Công cụ AI – Nhật Phúc

NotebookLM – Khi một công cụ AI khiến mình nhìn lại cả thế giới “năng suất”

Linh Nguyễn — Thu, 30 Oct 2025 08:09:19 +0000

“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:

Tiêu chí	NotebookLM	Mind map truyền thống
AI hiểu ngữ cảnh	✅ Có	❌ Không
Tự tạo bản đồ từ tài liệu	✅ Có	❌ Thủ công
Tùy chỉnh màu & layout	❌ Hạn chế	✅ Tự do
Hỏi – đáp theo node	✅ Có	❌ Không
Nguồn mở / offline	❌ Không	✅ Có

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.

NotebookLM – Khi trợ lý AI của Google biến thành “người bạn đồng hành” trong mỗi chuyến đi

Linh Nguyễn — Tue, 28 Oct 2025 08:02:49 +0000

“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.

Tổng hợp những prompt trending hot nhất của Nana Banana

Linh Nguyễn — Tue, 09 Sep 2025 05:04:22 +0000

Bài viết này tổng hợp những prompt đẹp nhất cùng các hình ảnh được cộng đồng chia sẻ, cho thấy sức mạnh vượt trội của Nano-banana trong việc tạo sinh ảnh, chỉnh sửa ảnh, kết hợp đa hình ảnh và sáng tạo nghệ thuật.

Các trường hợp dưới đây chủ yếu đến từ Twitter/X 🐦, Xiaohongshu 📕 và nhiều nền tảng tự truyền thông khác. Hy vọng sẽ giúp ích cho bạn

Case 1: Từ hình vẽ thành một tượng

Prompt:

turn this photo into a character figure. Behind it, place a box with the character's image printed on it, and a computer showing the Blender modeling process on its screen. In front of the box, add a round plastic base with the character figure standing on it. set the scene indoors if possible

Case 2: Biến mũi tên bản đồ thành góc nhìn thực địa.

Prompt:

draw what the red arrow sees 
/ 
draw the real world view from the red circle in the direction of the arrow.

Case 3: Vẽ một mô hình 3D của một công trình thực tế

Prompt

Make Image Daytime and Isometric [Building Only]

Case 5: Ảnh chân dung chính bạn trong nhiều giai đoạn lịch sử khác nhau.

Prompt:

Change the characer's style to [1970]'s classical [male] style

Add [long curly] hair, 
[long mustache], 
change the background to the iconic [californian summer landscape]

Don't change the character's face

Case 6: Ghép nhiều đối tượng thành 1 ảnh

Prompt:

Ghép 3 nhân vật này lại thành một bức ảnh tổng thể.

Case 7: Chỉnh sửa ảnh tự động.

Prompt:

This photo is very boring and plain. Enhance it! Increase the contrast, boost the colors, and improve the lighting to make it richer,You can crop and delete details that affect the composition.

Case 8: 2 nhân vật đấu nhau

Prompt:

Have these two characters fight using the pose from Figure 3. Add appropriate visual backgrounds and scene interactions,Generated image ratio is 16:9

Case 9: Tạo ảnh chụp từ trên cao

Prompt:

Convert the photo to a top-down view and mark the location of the photographer.

Case 10: Vẽ ảnh sticker

Đầu vào cần một ảnh bộ sticker mẫu và ảnh nhân vật tham chiếu.

Prompt:

Help me turn the character into a white outline sticker similar to Figure 2. The character needs to be transformed into a web illustration style, and add a playful white outline short phrase describing Figure 1.

Case 11: Tạo thiết kế nhân vật gốc

Prompt:

Generate character design for me (Character Design)

Proportion design (different height comparisons, head-to-body ratio, etc.)

Three views (front, side, back)

Expression design (Expression Sheet) → like the image you sent

Pose design (Pose Sheet) → various common poses

Costume design (Costume Design)

Case 12: Tạo nhiều mẫu tốc

Prompt:

Generate avatars of this person with different hairstyles in a 3x3 grid format

Case 13: Mô hình mô phỏng hướng dẫn 3D

Prompt:

Draw [3D mobile phone] for academic presentation, with annotations and explanations, suitable for showcasing its principles and [each organ's] functions, very realistic, highly detailed, with extremely fine design.

Case 14: Tạo tượng điêu khắc cẩm thạch theo yêu cầu.

Prompt:

A photorealistic image of an ultra-detailed sculpture of the subject in image made of shining marble. The sculpture should display smooth and reflective marble surface, emphasizing its luster and artistic craftsmanship. The design is elegant, highlighting the beauty and depth of marble. The lighting in the image should enhance the sculpture's contours and textures, creating a visually stunning and mesmerizing effect

Case 15: Phối đồ nhanh chóng

Prompt:

Choose the person in Image 1 and dress them in all the clothing and accessories from Image 2. Shoot a series of realistic OOTD-style photos outdoors, using natural lighting, a stylish street style, and clear full-body shots. Keep the person's identity and pose from Image 1, but show the complete outfit and accessories from Image 2 in a cohesive, stylish way.

The post Tổng hợp những prompt trending hot nhất của Nana Banana appeared first on Nhật Phúc.

NotebookLM của Google: Tính năng Audio Overview và giọng nói bí ẩn thứ ba

Linh Nguyễn — Sun, 06 Jul 2025 13:50:00 +0000

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.

