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NotebookLM 重磅更新：Deep Research 好用吗？
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今天咱们来聊聊 Google 旗下的 NotebookLM 最近推出的重磅新功能——Deep Research (深度调研)。
我在之前的视频和文章中多次给你介绍过 NotebookLM 这款工具。最近它终于迎来了检索资料的功能升级。我刷了好几天，终于把这个新功能给刷出来了。
原先 NotebookLM 这里只有一个 Fast Research (快速调研) 功能，主要用于快速获取信息。现在有了 Deep Research，它号称能够生成一份非常完整的深度调研报告。
看到这个功能更新，我非常开心，立刻用它做了一次实测，看看它到底好不好用。
调研既然是深度调研，那咱就得选个稍微有点难度的主题。我这次设定的调研题目是：「用大语言模型做多主体仿真建模」。
这个话题可能听起来有些晦涩，你可能根本听不懂这是说啥。不过没关系，一会我们用工具跑完，它就能给咱们进行详细的解读。
操作过程非常直观：将主题输入进去，务必注意选择 Deep Research 选项，然后点击运行。
系统启动后，首先会提示「正在做规划」，并要求你暂时停留在页面上。稍等片刻，当它制定好调研计划后，就会提示你可以随意离开了，它会在后台继续默默执行任务。
这点让人非常省心，不用盯着屏幕傻等。
整个调研过程分为五步。它会按照计划一步步执行，你可以看到每一步的进度。
当它全部执行完毕后，会生成一份深度调研报告 (PDF 文件) 以及引用的 23 个相关参考来源。
我们可以先浏览一下这份 PDF 报告。即使不看具体内容，单看调研内容的齐全程度和整体架构的逻辑性，就能发现它非常合理。
报告中详细标注了引用的参考文献，从第 1 个直到第 23 个，非常详实。
到这一步，它只是帮你完成了「找资料」和「写综述」的过程。你可以手动排除那些觉得不合适的来源。
不过作为一个「懒人」，我通常的做法是点击 Import (导入)，将这份生成的深度调研报告加上 23 个原始资料来源，共计 24 个文件一股脑全部导入到 NotebookLM 的知识库中。
产出资料导入后，NotebookLM 就变成了一个装满该主题知识的「第二大脑」。此时，它会自动提取基础材料中的概念并进行总结。
更重要的是，各项多模态功能全面解锁，包括音频概览、视频概览以及思维导图。
我建议你不要串行等待，可以直接让它并行执行：同时点选生成思维导图、音频概览和视频概览。
首先生成的一般是思维导图。
点击进入后，导图默认是收起的，你可以根据偏好逐层展开。例如，它展示了 LLM 智能体的飞跃与功能增强，包括感知、推理、记忆、执行四大模块。这对于快速理清知识结构非常有帮助。
这次更新中，最让我惊艳的其实是视频概览 (Video Overview)。
你可以 点击这个链接，从视频的 5:36 开始观看即可。
这段视频虽然超过 10 分钟，但我强烈建议你仔细看看。它通过一种类似手绘风格的画面 (这里我怀疑使用了 Nano Banana 系列模型)，配合解说，通俗易懂地讲解了什么是 LLM 智能体 (Agent)。
视频内容非常有逻辑，从最基础的 AI 讲起，解释了 ReAct 框架 (思考-行动-观察)，再到多智能体协作的「协调者-工作者」模式。它甚至详细介绍了 Agent Society 项目——一个包含 1 万个智能体的虚拟社会实验。
视频中提到的实验结果非常反直觉：在观点极化实验中，如果 AI 只与观点相近的同类交流，52% 的 AI 观点会极端化；但若处于混合观点环境，89% 的 AI 观点反而变得更温和中立。这生动演示了「回音室效应」的危害。
实话实说，我对这个视频生成的图像质量非常满意，内容贴合度极高，远超出了简单的「配图」水平。
虽然中文配音在儿化韵的处理上还有些瑕疵 (该加不加，不该加乱加)，但比起之前的洋腔洋调已经大有改进。
部分画面里中文标记也有些许问题，但相比以前已经有了巨大的进步。
我甚至怀疑，这恐怕不是 nano banana 这个一代模型直接画出来的。
提问看完视频，如果你对某个细节感兴趣，可以进一步提问，来深入学习。
比如我问：「帮我把视频里提到的 1 万个智能体的社会实验完整叙述出来，要求生动，但是必须贴合原始文献，在关键点上引用原始文献的内容，并且注明其所在位置。」
NotebookLM 会迅速思考、查找，然后给出回答。
注意看它生成的答案，后面都带着小角标。当你点击这些角标时，左侧的文档查看器会直接跳转到那篇原始论文，并且高亮显示对应的段落。
这种机制非常有价值：它既避免了被 AI 的「幻觉」误导，又能保证你在需要查证时，能立即直达原文对应段落，从而大大提升了科研和学习的效率。
对比我在知识星球里分享这个功能时，有星友问我：这个功能跟 Gemini 里的 Deep Research 有区别吗？
我想刚才的一系列演示，基本上已经回答了这个问题。
区别非常大。你在 Gemini 里做 Deep Research，它通常只完成了第一步 —— 给你一份调研报告。
但你很难想象，把那份报告，连同它背后查阅的 20 多篇原始文献的全文，一一搬到 NotebookLM 里进行后续处理。在过去，这原本是割裂的、需要大量手动操作的过程。而现在，NotebookLM 自动替你完成了从调研、下载、整合到导入的全过程。
你只需要点几下，就能得到视频讲解、思维导图，以及一个可以随时通过对话来溯源查证的专属知识库。这对于像我这样的懒人来说，简直太友好了。
小结随着 AI 底层模型能力的提升，上层复杂专业应用的开发与使用门槛正在持续降低。NotebookLM 的这次更新，通过 Deep Research 加上多模态生成，实际上是帮我们把科研工作中繁琐的环节都自动化了。
现在的 AI 就像一个能干的帮厨，前期的「洗菜、切菜」铺垫工作它都干好了，你这个「大厨」，只需要接过勺子，专注于最后的「掌勺」—— 也就是深度思考和创造性的工作。
你不再需要花费大量时间在资料的搜集和初步整理上。面对一个陌生的领域 (比如「多主体仿真建模」)，你可以利用 AI 快速建立起结构化的认知，并且通过视频和导图降低理解难度。
我鼓励你也去尝试一下 NotebookLM 的这个新功能。
祝 AI 辅助深度研究愉快！
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