn mới: học bằng cách tương tác, thay vì chỉ đọc thụ động.

Tư duy phi tuyến tính – và cách NotebookLM khơi lại khả năng sáng tạo

Trước đây, sơ đồ tư duy giấy chỉ là hình vẽ rối mắt. Nhưng với mind map AI, mình có thể thu gọn hoặc mở rộng từng nhánh, chuyển từ “bức tranh lớn” sang chi tiết chỉ bằng một click. Toàn bộ diễn biến suy nghĩ, từ khái niệm trung tâm đến nhánh phụ, đều có thể điều hướng như một cuộc trò chuyện với chính bộ não của mình.

Thay vì cố gắng sắp xếp ý tưởng trước khi ghi chú, giờ mình chỉ cần “brain dump” toàn bộ suy nghĩ – rồi để NotebookLM tự tìm mối liên hệ. Đây chính là điểm khác biệt: nó không thay thế tư duy của mình, mà phản chiếu nó một cách thông minh và có trật tự.

Đối với người làm sáng tạo hay nghiên cứu, kiểu ghi chú phi tuyến tính này không chỉ giúp hiểu sâu hơn, mà còn giữ nguyên mạch cảm xúc và khám phá tự nhiên.

NotebookLM chưa hoàn hảo – nhưng đủ để định nghĩa lại “công cụ năng suất”

Sau khi “nghiện” tính năng mind map của NotebookLM, mình thử so sánh với các phần mềm khác như FreeMind, WiseMapping hay XMind. Kết quả khá rõ ràng:

Nói cách khác, NotebookLM là công cụ trí tuệ, trong khi các app khác vẫn là công cụ hình ảnh. Dù các phần mềm nguồn mở cho phép bạn tùy biến sâu hơn (màu, đường cong, nhánh xoắn), nhưng chúng thiếu phần “trí tuệ kết nối” mà NotebookLM mang lại.

Điều khiến mình thay đổi: Mind map không còn là sơ đồ – mà là “bản đồ của tư duy sống”

NotebookLM khiến mình nhận ra:

Năng suất không nằm ở việc sắp xếp gọn gàng, mà ở việc hiểu rõ mối liên kết giữa những điều mình học được.

Giờ đây, thay vì lật sổ ghi chép, mình mở NotebookLM, nhập tài liệu, và xem nó tự động kết nối ý tưởng, nguồn tham khảo, và câu hỏi mình từng đặt ra. Nó không chỉ thay thế hàng chục cuốn sổ, mà còn mở rộng cách mình học, sáng tạo, và ghi nhớ.

Mình từng coi các app năng suất là “đồ chơi phức tạp”. Giờ, mỗi lần mở NotebookLM, mình lại thấy một lớp học, một phòng thí nghiệm, và một tấm bản đồ trí tuệ.

Có thể trong tương lai, Google sẽ bổ sung thêm tính năng tùy chỉnh, giao diện màu sắc, hoặc chia sẻ cộng tác. Nhưng ngay cả khi chưa hoàn hảo, NotebookLM đã hoàn thành một điều to lớn: biến sơ đồ tư duy thành công cụ học tập tương tác thật sự.

The post NotebookLM – Khi một công cụ AI khiến mình nhìn lại cả thế giới “năng suất” appeared first on Nhật Phúc.

“Mình không cần app lịch trình nữa — vì NotebookLM hiểu rõ mình muốn gì hơn chính mình.”

Mình từng nghĩ việc lên kế hoạch du lịch là một niềm vui — cho đến khi nó trở thành… một công việc thứ hai. Email xác nhận vé bay nằm lẫn trong hộp thư, danh sách nhà hàng rải rác trên Reddit, còn bookmark từ blog du lịch thì mình chẳng nhớ nổi vì sao lại lưu. Những bảng Excel đầy màu sắc, mình đã thử hết. Kết quả? Mình vẫn không nhớ nổi vì sao lại chọn khách sạn đó hay quán cà phê kia. Rồi mình thử NotebookLM – công cụ AI của Google vốn được tạo ra cho nghiên cứu và tổng hợp tài liệu. Bất ngờ thay, nó lại trở thành trợ lý du lịch thông minh nhất mình từng có – không chỉ sắp xếp hành trình, mà còn hiểu rõ lý do đằng sau từng lựa chọn.

Vấn đề của các ứng dụng du lịch truyền thống: Chúng nhớ “cái gì”, chứ không nhớ “tại sao”

Tất cả các ứng dụng mình từng dùng – từ TripIt đến Notion template – đều hoạt động theo cùng một nguyên tắc: nhập dữ liệu, kéo thả lịch trình, ghim địa điểm. Nhưng chẳng ứng dụng nào ghi nhớ lý do mình chọn một nơi nào đó. Ba tuần sau, nhìn bản đồ Google đầy chấm ghim, mình hoàn toàn quên mất “vì sao” mình từng quan tâm đến chỗ đó. Các app chỉ lưu thông tin. Còn NotebookLM lưu lại ngữ cảnh.