Trải nghiệm Whisper plugin cho Obsidian: Giải pháp ghi chú bằng giọng nói hoàn hảo

Linh Nguyễn — Thu, 26 Jun 2025 06:58:00 +0000

Sau khi được truyền cảm hứng từ các đồng nghiệp tại XDA, tôi bắt đầu sử dụng Obsidian làm ứng dụng ghi chú chính trên máy tính của mình. Tôi dùng nó để ghi lại suy nghĩ, ý tưởng, liên kết, ảnh và các thông tin liên quan khác. Tuy nhiên, việc gõ ghi chú dài đôi khi khá mệt mỏi, và tôi ước rằng Obsidian có tính năng chuyển đổi ghi chú giọng nói thành văn bản. Trước đây, tôi đã thử sử dụng ứng dụng Notes của Apple để ghi và chuyển đổi ghi chú giọng nói, nhưng trải nghiệm của tôi không mấy ấn tượng. Mọi thứ đã thay đổi khi tôi phát hiện ra Whisper plugin for Obsidian. Kể từ khi bắt đầu sử dụng plugin này, nó đã thực sự thay đổi cách tôi làm việc. Tôi sử dụng nó thường xuyên để ghi lại ghi chú giọng nói mà không phải lo lắng về việc khi nào hay làm thế nào để chuyển đổi chúng thành văn bản.

Whisper plugin đã giúp tôi biến Obsidian thành một giải pháp ghi chú mạnh mẽ thực sự. Nó đã thay đổi cách làm việc của tôi theo cách mà tôi không ngờ tới, và trải nghiệm tổng thể khi sử dụng Obsidian đã trở nên đáng giá hơn. Nhờ đó, tôi giữ cho nhật ký cá nhân của mình luôn hoạt động để có thể ghi nhanh các ghi chú âm thanh ngay lập tức. Việc tìm kiếm văn bản liên quan trong biển ghi chú giúp mục nhập liên quan nổi bật ngay lập tức, nhờ vào các bản chuyển đổi do plugin cung cấp. Mặc dù tôi đã đến muộn, nhưng tôi tiếc rằng không sử dụng nó sớm hơn.

Whisper plugin tự động chuyển đổi nhanh chóng ghi chú giọng nói thành văn bản

Như một trợ lý giọng nói mà bạn muốn

Tôi nghĩ rằng ứng dụng Notes đủ để chuyển đổi ghi chú giọng nói một cách dễ dàng, nhưng tôi đã sai. Whisper plugin, dù không phải là tính năng tích hợp, vẫn đủ tốt để thuyết phục tôi chuyển hoàn toàn từ ứng dụng Notes sang Obsidian. Whisper là hệ thống nhận dạng giọng nói tự động của OpenAI, lắng nghe giọng nói và chuyển đổi thành văn bản. Do đó, tôi đã nhập API keys của OpenAI vào cài đặt của plugin để đảm bảo nó hoạt động mượt mà.

Tiếp theo, chỉ có tôi và micro ghi lại các ghi chú giọng nói trong Obsidian. Khi tôi dừng ghi âm, Obsidian hiển thị một trình phát mini cho âm thanh như một ghi chú mới, và bản chuyển đổi xuất hiện tự động dưới dạng văn bản. Sau vài lần thử, tôi nhận thấy plugin chuyển đổi các ghi chú ngắn nhanh chóng. Nhưng khi tôi thử tải lên các tệp âm thanh đã có, như một tập podcast dài 25 phút, việc chuyển đổi giọng nói thành văn bản mất khá nhiều thời gian.

Plugin đã làm tôi ngạc nhiên với độ chính xác trong việc chuyển đổi, ngay cả khi phát âm của tôi đôi khi khác biệt với một số từ. Plugin thậm chí còn làm tôi kinh ngạc khi tôi cố gắng giả giọng. Để thử thêm, tôi lấy cuốn sách tiếng Pháp cũ của mình và đọc to, và nó vẫn được chuyển đổi tốt, dù tiếng Pháp của tôi đã bị rỉ sét. Tất nhiên, nó không thể xử lý những từ không rõ ràng do sử dụng mic tai nghe giá rẻ.

Plugin giúp tôi tập trung vào việc nói mà không có bất kỳ rào cản nào trong khi ghi chú. Tôi luôn có thể xem lại và sửa các lỗi trong ghi chú chuyển đổi sau đó. Để làm được điều đó, tôi đã tạo các thư mục để lưu trữ âm thanh và bản chuyển đổi từ plugin. Theo mặc định, plugin làm cho Obsidian lưu tất cả các ghi chú giọng nói riêng biệt, vì vậy tôi cần di chuyển chúng vào thư mục ghi chú giọng nói riêng của mình. Điều đó là điều tôi có thể chấp nhận.

Có nhược điểm nào khi sử dụng Whisper plugin không?

Riêng tư với một cái giá

Thiết lập Whisper plugin trong Obsidian không tốn nhiều công sức. Tuy nhiên, bạn sẽ cần nạp một số tiền vào tài khoản OpenAI của mình vì gói miễn phí sẽ không hoạt động, và bạn cũng cần đăng ký làm nhà phát triển. Về chi phí, tôi mất khoảng 2 giờ 45 phút để tiêu hết một đô la cho việc sử dụng dịch vụ chuyển đổi âm thanh thành văn bản của Whisper thông qua API. Đáng tiếc, tôi phải trả tiền riêng cho điều đó vì nó không được bao gồm trong tài khoản ChatGPT trả phí của tôi và tôi bị tính phí theo mô hình trả tiền theo sử dụng.

Khi nhận thấy thiết lập Obsidian của tôi với Whisper, một người bạn đã bình luận rằng việc để OpenAI nghe và xử lý tất cả suy nghĩ của tôi. Và bình luận đó đã ám ảnh tôi. Sau khi điều tra, tôi phát hiện OpenAI cung cấp tùy chọn tắt ghi dữ liệu từ cài đặt tài khoản, và điều đó giải quyết các mối lo ngại về quyền riêng tư. Nếu không, dữ liệu âm thanh của tôi được lưu trữ trên máy chủ của OpenAI trong 30 ngày. Ít nhất đó là điều OpenAI tuyên bố, ngoài việc không sử dụng dữ liệu đó để huấn luyện mô hình. Tuy nhiên, tôi muốn khám phá xem liệu tôi có thể chạy một mô hình chuyển đổi giọng nói thành văn bản cục bộ trên máy tính của mình không.

Chạy mô hình Whisper cục bộ trên PC

Đòi hỏi khá nhiều công sức

Vì mô hình cốt lõi của Whisper là mã nguồn mở, tôi đã khám phá cách làm cho nó hoạt động trên MacBook Air M1 cơ bản của mình với 8GB RAM. Tôi đã tìm được phiên bản C/C++ của Whisper, có thể chạy cục bộ trên máy tính ở chế độ offline. Sau khi sao chép kho lưu trữ và tải xuống một mô hình Whisper lớn được chuyển đổi thành định dạng nhị phân tùy chỉnh, tôi đã xây dựng ứng dụng Whisper.cpp.

Sử dụng một script shell, tôi đã chạy một máy chủ mô hình Whisper cục bộ để làm việc với Whisper plugin trong Obsidian và ghi lại một ghi chú giọng nói. Bản chuyển đổi xuất hiện tự động với ghi chú âm thanh sử dụng phiên bản mô hình Whisper cục bộ. Sau khi thử nghiệm nhiều lần, tôi nhận ra rằng mô hình Whisper cục bộ không chính xác và đôi khi không bắt được giọng điệu. Dù vậy, tôi đã đạt được kết quả hài lòng với một vài lần chuyển đổi ghi chú giọng nói thành văn bản.

Nói để giải phóng bản thân khỏi việc gõ ghi chú

Gõ không phải là cách duy nhất để ghi chú trong Obsidian. Whisper plugin làm cho nó phù hợp với bất kỳ ai muốn thoát khỏi tiếng gõ phím. Ngay cả khi bạn thích gõ, tôi khuyến khích bạn thử plugin ít nhất một lần. Plugin này là một ví dụ điển hình về cộng đồng Obsidian đang phát triển mạnh mẽ, không ngừng xây dựng các tiện ích bổ sung để làm cho ứng dụng trở thành lựa chọn yêu thích của nhiều người. Ngay cả khi mô hình Whisper cục bộ được hỗ trợ bởi nhị phân tùy chỉnh hoạt động tốt, tôi khuyên bạn nên sử dụng một máy tính mạnh với CPU khá và ít nhất 16GB RAM.

Whisper plugin đã khiến tôi tự tin hơn, nói ra suy nghĩ và ý tưởng của mình một cách cởi mở bằng cách ghi lại chúng. Đó là lý do tại sao nó nhanh chóng trở thành ứng dụng ghi chú ưa thích của tôi sau khi thử qua nhiều ứng dụng khác.

The post Trải nghiệm Whisper plugin cho Obsidian: Giải pháp ghi chú bằng giọng nói hoàn hảo appeared first on Nhật Phúc.

Midjourney ra mắt mô hình tạo video AI V1

Linh Nguyễn — Thu, 19 Jun 2025 12:36:28 +0000

Midjourney, một trong những startup nổi tiếng về tạo ảnh AI, đã công bố vào thứ Tư về ra mắt mô hình tạo video AI rất được mong đợi, V1.

V1 là một mô hình chuyển đổi từ ảnh sang video, trong đó người dùng có thể tải lên một hình ảnh — hoặc sử dụng hình ảnh được tạo bởi một trong các mô hình khác của Midjourney — và V1 sẽ tạo ra một bộ bốn video, mỗi video dài năm giây dựa trên hình ảnh đó. Tương tự như các mô hình tạo ảnh của Midjourney, V1 chỉ có sẵn qua Discord và chỉ hoạt động trên web khi ra mắt.

Việc ra mắt V1 đặt Midjourney vào cuộc cạnh tranh với các mô hình tạo video AI từ các công ty khác, như Sora của OpenAI, Gen 4 của Runway, Firefly của Adobe và Veo 3 của Google. Trong khi nhiều công ty tập trung phát triển các mô hình video AI có thể kiểm soát được để sử dụng trong môi trường thương mại, Midjourney luôn nổi bật nhờ các mô hình ảnh AI đặc trưng dành cho những người sáng tạo.