NotebookLM – Từ công cụ nghiên cứu thành “trợ lý du lịch có trí nhớ”

Mình bắt đầu bằng cách tải lên mọi thứ: file PDF xác nhận chuyến bay, ảnh chụp khách sạn, thread Reddit về “hidden gems” ở Jasper, ba bài blog về Banff, và cả transcript của video hướng dẫn trên YouTube.

NotebookLM xử lý tất cả chỉ trong vài phút. Nhưng điều kỳ diệu không nằm ở chỗ “lưu trữ” – mà ở cách nó kết nối thông tin. Khi mình hỏi:

“Có nhà hàng nào ngon gần khách sạn của mình không?”

NotebookLM không chỉ liệt kê danh sách quán ăn. Nó nhận ra khách sạn mình đã chọn, tra chéo với bài blog và ghi chú, rồi gợi ý ba quán chỉ cách chưa đến 10 phút đi bộ. Một trong số đó? Chính là nơi có món sườn bison mình từng đánh dấu.

Không app lịch trình nào làm được điều này, bởi NotebookLM hiểu mối liên hệ giữa các nguồn dữ liệu của riêng bạn – chứ không phải dữ liệu chung của internet.

Giữ lại bối cảnh ra quyết định – thứ mà con người hay quên

Trong quá trình chọn khách sạn, mình so sánh bốn nơi ở Banff, mỗi nơi ghi rõ ưu và nhược điểm. Khi quyết định xong, mình chỉ nói với NotebookLM rằng mình đã chọn khách sạn X vì “gần quán ăn yêu thích và có bồn tắm nước nóng nhìn ra núi.”
Sau đó, khi hỏi: “Từ khách sạn mình đi bộ tới địa điểm đó được không?”

Nó không chỉ trả lời “10 phút đi bộ”, mà còn nhắc lại một mẹo nhỏ trong bài blog cũ — nên đi sáng sớm để thấy bình minh phủ lên dãy núi. Đó chính là sức mạnh của trí nhớ ngữ cảnh – thứ biến việc lên kế hoạch từ khô khan thành trải nghiệm có cảm xúc.

Audio Overview – Khi hành trình của bạn trở thành một podcast

Một tính năng khiến mình ngạc nhiên là audio overview – nơi NotebookLM “kể lại” toàn bộ nghiên cứu của bạn bằng giọng hội thoại. Nghe như podcast riêng về chuyến đi của mình vậy.

• Giờ nghỉ trưa, mình bật nghe NotebookLM tóm tắt trong 10 phút:
• “Ba nguồn khác nhau nhắc tới một tiệm sách cổ, bốn nhà hàng yêu thích của bạn đều nằm dọc cùng tuyến hiking trail…”
• Nó giúp mình nhìn thấy mối liên hệ mà bình thường dễ bỏ qua.
• Nếu các app lịch trình khác đưa ra checklist, thì NotebookLM lại đưa ra bức tranh tổng thể.

Nguồn trích dẫn rõ ràng – không chỉ đúng, mà còn đáng tin

Mỗi khi NotebookLM đưa ra gợi ý, nó đều dẫn nguồn cụ thể: đến từ bài blog nào, Reddit thread nào, hay email xác nhận nào. Điều này cực kỳ quan trọng — đặc biệt khi bạn phải chọn giữa hàng loạt lời khuyên. Ví dụ, khi nó nói “quán cà phê này đáng để xếp hàng”, mình có thể click để xem đó là nhận xét từ food blogger mình tin tưởng, chứ không phải người ngẫu nhiên trên mạng.

Không giống ChatGPT hay Perplexity vốn trả lời từ Internet rộng lớn, NotebookLM chỉ dựa vào tài liệu bạn cung cấp – nên câu trả lời mang tính cá nhân và chính xác hơn nhiều.

Điểm trừ nhỏ: Chưa phải ứng dụng hành trình tự động

NotebookLM không tự tạo lịch trình ngày-đêm, cũng không tối ưu lộ trình như Google Trips. Nó không phải “người sắp xếp chuyến đi”, mà là trợ lý nghiên cứu giúp bạn hiểu rõ mình muốn gì. Sau khi NotebookLM giúp mình làm rõ mọi chi tiết, việc nhập lại vào Google Calendar chỉ mất 20 phút – thay vì hàng giờ lục lại bookmark.

Ngoài ra, tính năng cộng tác vẫn còn hạn chế. Bạn có thể chia sẻ workspace, nhưng không tiện như Notion hay Google Docs. NotebookLM phù hợp nhất với người tự lên kế hoạch hoặc nhóm nhỏ có một người tổng hợp chính.

NotebookLM không chỉ giúp bạn lên kế hoạch, mà còn giúp bạn “nhớ lý do” của hành trình

Hầu hết ứng dụng du lịch tập trung vào tổ chức: thêm, sắp, kéo thả. NotebookLM thì tập trung vào hiểu và kết nối.