Công ty cho biết họ có những mục tiêu lớn hơn cho các mô hình video AI của mình ngoài việc tạo ra các cảnh quay cho phim Hollywood hoặc quảng cáo cho ngành công nghiệp quảng cáo. Trong một bài viết blog, CEO của Midjourney, David Holz, cho biết mô hình video AI của họ là bước tiếp theo của công ty trong hành trình tạo ra các mô hình AI “có khả năng mô phỏng thế giới mở theo thời gian thực.”

Sau các mô hình video AI, Midjourney cho biết họ có kế hoạch phát triển các mô hình AI để tạo ra các bản vẽ 3D, cũng như các mô hình AI theo thời gian thực.

Việc ra mắt mô hình V1 của Midjourney diễn ra chỉ một tuần sau khi startup này bị hai hãng phim nổi tiếng nhất Hollywood là Disney và Universal kiện. Vụ kiện cáo buộc rằng các hình ảnh được tạo ra bởi các mô hình ảnh AI của Midjourney mô tả các nhân vật có bản quyền của studio, như Homer Simpson và Darth Vader.

Các hãng phim Hollywood đã gặp khó khăn trong việc đối mặt với sự gia tăng phổ biến của các mô hình tạo ảnh và video AI, như những gì Midjourney phát triển. Có một nỗi lo ngại ngày càng tăng rằng các công cụ AI này có thể thay thế hoặc làm giảm giá trị công việc của những người sáng tạo trong các lĩnh vực tương ứng của họ, và một số công ty truyền thông đã cáo buộc rằng các sản phẩm này được đào tạo trên các tác phẩm có bản quyền của họ.

Mặc dù Midjourney đã cố gắng tự định vị mình khác biệt so với các startup tạo ảnh và video AI khác — tập trung nhiều hơn vào sự sáng tạo hơn là các ứng dụng thương mại ngay lập tức — startup này không thể tránh khỏi những cáo buộc này.

Ban đầu, Midjourney cho biết họ sẽ tính phí cao gấp 8 lần cho việc tạo video so với việc tạo ảnh thông thường, điều này có nghĩa là người đăng ký sẽ nhanh chóng sử dụng hết số lượt tạo hàng tháng của họ khi tạo video hơn là tạo ảnh.

Khi ra mắt, cách rẻ nhất để thử nghiệm V1 là đăng ký gói Cơ bản của Midjourney với giá 10 đô la mỗi tháng. Người đăng ký gói Pro với giá 60 đô la mỗi tháng và gói Mega với giá 120 đô la mỗi tháng của Midjourney sẽ có quyền tạo video không giới hạn trong chế độ “Thư giãn” chậm hơn của công ty. Trong tháng tới, Midjourney cho biết họ sẽ đánh giá lại giá cả cho các mô hình video.

https://youtube.com/watch?v=1935390819407774032

V1 đi kèm với một số thiết lập tùy chỉnh cho phép người dùng kiểm soát đầu ra của mô hình video.

Người dùng có thể chọn cài đặt tự động để làm cho hình ảnh chuyển động ngẫu nhiên, hoặc họ có thể chọn cài đặt thủ công để miêu tả, bằng văn bản, một hoạt ảnh cụ thể mà họ muốn thêm vào video của mình. Người dùng cũng có thể điều chỉnh lượng chuyển động của máy ảnh và chủ thể bằng cách chọn “chuyển động thấp” hoặc “chuyển động cao” trong cài đặt.

Mặc dù các video được tạo ra với V1 chỉ dài năm giây, người dùng có thể chọn kéo dài chúng thêm bốn giây đến bốn lần, có nghĩa là các video V1 có thể dài tới 21 giây.

Tương tự như các mô hình ảnh AI của Midjourney, các bản demo ban đầu của video V1 trông có phần siêu thực, thay vì siêu thực tế. Phản hồi ban đầu đối với V1 rất tích cực, mặc dù vẫn chưa rõ nó sánh ngang như thế nào với các mô hình video AI hàng đầu khác, những mô hình đã có mặt trên thị trường từ nhiều tháng hoặc thậm chí nhiều năm.

The post Midjourney ra mắt mô hình tạo video AI V1 appeared first on Nhật Phúc.

Google Gemini là gì? Có tính năng gì?

Linh Nguyễn — Thu, 19 Jun 2025 03:30:03 +0000

Cập nhật ngày 19/06/2025: Bổ sung nội dung từ ‘Google ra mắt Gemini 2.5 Pro’

Sau lần xem trước đầu tiên ba tháng trước, Google đã sẵn sàng ra mắt Gemini 2.5 Pro và cung cấp mô hình lý luận cho người tiêu dùng và nhà phát triển.

Gemini 2.5 Pro đã bước vào giai đoạn thử nghiệm vào cuối tháng Ba (03-25). Bốn ngày sau khi ra mắt cho người đăng ký trả phí và nhà phát triển, Google đã bất ngờ cung cấp miễn phí cho người dùng. Nó đã nhận được một bản nâng cấp lớn về mã hóa vào tháng Năm (05-06) ngay trước I/O, và một cập nhật cuối cùng vào đầu tháng Sáu (06-05).

Với phiên bản ổn định hôm nay, không có thay đổi nào so với phiên bản xem trước 06-05.

L-R: Mới nhất, 06-05, 05-06, 03-25 điểm chuẩn

Với lần ra mắt này, 2.5 Pro sẽ mất nhãn “xem trước” trong bộ chọn mô hình của ứng dụng Gemini. Nó theo sau 2.5 Flash đã vào GA trong ứng dụng tại I/O tháng trước. Google chỉ ra rằng Pro dành cho các truy vấn về “Lý luận, toán học & mã hóa”, trong khi Flash dành cho “Hỗ trợ toàn diện nhanh chóng”.

Google thông báo hôm nay rằng người dùng ứng dụng Gemini miễn phí sẽ tiếp tục có “truy cập hạn chế” đến 2.5 Pro, với người đăng ký AI Pro nhận được 100 truy vấn mỗi ngày, hoặc “truy cập mở rộng”. Google AI Ultra cung cấp “truy cập cao nhất”.

2.5 Flash cũng hiện nay có sẵn và ổn định cho các nhà phát triển. Nó là bản xem trước mô hình 05-20 từ I/O với giá cập nhật:

$0.30 / 1 triệu token đầu vào (tăng từ $0.15 đầu vào)
$2.50 / 1 triệu token đầu ra (giảm từ $3.50 đầu ra)
Đã loại bỏ sự khác biệt giá giữa suy nghĩ và không suy nghĩ
Giữ nguyên một mức giá duy nhất bất kể kích thước token đầu vào

Thêm vào đó, các nhà phát triển hiện có thể xem trước

Cập nhật ngày 19/06/2025: Bổ sung nội dung từ ‘Ứng dụng Gemini triển khai tải lên và phân tích video.’

Bên cạnh ngăn điều hướng mới và 2.5 Pro ổn định, ứng dụng Gemini đang triển khai tính năng tải lên và phân tích video.

Ngoài tài liệu và hình ảnh, Google sẽ cho phép thêm các tệp video của riêng mình vào một yêu cầu. (Điều này bổ sung cho khả năng đặt câu hỏi về một cái gì đó trên YouTube bằng cách dán liên kết.) Gemini sẽ phân tích nó và cho phép đặt câu hỏi về đoạn video đó.

Trong ví dụ đầu tiên (trái và giữa) dưới đây, yêu cầu thời gian hiển thị trên Nest Hub. Video xuất hiện phía trên với giao diện phát lại đầy đủ để xem lại.

Trong cuộc trò chuyện thứ hai (phải), yêu cầu mô tả và nhận được: “Đây trông như một cảnh yên bình từ một khu rừng vào mùa thu. Một con đường hẹp, phủ đầy lá rụng với các sắc thái cam, nâu và vàng, uốn lượn qua các cây. Các cây là sự pha trộn đẹp giữa đỏ rực, cam, và vàng ánh, cho thấy đỉnh điểm của mùa lá rụng. Ánh sáng mặt trời xuyên qua các nhánh cây, tạo ra ánh sáng lốm đốm và bóng trên con đường và làm nổi bật màu sắc rực rỡ của lá. Có một bầu không khí yên bình và tĩnh lặng, hoàn hảo cho một cuộc đi dạo giữa vẻ đẹp của thiên nhiên. Tiếng lá rụng bị dẫm lên càng làm tăng thêm trải nghiệm rừng mùa thu.”

Để tải lên một tệp, mở menu dấu cộng và chọn Thư viện hoặc Tệp. Nếu khả năng này hoạt động cho tài khoản của mình, có thể chọn video. Nếu không, tệp sẽ bị làm mờ và không thể tải lên.

Tải lên video Gemini chưa được triển khai rộng rãi. Khả năng truy cập thay đổi trên các tài khoản/thiết bị kiểm tra hôm nay, nhưng tính năng này dường như hoạt động cho cả tài khoản miễn phí và trả phí trên Android (ứng dụng Google 16.23 beta) và iOS, cũng như 2.5 Flash và 2.5 Pro. Tính năng này chưa hoạt động trên web, với thông báo “Loại tệp không được hỗ trợ” trong thanh yêu cầu.

Google chưa cập nhật camera tích hợp của Gemini để quay video.

Google ra mắt Gemini 2.5 Pro, ứng dụng miễn phí tiếp tục được sử dụng
Ứng dụng Gemini chuyển sang ngăn điều hướng luôn có sẵn trên Android
Các tính năng nào của ứng dụng Gemini là miễn phí và trả phí? [Tháng 6 năm 2025]

Google đã bước vào “kỷ nguyên Gemini” hơn một năm nay. Trong khi các lần đổi tên gây nhầm lẫn đã giảm tốc, mọi thứ khác vẫn tiếp tục cải thiện với tốc độ nhanh chóng. Google Gemini là tên mà Google đặt cho thế hệ mô hình AI đa phương thức hiện tại, nhưng theo phong cách đặc trưng của Google, nó cũng áp dụng cho hầu như tất cả những gì liên quan đến AI.Điều này có thể gây nhầm lẫn vì theo cách tôi hiểu, Google có:

Google Gemini, một gia đình các mô hình AI đa phương thức. Đây là công nghệ Google sử dụng trong các ứng dụng của mình và để cung cấp tính năng AI trên các thiết bị của mình, và các nhà phát triển cũng có thể tích hợp vào ứng dụng của họ.
Google Gemini, một chatbot chạy trên gia đình mô hình Gemini. (Đây chính là chatbot trước đây được gọi là Bard.)
Google Gemini, một sự thay thế cho Google Assistant đang được triển khai trên điện thoại thông minh Android, đồng hồ Android Wear, Android Auto và Google TV.