Nó không chỉ nhớ bạn sẽ đi đâu, mà còn nhớ vì sao bạn muốn đến đó. Nó không thay thế các app lịch trình, nhưng nó khiến mọi quyết định của bạn có ý nghĩa hơn, nhẹ nhàng hơn, và quan trọng nhất — phản ánh đúng chính bạn. Nếu bạn từng bị ngộp giữa hàng tá tab, bookmark, và ghi chú, thì NotebookLM sẽ khiến bạn thốt lên:

“Đây chính là thứ tôi luôn mong các app du lịch làm được – nhưng chưa bao giờ.”

The post NotebookLM – Khi trợ lý AI của Google biến thành “người bạn đồng hành” trong mỗi chuyến đi appeared first on Nhật Phúc.

Điều làm cho trợ lý nghiên cứu của Google sử dụng AI, NotebookLM, nổi bật so với hàng trăm công cụ AI khác là tính năng Audio Overview. Nếu bạn chưa quen thuộc với nó, tính năng này có thể biến các nguồn thành các “cuộc thảo luận chuyên sâu,” nơi hai người dẫn ảo thảo luận về các nguồn một cách hấp dẫn.

Thú vị là, một số người dùng đã bắt đầu nghe thấy một giọng nói thứ ba bất ngờ khi họ tạo Audio Overviews, và không ai chắc chắn nó đến từ đâu. Mặc dù có thể chỉ là một lỗi, nhưng cũng có thể đây là dấu hiệu cho một tính năng sắp ra mắt.

NotebookLM sẽ sớm có thêm giọng nói và phương ngữ mới

Kể từ khi NotebookLM công bố Audio Overviews, họ đã sử dụng cùng hai giọng nói để dẫn chuyện, một nam và một nữ. Cả hai người dẫn ảo tạo ra sự trao đổi tự nhiên để giải thích ghi chú của bạn.

Một người dùng trên subreddit r/notebooklm gần đây đã báo cáo rằng họ đã nghe thấy một giọng nam thứ ba trong cuộc trò chuyện.

Các người dùng khác của NotebookLM cũng đã tham gia thảo luận, với một người nói rằng họ nghe thấy giọng thứ ba xuất hiện khi họ tạo các podcast dài hơn. Một người dùng khác cũng nhận xét tương tự, nói rằng họ đã chú ý điều này trong các podcast họ tạo ra dài hơn hai giờ.

Mặc dù tôi đã sử dụng Audio Overviews từ khi Google công bố tính năng này và thường tạo ra các podcast dài, tôi chưa bao giờ nhận thấy điều này… cho đến vài phút trước. Giống như những người dùng khác, tôi đã nghe thấy một giọng nam thứ ba trong Audio Overview của mình bất ngờ, chỉ trong vài giây, và rồi nó biến mất. Nó không lặp lại và không giống giọng của bất kỳ người dẫn gốc nào. Thú vị là, nó đủ nhẹ nhàng để bạn bỏ lỡ nếu không chú ý.

Mặc dù bạn có thể nghĩ rằng đây là một lỗi, nhưng có thể NotebookLM đang âm thầm thử nghiệm một nâng cấp mới. Trong một phiên AMA do NotebookLM tổ chức trên X (trước đây là Twitter), đội ngũ cho biết rằng giọng nói và phương ngữ mới sẽ “sớm ra mắt.” Vì vậy, giọng nam bất ngờ mà người dùng NotebookLM nhận thấy có thể chỉ là một bản xem trước sớm của điều gì sắp tới.

Thành thật mà nói, đây là một thay đổi mà tôi thực sự háo hức. Nếu bạn tạo nhiều Audio Overviews như tôi, việc nghe cùng một giọng nói có thể trở nên hơi đơn điệu. Vì vậy, một bộ giọng nói mới mà bạn có thể linh hoạt chuyển đổi tùy thuộc vào bối cảnh hoặc sở thích cá nhân sẽ là một sự thay đổi đáng hoan nghênh.

The post NotebookLM của Google: Tính năng Audio Overview và giọng nói bí ẩn thứ ba appeared first on Nhật Phúc.

Người dùng cũng nhận thấy điều đó, và NotebookLM nhanh chóng trở nên phổ biến nhờ tính năng Audio Overviews. Do đó, Google đã liên tục thêm các tính năng mới vào NotebookLM và tích cực lắng nghe phản hồi từ người dùng. Mới đây, đội ngũ đã bổ sung tính năng chia sẻ sổ tay công khai với một liên kết duy nhất. Trước đây, cách duy nhất để chia sẻ sổ tay là qua địa chỉ email của người nhận, điều này thực sự hạn chế khả năng chia sẻ do cần biết email của người khác.

Mặc dù NotebookLM mất khá lâu để thêm tính năng cơ bản nhưng cần thiết này, muộn còn hơn không, phải không? Bây giờ khi tính năng đã có, đây là 3 cách tôi đang sử dụng nó.