Gemini for Google Workspace, các tính năng AI được tích hợp trên Gmail, Google Docs và các ứng dụng Workspace khác dành cho người dùng trả phí.

Và một số Geminis khác mà tôi chắc chắn đã bỏ lỡ.

Tất cả những Geminis mới này đều dựa trên họ mô hình AI đa phương thức cốt lõi, vì vậy hãy bắt đầu từ đó.

Google Gemini là gì?

Google Gemini là một dòng mô hình AI, tương tự như GPT của OpenAI. Đây là các mô hình đa phương tiện, nghĩa là chúng có thể hiểu và tạo ra văn bản giống như một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thông thường, nhưng cũng có khả năng hiểu, xử lý và kết hợp các loại thông tin khác như hình ảnh, âm thanh, video và mã nguồn.

Ví dụ, bạn có thể đưa cho Gemini một yêu cầu như “điều gì đang diễn ra trong bức ảnh này?” và đính kèm một hình ảnh. Gemini sẽ mô tả hình ảnh đó và trả lời các yêu cầu phức tạp hơn. Tương tự, nếu bạn cung cấp một lượng lớn dữ liệu, Gemini có thể tạo ra một biểu đồ hoặc giúp bạn giải thích biểu đồ, đọc biển báo, hoặc dịch thực đơn.

Vì hiện nay chúng ta đang ở trong thời kỳ cạnh tranh khốc liệt về AI của các tập đoàn, hầu hết các công ty đều giữ kín các chi tiết về cách hoạt động và sự khác biệt của các mô hình của họ. Tuy nhiên, Google đã xác nhận rằng các mô hình Gemini sử dụng kiến trúc transformer và dựa vào các chiến lược như tiền huấn luyện và tinh chỉnh, giống như các mô hình AI lớn khác. Các mô hình Gemini lớn hơn cũng đã chuyển sang cách tiếp cận hỗn hợp chuyên gia, cho phép chúng hoạt động hiệu quả hơn với số lượng tham số lớn.

Các mô hình Gemini mới nhất đã đạt được tất cả các tiêu chuẩn tiên tiến nhất. Trong khi các dòng mô hình khác đã bắt kịp, Google đã tiên phong với cửa sổ ngữ cảnh dài trong Gemini. Điều này có nghĩa là một yêu cầu có thể bao gồm nhiều thông tin hơn để định hình tốt hơn các phản hồi của mô hình.

Hiện tại, mỗi mô hình trong gia đình Google Gemini đều có cửa sổ ngữ cảnh ít nhất một triệu token. Điều này đủ để xử lý nhiều tài liệu dài, cơ sở dữ liệu lớn và các nguồn tài liệu nặng văn bản khác. Nếu bạn cần phân tích một hợp đồng phức tạp, bạn có thể tải toàn bộ tài liệu lên Google Gemini và đặt câu hỏi về nó—bất kể nó dài bao nhiêu. Điều này cũng hữu ích khi bạn xây dựng một pipeline retrieval augmented generation (RAG), mặc dù chi phí API có thể rất cao nếu bạn sử dụng toàn bộ cửa sổ ngữ cảnh trong sản xuất.

Tương tự, Google đã thêm khả năng suy luận vào các mô hình Gemini mới nhất, Gemini 2.5 Pro và Gemini 2.5 Flash—mặc dù họ gọi nó là “thinking“. Điều này làm cho chúng có khả năng xử lý các vấn đề logic khó khăn, hiểu chính xác thông tin khoa học và tạo mã.

Google Gemini có nhiều kích thước khác nhau

Các mô hình Google Gemini được thiết kế để chạy trên hầu hết mọi thiết bị, đó là lý do tại sao Google đang tích hợp chúng ở khắp mọi nơi. Google tuyên bố rằng các phiên bản khác nhau của nó có khả năng chạy hiệu quả trên mọi thứ từ trung tâm dữ liệu đến điện thoại thông minh.

Mỗi mô hình Gemini khác nhau ở số lượng tham số và do đó, khả năng đáp ứng các truy vấn phức tạp hơn cũng như lượng sức mạnh xử lý cần thiết để chạy. Đáng tiếc là các số liệu như số lượng tham số mà bất kỳ mô hình nào có thường được giữ bí mật—trừ khi có lý do để công ty tự hào.

Hiện tại, Google có các mô hình Gemini sau—mặc dù điều này đang thay đổi nhanh chóng.

Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro là mô hình tiên tiến nhất của Google cho đến nay. Nó có cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token và có khả năng suy luận. Nó đặc biệt giỏi trong việc mã hóa và đáp ứng các yêu cầu phức tạp. Hiện tại, nó có sẵn dưới dạng bản xem trước thông qua API và chatbot Gemini.

Gemini 2.5 Flash

Gemini 2.5 Flash được thiết kế để là một mô hình suy luận nhanh và tiết kiệm chi phí. Nó có cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token. Nó linh hoạt và được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, từ tóm tắt văn bản đến chatbot và trích xuất dữ liệu. Hiện tại, nó có sẵn dưới dạng bản xem trước thông qua API và chatbot Gemini.