Chia sẻ sổ tay ôn thi với bạn học

Dù tôi đã sử dụng NotebookLM cho nhiều việc không liên quan đến học tập, như chuẩn bị phỏng vấn xin việc, phần lớn những gì tôi làm với NotebookLM vẫn liên quan đến học thuật. Tôi chủ yếu dùng công cụ này để ôn thi, nhờ có các tính năng như chuyển đổi slide bài giảng thành podcast gọi là Audio Overviews và Mind Maps để thấy sự kết nối giữa các chủ đề khác nhau.

Nó cũng cho phép bạn đặt câu hỏi về các nguồn đã tải lên sổ tay của bạn mà không cần lo ngại AI đưa ra thông tin sai lệch. Điều này là do NotebookLM chỉ tham chiếu tài liệu bạn đã tải lên khi trả lời câu hỏi của bạn hoặc tạo Audio Overview hay Mind Map.

Khi học kỳ bắt đầu, tôi tạo các sổ tay khác nhau cho từng môn học. Chẳng hạn, học kỳ này tôi có sáu môn khác nhau, tức là sáu sổ tay. Cuối tuần, tôi thêm tất cả nội dung đã học, bao gồm slide bài giảng, bài tập, và ghi chú tay của mình vào sổ tay tương ứng.

Dù bạn là sinh viên hay đã tốt nghiệp từ lâu, có lẽ bạn biết rằng không gì báo hiệu mùa thi bằng việc bạn học hỏi bạn lúc phút chót để xin ghi chú. Do tất cả ghi chú của tôi luôn được tổ chức trong các sổ tay NotebookLM riêng biệt, một lựa chọn là yêu cầu email của bạn học, thêm họ vào và sau đó chia sẻ liên kết. Dù cách này hiệu quả nếu chỉ có một bạn học, nhưng sẽ rất phiền hà khi nhiều người yêu cầu.

Đây là lúc tính năng liên kết công khai mới trở nên hữu ích. Thay vì thêm từng người qua email, tôi có thể tạo một liên kết chia sẻ và gửi vào nhóm chat lớp. Dù người xem không thể chỉnh sửa nội dung gốc, họ có thể tương tác với sổ tay công khai bằng cách tạo Audio Overviews, Mind Maps, hoặc thậm chí đặt câu hỏi trong bảng Chat.

Giúp thành viên gia đình hiểu cách sử dụng thiết bị

Tôi đã thử tạo một sổ tay mới trên NotebookLM và tải lên hướng dẫn sử dụng TV. NotebookLM có chế độ Audio Overview tương tác (đang thử nghiệm) cho phép bạn ngắt lời hai người dẫn ảo khi họ thảo luận về các nguồn của bạn và chia sẻ ý kiến hoặc đặt câu hỏi.

Tôi đã làm đúng như vậy. Tôi hỏi những câu hỏi mà bà tôi thường gọi điện hỏi, và các người dẫn đã bình tĩnh hướng dẫn tôi từng bước. Tôi cũng thử hỏi trong bảng Chat, và nó hoạt động hoàn hảo (như đã thấy trong hình trên).

Tất nhiên, cũng có giới hạn khi làm điều này, nhưng đối với những câu hỏi đơn giản như chuyển đổi đầu vào hoặc khắc phục sự cố không có âm thanh, nó hoạt động khá tốt. Sau đó, tôi tạo một liên kết công khai, và để giúp bà, tôi mở liên kết đến sổ tay trong một tab Safari riêng. Tôi thậm chí còn ghim nó vào màn hình chính của bà, để bà chỉ cần nhấn vào biểu tượng để truy cập sổ tay khi cần trợ giúp.

Khi bạn bè của bà cần trợ giúp với cùng một vấn đề (vì tất nhiên là họ cần), tôi chỉ cần chuyển tiếp cùng một liên kết cho họ. Dễ dàng như vậy!

Chia sẻ ghi chú và lịch trình họp với đồng đội

Một cuộc họp nhóm không thể hoàn chỉnh nếu không có ai đó đến muộn mười phút. Dù việc tóm tắt nhanh một lần không quá khó khăn, nhưng làm điều đó mỗi lần có thể rất mệt mỏi. Và việc tóm tắt một cuộc họp kéo dài năm mươi phút cho ai đó không tham dự là một thử thách khác. Chuyển tiếp ghi chú cuộc họp là một lựa chọn, nhưng điều đó cũng đi kèm với hàng tá câu hỏi tiếp theo.

Vì vậy, để làm mọi thứ dễ dàng hơn cho tôi (và mọi người khác), tôi bắt đầu tải lên tất cả ghi chú và lịch trình họp vào một sổ tay NotebookLM duy nhất. Nếu ai đó bỏ lỡ cuộc họp, tất cả những gì họ cần làm là mở sổ tay và hỏi AI bất kỳ câu hỏi nào họ có.

Nếu họ muốn nghe những điểm chính dưới dạng âm thanh, họ cũng có thể tạo một Audio Overview! Và thay vì phải tìm kiếm từng người bỏ lỡ cuộc họp, hỏi địa chỉ email của họ và chia sẻ sổ tay với họ, việc tạo một liên kết công khai làm cho mọi thứ đơn giản hơn nhiều.

Điều về tính năng này là bạn sẽ không nhận ra tầm quan trọng của nó cho đến khi nhiều người bắt đầu nhắn tin yêu cầu truy cập vào sổ tay NotebookLM mà bạn đã chia sẻ trong nhóm chat. Những gì tôi đã đề cập ở trên chỉ là một số cách tôi đã sử dụng liên kết công khai, nhưng nó thực sự là một bổ sung đáng hoan nghênh. Bây giờ, chỉ còn chờ đội ngũ NotebookLM bổ sung thêm những tính năng khác để làm cho nó thậm chí còn tốt hơn!

The post 3 cách sử dụng NotebookLM để chia sẻ thông tin hiệu quả appeared first on Nhật Phúc.

NotebookLM không phải là ứng dụng ghi chú độc lập

Không cần tạo ghi chú từ đầu

Dù tên gọi ‘NotebookLM’ có thể gợi lên hình ảnh của một ứng dụng ghi chú thông thường, điều quan trọng là phải hiểu rằng thiết kế và mục đích của nó hoàn toàn khác biệt. NotebookLM không được xây dựng để trở thành công cụ ghi chép chính hàng ngày của bạn. Thay vào đó, nó là một động cơ phân tích AI-powered hoạt động dựa trên thông tin bạn cung cấp.

Rốt cuộc, không giống như các ứng dụng truyền thống, NotebookLM không cung cấp cách nhanh chóng để ghi lại một ý tưởng. Bạn sẽ không thể chỉ mở nó lên và bắt đầu gõ một ghi chú mới từ đầu như khi sử dụng Google Keep hay Evernote.

Ngay cả khi NotebookLM tạo ra một bản tóm tắt và bạn muốn tạo ghi chú mới dựa trên đó, các tùy chọn định dạng khá cơ bản. Bạn sẽ không tìm thấy trình chỉnh sửa văn bản phong phú, hỗ trợ Markdown mạnh mẽ hay các tùy chọn phong cách đa dạng như các ứng dụng ghi chú chuyên dụng khác. Không có tiện ích mở rộng web hay phương pháp tổ chức mạnh mẽ. Tổng thể, giá trị của NotebookLM đến từ việc đọc và hiểu tài liệu của bạn, chứ không phải từ việc trở thành một bức tranh trống cho việc tạo nhanh. Nó không đe dọa trực tiếp đến một ứng dụng ghi chú.

NotebookLM hỗ trợ nhiều loại ghi chú

Markdown, .txt, Google Docs, và nhiều hơn nữa!

Một trong những lý do lớn nhất khiến tôi chấp nhận NotebookLM như một đối tác là tính linh hoạt của nó với các loại tệp tin. Tôi đã dành nhiều năm xây dựng kho kiến thức của mình theo nhiều cách khác nhau. Dù đó là một ý tưởng nhanh tôi ghi lại trong tệp .txt, ghi chú nghiên cứu chi tiết xuất từ Obsidian dưới dạng Markdown, hay một báo cáo PDF toàn diện mà tôi tải xuống, tôi chỉ cần tải chúng lên NotebookLM và bắt đầu có những cuộc trò chuyện phức tạp. Nó hoạt động một cách tuyệt vời.

Hỗ trợ cho hình ảnh là một bất ngờ thú vị đối với tôi. Tôi thường bao gồm ảnh chụp màn hình, sơ đồ, hoặc thậm chí ghi chú viết tay trong nghiên cứu của mình. Tôi có thể thêm chúng vào notebook và để AI của NotebookLM thực hiện phép màu. Đôi khi, ngoài các tệp Obsidian của tôi, tôi cũng thêm URL web và video YouTube vào NotebookLM.

Ví dụ, khi tôi đang học về Docker, tôi đã thêm vài hướng dẫn Docker cũng như các video toàn diện về cùng chủ đề từ YouTube. Sự linh hoạt này không thể tìm thấy ở bất kỳ ứng dụng ghi chú nào có AI.

NotebookLM vượt xa các tóm tắt AI

Đừng chỉ dừng lại ở các tóm tắt AI

Khi tôi lần đầu nghe về NotebookLM, tôi nghĩ rằng nó có thể chỉ là một công cụ khác để tạo ra các tóm tắt AI. Và dù nó làm điều đó một cách xuất sắc, tôi đã khám phá ra nó còn nhiều hơn thế. Nó đã biến đổi cách tôi tương tác với ghi chú và mở ra sự tham gia tích cực và sự hiểu biết sâu sắc hơn.

Có lẽ tính năng yêu thích của tôi là trò chuyện với kiến thức của chính mình. Sau khi tải lên nguồn tài liệu của mình, tôi không chỉ nhận được một tóm tắt tĩnh. Tôi có thể thực sự trò chuyện với NotebookLM về tài liệu của mình. Thay vì tìm kiếm các chi tiết này thủ công và mất hàng giờ, NotebookLM thực hiện công việc nặng nhọc và mang lại cho tôi câu trả lời liên quan trong thời gian ngắn. Ngoài ra, NotebookLM còn hỗ trợ bản đồ tư duy cho các chủ đề phức tạp của tôi, và các bản tóm tắt âm thanh nơi tôi tạo ra các đoạn ghi âm phong cách podcast.