Gemini 2.0 Flash

Gemini 2.0 Flash vẫn là mô hình Gemini được sử dụng rộng rãi nhất. Nó cung cấp năng lượng cho chatbot Gemini, Gemini cho Google Workspace và nhiều tính năng khác. Mặc dù nó không còn là tiên tiến nhất, nhưng vẫn là một mô hình mạnh mẽ cho nhu cầu hàng ngày. Nó sẽ được thay thế bởi Gemini 2.5 Flash ngay khi ra khỏi bản xem trước.

Các mô hình Gemini cũ hơn

Ngoài các mô hình tiên tiến Gemini 2.5, còn có một số mô hình Gemini khác đáng chú ý:

Gemini 1.0 Ultra. Gemini Ultra là mô hình lớn nhất và mạnh mẽ nhất của Gemini. Nó chưa bao giờ được phát hành rộng rãi, mặc dù có tin đồn rằng nó sẽ được nâng cấp.
Gemini 1.5 Pro và 1.5 Flash. Có hai mô hình Gemini được sử dụng rộng rãi. Hiện tại, chúng vẫn có sẵn thông qua API của Gemini, vì vậy một số ứng dụng xây dựng trên Gemini dựa vào chúng.
Gemini 1.0 Nano. Một mô hình nhỏ được thiết kế cho các hoạt động trên thiết bị, dường như đã bị Flash thay thế nhưng có thể sẽ được đưa trở lại vào một thời điểm nào đó.

Google Gemini so với các LLM khác như thế nào?

Chúng ta đã đạt đến điểm mà việc so sánh trực tiếp các mô hình AI ngày càng trở nên không còn quan trọng. 18 phòng thí nghiệm nghiên cứu hiện đã sản xuất các mô hình tương đương GPT-4. Các mô hình tốt nhất từ OpenAI, Anthropic, Meta, Google và một số công ty khác đều vô cùng mạnh mẽ—và cách bạn tinh chỉnh và sử dụng chúng hiện có ý nghĩa hơn nhiều so với việc bạn chọn mô hình nào.

Tương tự, sự cân nhắc giữa tốc độ và sức mạnh đang trở nên ngày càng quan trọng. Gemini 2.5 Pro là một trong những mô hình AI mạnh mẽ nhất được phát triển, nhưng nó tốn kém từ 8 đến 25 lần so với Gemini 2.5 Flash cho mỗi triệu token, tùy thuộc vào việc bạn cần suy luận và mức độ sử dụng cửa sổ ngữ cảnh.

Nguồn hình ảnhNhư đã đề cập, trên các bảng xếp hạng khác nhau, Gemini 2.5 Pro hiện đang đứng thứ hai chỉ sau OpenAI’s o4-mini (cao), trong khi Gemini 2.5 Flash vững vàng trong top 10 và vượt qua các mô hình như Claude 3.7 Sonnet và GPT-4.1. Những bảng xếp hạng này thay đổi nhanh chóng, nhưng tính đến tháng 5 năm 2025, các mô hình Gemini 2.5 là một trong những lựa chọn tốt nhất hiện có. Chúng có khả năng duy trì cạnh tranh với các mô hình tương đương tốt nhất trong ít nhất vài tháng tới.

Mặc dù khởi đầu chậm, Google đã lấy lại phong độ AI của mình.

Google sử dụng Google Gemini như thế nào?

Google đã tích hợp hoặc có kế hoạch tích hợp Google Gemini vào hầu hết mọi nơi. Quá trình triển khai đang mất thời gian vì Google có quá nhiều sản phẩm khác nhau cần được cập nhật—và một số trong số đó không dễ áp dụng AI. Nhưng hãy cùng xem qua các công cụ chính được hỗ trợ bởi Gemini:

Google Gemini (chatbot). Nơi rõ ràng nhất mà Google triển khai Gemini là với chatbot-trước-đây-là-Bard. Nó cũng được gọi là Gemini và là đối thủ trực tiếp của ChatGPT hơn là thay thế cho Tìm kiếm. Nó có chế độ nghiên cứu sâu, có thể tìm kiếm trên web và tích hợp với các ứng dụng khác. Bạn thậm chí có thể tùy chỉnh nó với một tính năng gọi là Gems. Nếu bạn đã ở sâu trong hệ sinh thái của Google, đây là một công cụ tuyệt vời.
Google Workspace. Khu vực khác mà Gemini hiện diện mạnh mẽ là các ứng dụng Workspace của Google như Gmail, Docs và Sheets. Bạn cần đăng ký Business Standard ($14/người/tháng) để sử dụng đầy đủ sức mạnh của Gemini trên tất cả các ứng dụng khác nhau, nhưng nó có thể làm được rất nhiều.

Các nhà phát triển có thể truy cập bản xem trước của Google Gemini 2.5 Pro và 2.5 Flash cũng như sử dụng Gemini 2.0 Flash và các mô hình khác thông qua Gemini API trong Google AI Studio hoặc Google Cloud Vertex AI. Điều này cho phép họ đào tạo thêm Gemini trên dữ liệu của riêng mình để xây dựng các công cụ mạnh mẽ như cách mà mọi người đã làm với GPT.