Chia sẻ liền mạch trong NotebookLM

Cộng tác như một chuyên gia

Đây là nơi NotebookLM tỏa sáng như một công cụ cộng tác. Tôi thấy khả năng chia sẻ của nó rất liền mạch và được thiết kế chu đáo. Tôi có thể chia sẻ toàn bộ notebook nghiên cứu với đồng nghiệp, bạn học và cộng tác viên.

Điều này có nghĩa là họ có quyền truy cập vào tất cả các nguồn tài liệu đã tải lên – dù đó là PDF, tài liệu Google Docs, bài viết web, tệp Markdown, tóm tắt AI, bản đồ tư duy và nhiều hơn nữa. NotebookLM gần đây đã thêm hỗ trợ chia sẻ công khai. Điều này loại bỏ rất nhiều rào cản, đặc biệt là khi tôi không có địa chỉ email của mọi người.

Ghi chú thông minh hơn, bạn thông minh hơn

Có thể nói sức mạnh thực sự của NotebookLM không nằm ở việc thay thế công cụ ghi chú của bạn mà là ở việc nâng cao chúng. Nó hoạt động như một lớp phân tích thông minh, mang lại sức sống mới cho các ghi chú hiện có của bạn. Vậy bạn còn chờ gì nữa? Dù bạn dùng Notion, Obsidian, OneNote, Evernote hay Standard Notes, hãy xuất ghi chú của bạn ra định dạng phù hợp, thêm chúng vào NotebookLM, và mở khóa tương lai của quản lý kiến thức hiệu quả trong thời gian ngắn.

The post NotebookLM: đối tác AI mạnh mẽ cho việc quản lý ghi chú appeared first on Nhật Phúc.

Google có một trợ lý nghiên cứu bị đánh giá thấp mang tên NotebookLM. Thú vị thay, công cụ này không nổi tiếng vì khả năng nghiên cứu mà nhờ tính năng Audio Overviews, cho phép bạn biến nguồn tài liệu thành podcast do AI tạo ra. Các podcast mà NotebookLM tạo ra rất thú vị và, bất ngờ thay, không có giọng đọc robot như hầu hết các công cụ AI khác. Hai người dẫn chương trình có giọng nói tự nhiên, gần như bạn đang nghe hai người thật thảo luận về tài liệu bạn gửi cho họ.

Mặc dù các Audio Overviews này đã được Gemini hỗ trợ từ khi Google thêm vào NotebookLM vào tháng 9 năm 2024, tính năng ban đầu chỉ giới hạn ở NotebookLM. Vào tháng 3 năm 2025, Google cuối cùng đã đưa Audio Overviews đến trực tiếp giao diện của Gemini. Giờ đây, tính năng này cũng sẽ xuất hiện trong Google Search.

Google đang thử nghiệm Audio Overviews trực tiếp trong Search

Theo thông báo trong bài viết trên blog The Keyword của Google, Google đang ra mắt Audio Overviews trong Search như một thử nghiệm của Google Labs. Bài viết giải thích rằng Search Audio Overviews sẽ sử dụng mô hình Gemini mới nhất để tạo ra các bản tóm tắt âm thanh nhanh chóng và dễ hiểu cho một số truy vấn tìm kiếm nhất định.

Dựa trên hình ảnh mà Google chia sẻ, có vẻ như thử nghiệm sẽ hiển thị một Audio Overview ngắn trên trang kết quả tìm kiếm, ngay bên dưới phần Mọi người cũng hỏi.

Mặc dù chưa được phổ biến rộng rãi, bất kỳ ai cũng có thể thử nghiệm bằng cách tham gia thử nghiệm trong Labs. Bạn có thể làm điều đó bằng cách truy cập trang web Google Labs này và nhấn nút Bật. Sau đó, chuyển đổi công tắc bên cạnh Bật hoặc tắt thử nghiệm này và nhấn nút Bắt đầu tìm kiếm.

Thao tác này sẽ bật tất cả các thử nghiệm AI Overviews mà Google Labs hiện đang thử nghiệm, bao gồm cả việc tăng cường AI Overviews trong Google Search. Google cho biết các tính năng từ những thử nghiệm này có thể xuất hiện trên trang kết quả tìm kiếm trong ứng dụng Google, một số trình duyệt di động và trên máy tính để bàn Chrome. Audio Overviews sẽ chỉ xuất hiện trên các trang kết quả tìm kiếm mà hệ thống của Google xác định rằng chúng sẽ hữu ích.

Vì Audio Overviews trong Gemini thường ngắn hơn nhiều so với những gì bạn có thể tạo ra trong NotebookLM, tôi tin rằng trường hợp tương tự cũng sẽ xảy ra trong Search. Tôi cũng tò mò liệu chúng có được yêu thích như của NotebookLM không. Tôi đoán rằng chúng sẽ được tạo ra khi người dùng nhấp vào một kích hoạt hoặc gợi ý nào đó, điều này khiến tôi tự hỏi liệu người dùng có sẵn lòng chờ đợi một bản tóm tắt âm thanh tải lên không, đặc biệt khi chỉ mất ít thời gian hơn để lướt qua văn bản.

The post Google thử nghiệm tính năng Audio Overviews trong Google Search appeared first on Nhật Phúc.

Tôi luôn sử dụng NotebookLM độc lập. Dù đã thấy nhiều người thử nghiệm và kết hợp NotebookLM với các công cụ như OneNote, tôi chưa bao giờ cảm thấy cần phải kết hợp nó với bất kỳ thứ gì khác, vì những gì nó cung cấp đã rất đầy đủ.

Nhưng trong tuần qua, tôi đã quyết định cuối cùng cũng thay đổi, và mang một công cụ AI khác mà tôi đã thử nghiệm một thời gian vào cuộc chơi: Perplexity. Ý định của tôi không phải là tìm một sự thay thế cho NotebookLM. Thay vào đó, tôi muốn xem điều gì sẽ xảy ra nếu tôi sử dụng cả hai cùng nhau.

Tôi có quay lại sử dụng chỉ NotebookLM như trước đây không? Hay nó sẽ hoàn toàn biến đổi quy trình làm việc của tôi theo hướng tốt hơn? Đáng ngạc nhiên là, điều thứ hai đã xảy ra, và hai công cụ AI này bổ sung cho nhau tốt hơn tôi mong đợi.

Tại sao tôi kết hợp NotebookLM với Perplexity ngay từ đầu

Mặc dù cả NotebookLM và Perplexity đều được thiết kế để làm cho quá trình nghiên cứu trở nên nhanh chóng và đơn giản hơn, chúng lại xử lý những phần hoàn toàn khác nhau của quá trình nghiên cứu. Perplexity là một công cụ tìm kiếm AI, được thiết kế để giúp giảm bớt thời gian bạn dành cho việc tìm kiếm thông tin.

Ngược lại, công việc của NotebookLM bắt đầu sau khi bạn đã thu thập thông tin. Nó có thể giúp bạn tổ chức, hiểu và khám phá chủ đề mà bạn đang nghiên cứu theo nhiều cách khác nhau. Mặc dù Google đã thêm tính năng Khám phá nguồn vào NotebookLM không lâu trước đây, cho phép bạn mô tả loại nguồn mà bạn muốn thêm vào sổ ghi chú và có thể tìm kiếm trên web cho bạn, nhưng nó vẫn có khá nhiều hạn chế.

Ban đầu, nó chỉ có thể tổng hợp tối đa mười nguồn đề xuất tại một thời điểm. Tôi cũng không phải lúc nào cũng hài lòng với các nguồn mà nó thu thập cho tôi, vì vậy tôi thường tự tìm nguồn từ web. Mặt khác, Perplexity được thiết kế để tìm kiếm trên internet theo thời gian thực và thu thập thông tin từ các nguồn đáng tin cậy.

Vì vậy, về cơ bản, nơi nào NotebookLM còn thiếu, Perplexity lại tỏa sáng (và ngược lại). Và khi bạn kết hợp sức mạnh của cả hai công cụ AI, bạn sẽ có một bộ công cụ nghiên cứu thông minh và hiệu quả hơn rất nhiều so với việc sử dụng từng cái một.

Perplexity đảm nhận việc tìm kiếm các nguồn

Như tôi đã đề cập ở trên, chìa khóa ở đây là tận dụng tối đa sức mạnh của NotebookLM và Perplexity. Và cách tôi sử dụng các công cụ này rất đơn giản. Perplexity tìm kiếm các nguồn liên quan đến chủ đề tôi đang học, tôi tạo một sổ ghi chú mới trong NotebookLM và tải lên tất cả các nguồn, sau đó sử dụng các tính năng khác nhau của NotebookLM để tương tác với thông tin. Điều này có vẻ hơi khó hiểu, vì vậy tôi sẽ minh họa bằng một ví dụ.

Giả sử tôi là sinh viên ngành khoa học máy tính, đang chuẩn bị cho kỳ thi giữa kỳ môn Lập trình Hướng đối tượng, và tôi cảm thấy bối rối về các nguyên tắc chính của mô hình này. Dù một lựa chọn là tải trực tiếp bài giảng lên NotebookLM, giả sử tôi muốn xem cách mà web giải thích về nó và bài giảng của tôi không có đủ thông tin.

Thay vì tự mình tìm kiếm trên web, tôi sẽ yêu cầu Perplexity tìm các nguồn đáng tin cậy tập trung vào chủ đề này. Dưới đây là một ví dụ yêu cầu:

Tìm các nguồn đáng tin cậy giải thích các nguyên tắc chính của lập trình hướng đối tượng, bao gồm đóng gói, kế thừa và đa hình. Cung cấp liên kết tới các bài viết, hướng dẫn, hoặc tài liệu cung cấp ví dụ và giải thích rõ ràng

Chỉ trong vài giây, Perplexity đã tổng hợp những thông tin chi tiết và trả lời câu hỏi của tôi (tức là giải thích các nguyên tắc chính của Lập trình Hướng đối tượng). Tuy nhiên, đó không thực sự là lý do tôi sử dụng Perplexity ở đây. Thay vào đó, có một tab Nguồn bên cạnh tab Trả lời mà, như bạn có thể hình dung, bao gồm danh sách tất cả các nguồn mà nó đã lấy thông tin.