Cách truy cập Google Gemini

Cách dễ nhất để khám phá Gemini là thông qua chatbot cùng tên. Nếu bạn đăng ký một gói Gemini, bạn cũng có thể sử dụng nó trên các ứng dụng khác nhau của Google. Các nhà phát triển cũng có thể thử nghiệm Google Gemini 2.5 Pro, 2.5 Flash và các mô hình khác thông qua Google AI Studio hoặc Vertex AI. Với sự tích hợp của Google Vertex AI và Google AI Studio, bạn có thể truy cập các mô hình Gemini mới nhất từ tất cả các ứng dụng bạn sử dụng trong công việc. Dưới đây là một vài ví dụ để bạn bắt đầu, hoặc bạn có thể tìm hiểu thêm về cách sử dụng Google Gemini để tối ưu hóa công việc của mình.

The post Google Gemini là gì? Có tính năng gì? appeared first on Nhật Phúc.

3 cách sử dụng NotebookLM để chia sẻ thông tin hiệu quả

Linh Nguyễn — Tue, 17 Jun 2025 13:03:03 +0000

Giữa hàng loạt công cụ AI có giao diện tương tự nhau, trợ lý nghiên cứu NotebookLM của Google thực sự nổi bật với khả năng giải quyết vấn đề thực tế. Nó thực sự khác biệt so với phần còn lại.

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.

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!

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: đối tác AI mạnh mẽ cho việc quản lý ghi chú

Linh Nguyễn — Mon, 16 Jun 2025 09:56:03 +0000

Ứng dụng ghi chú đáng tin cậy đã trở thành một phần quan trọng trong quá trình ghi nhớ và suy nghĩ của tôi. Khi Google công bố NotebookLM, một AI-powered notebook mới, tôi bắt đầu tự hỏi: Liệu đây có phải là một đối thủ mới trong không gian ghi chú kỹ thuật số đông đúc? Câu trả lời, một cách thú vị, là không. NotebookLM không được thiết kế để cạnh tranh với những ứng dụng như OneNote, Evernote hay Notion. Thay vào đó, nó được tạo ra để trở thành một đối tác mạnh mẽ, tích hợp với các ghi chú hiện có của tôi để mở khóa sự hiểu biết sâu sắc hơn và tăng tốc độ nghiên cứu của tôi trong thời gian ngắn.

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 thử nghiệm tính năng Audio Overviews trong Google Search

Linh Nguyễn — Sat, 14 Jun 2025 13:27:00 +0000

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.

Google

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.

Công cụ AI – Nhật Phúc

NotebookLM – Khi một công cụ AI khiến mình nhìn lại cả thế giới “năng suất”

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

NotebookLM – Khi mind map trở nên thực sự thông minh

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

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

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

NotebookLM – Khi trợ lý AI của Google biến thành “người bạn đồng hành” trong mỗi chuyến đi

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

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

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

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

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

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

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

Tổng hợp những prompt trending hot nhất của Nana Banana

Case 6: Ghép nhiều đối tượng thành 1 ảnh

NotebookLM của Google: Tính năng Audio Overview và giọng nói bí ẩn thứ ba

NotebookLM sẽ sớm có thêm giọng nói và phương ngữ mới

Trải nghiệm Whisper plugin cho Obsidian: Giải pháp ghi chú bằng giọng nói hoàn hảo

Whisper plugin tự động chuyển đổi nhanh chóng ghi chú giọng nói thành văn bản

Như một trợ lý giọng nói mà bạn muốn

Có nhược điểm nào khi sử dụng Whisper plugin không?

Riêng tư với một cái giá

Chạy mô hình Whisper cục bộ trên PC

Đòi hỏi khá nhiều công sức

Nói để giải phóng bản thân khỏi việc gõ ghi chú

Midjourney ra mắt mô hình tạo video AI V1

Google Gemini là gì? Có tính năng gì?

Cập nhật ngày 19/06/2025: Bổ sung nội dung từ ‘Google ra mắt Gemini 2.5 Pro’

Cập nhật ngày 19/06/2025: Bổ sung nội dung từ ‘Ứng dụng Gemini triển khai tải lên và phân tích video.’

Google Gemini là gì?

Google Gemini có nhiều kích thước khác nhau

Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Flash

Gemini 2.0 Flash

Các mô hình Gemini cũ hơn

Google Gemini so với các LLM khác như thế nào?

Google sử dụng Google Gemini như thế nào?

Cách truy cập Google Gemini

3 cách sử dụng NotebookLM để chia sẻ thông tin hiệu quả

Chia sẻ sổ tay ôn thi với bạn học

Giúp thành viên gia đình hiểu cách sử dụng thiết bị

Chia sẻ ghi chú và lịch trình họp với đồng đội

NotebookLM: đối tác AI mạnh mẽ cho việc quản lý ghi chú

NotebookLM không phải là ứng dụng ghi chú độc lập

Không cần tạo ghi chú từ đầu

NotebookLM hỗ trợ nhiều loại ghi chú

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

NotebookLM vượt xa các tóm tắt AI

Đừng chỉ dừng lại ở các tóm tắt AI

Chia sẻ liền mạch trong NotebookLM

Cộng tác như một chuyên gia

Ghi chú thông minh hơn, bạn thông minh hơn

Google thử nghiệm tính năng Audio Overviews trong Google Search

Google đang thử nghiệm Audio Overviews trực tiếp trong Search