NotebookLM giúp tổ chức và tương tác với các nguồn mà Perplexity tìm thấy

Một khi Perplexity đã tìm ra các nguồn tôi cần, tôi tạo một sổ ghi chú mới trong NotebookLM và tải lên tất cả.

The post Cách kết hợp NotebookLM với Perplexity để tối ưu hóa nghiên cứu AI appeared first on Nhật Phúc.

The post Mẹo tích hợp Obsidian và NotebookLM appeared first on Nhật Phúc.

Gần đây, Google đã công bố hàng loạt tính năng mới cho bộ công cụ Workspace của mình, bao gồm Google Docs. Trong số đó, việc tích hợp các Audio Overviews giống như NotebookLM vào Google Docs là điểm nhấn nổi bật. Nếu trước đây người dùng chỉ có thể tạo nội dung âm thanh này trên website của NotebookLM, thì giờ đây, công việc chuyển đổi tài liệu sang âm thanh đã có thể thực hiện dễ dàng hơn, chỉ với vài cú nhấp chuột.

Tính năng này cho phép người dùng không chỉ nghe các nội dung tài liệu phong phú mà còn tiết kiệm thời gian trong việc đọc bản thân tài liệu. Người dùng có thể Tổng hợp nhanh chóng các nguồn tài liệu như PDF, nội dung trang web hoặc video YouTube và nhận được các video âm thanh mới nhất thông qua các cuộc trò chuyện giữa hai người dẫn chương trình. Điều này mang lại một trải nghiệm học trong khi tham gia các hoạt động khác như đi bộ để chăm sóc sức khỏe hay trong các chuyến bay dài. Chỉ với một tùy chọn đơn giản trong thanh công cụ, người dùng có thể tạo audio overview chỉ trong vài phút.

The post NotebookLM tích hợp âm thanh trong Google Docs, thay đổi cách tiếp cận thông tin appeared first on Nhật Phúc.

Trước đây, nhiều công cụ AI chưa đủ sức mạnh để thực sự hỗ trợ sinh viên. Nhưng NotebookLM dễ dàng nổi bật với các tính năng mạnh mẽ, đáng chú ý hơn cả là khả năng tổng hợp tài liệu, tạo podcast, và bây giờ là khả năng hình thành Mind Map. Người dùng chỉ cần tải lên các nguồn tài liệu và thay vì phải đọc từng trang để tìm ý chính, NotebookLM sẽ tự động tạo ra sơ đồ từ các nguồn dữ liệu đã cung cấp.

Tính năng Mind Map mới mở ra cách thức giúp sinh viên hình dung mối quan hệ giữa các khái niệm một cách trực quan. Người dùng có thể bắt đầu bằng cách mở một ghi chú mới và thêm nguồn tài liệu. Chỉ với vài cú nhấp chuột, họ có thể tạo ra một sơ đồ sinh động hiển thị cấu trúc và nội dung của tài liệu. Ví dụ, việc tôi xây dựng một Mind Map cho đặc biệt cho môn Lập trình Hướng Đối Tượng đã giúp tôi hình dung rõ ràng hơn các khái niệm chủ chốt từ các bài giảng.

Mind Map không chỉ đơn thuần là một biểu đồ giúp hiển thị, mà còn cho phép người dùng xem các subnode với thông tin chi tiết. Sơ đồ mà NotebookLM tạo ra sẽ bao gồm các node chính và những node phụ phát sinh từ đó, từ đó sinh viên có thể nắm bắt nội dung nhanh chóng hơn mà không tốn nhiều thời gian.

Hơn thế nữa, khi người dùng nhấp vào các node, họ có thể nhận được tóm tắt ngắn gọn và cũng có thể đặt câu hỏi tiếp theo về các khái niệm cụ thể. Điều này có nghĩa là, kiến thức không chỉ được trình bày mà còn dễ dàng tiếp cận, điều này tạo nên một sự khác biệt lớn trong việc học tập. Nếu bạn chưa thấy tính năng này, đừng lo lắng, tính năng này sẽ được triển khai dần dần và chắc chắn sẽ còn nhiều điều thú vị hơn mà người dùng sẽ được trải nghiệm trong quá trình học tập.

Nhìn chung, là một công cụ hỗ trợ học tập hiện đại, NotebookLM với tính năng Mind Map này không chỉ nâng cao trải nghiệm cá nhân mà còn mở ra hướng đi mới cho sinh viên trong việc tổ chức và tiếp thu kiến thức.

The post Notebooklm khởi động tính năng tạo mind map, cách học sẽ hoàn toàn khác appeared first on Nhật Phúc.