# Новый NotebookLM: НИКОГДА НЕ ВРЕТ! Большой бесплатный курс по нейросети от Google

## Метаданные

- **Канал:** Лебедев про Нейросети: уроки, секреты, лайфхаки
- **YouTube:** https://www.youtube.com/watch?v=sjd1b5CswMA
- **Дата:** 25.11.2025
- **Длительность:** 18:56
- **Просмотры:** 15,234
- **Источник:** https://ekstraktznaniy.ru/video/15499

## Описание

🎁 Хочешь разобраться в нейросетях с нуля? Забирай бесплатный курс «Нейросети. Быстрый старт» — всё по делу и без воды: https://iiuniversitet.ru/free?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-554
📖 Обучайся сейчас — завтра может быть поздно. Скачай книгу «Нейросети: как обрести профессию будущего»: https://iiuniversitet.ru/futurebook_free?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-554

⏩ И еще больше подарков, которые можно забрать сразу:
Скачай 2000 готовых промтов для ChatGPT https://iiuniversitet.ru/2000prompts-free/?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-554
Мастер-класс «ИИ-агенты: как автоматизировать работу и получить х2 доход» https://iiuniversitet.ru/mk_svyaski_life?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-554
Мастер-класс «Новый ChatGPT: скрытые функции для ускорения ра

## Транскрипт

### Введение: уникальность Notebook LM и отличия от ChatGPT, Claude, Perplexity []

В этом видео я расскажу вам а полный обзор ноутбук LM от Google. Нейросеть, которая никогда не врёт. Честно говоря, она вообще выбивается из всех сервисов, которыми мы пользовалсь. Chat GPT, Cot и Perplexity и Deeps и так далее, они не стоят рядом. Почему? Потому что у неё совсем другой подход. И то, что с ней можно делать, оно открывает очень крутые возможности. Она позволяет изучать, э, многие материалы, анализировать очень многое и, в общем, обо всём по порядку. Итак, смотрите

### Главное преимущество: анализ до 30 000 страниц данных. Архитектура работы — персональный Google для ваших документов с использованием Gemini [0:30]

самое главное, для чего я использую ноутбук LM? Для того, чтобы анализировать большие объёмы данных. Потому что самая большая проблема с чатом GPT, например, на текущий момент, что ты можешь загрузить туда ограниченные данные. Мм, ну да, конечно, там можно быть бы 100, 200-300 страниц, клод там 400 страниц, но это ограниченные данные, и с каждым разом тратится очень много токенов для того, чтобы всё это анализировать. Более того, нейронка теряет часть информации. Ноутбук LM и вообще Google, они пошли по другому способу. У них же есть поисковик Google, который работает как поисковик. И они взяли и сделали, а что если сделать маленький поисковик для каждого человека, которому это будет нужно? Вот они и сделали. То есть ноутбук LM - это фактически вы делаете маленький Google для своего набора данных. И подключив к этому свою модель Google Gmy, они сделали так, что нейросетка с помощью Gini может правильно понимать ваши запросы, составлять умные запросы для поиска по данным, которые у вас есть, до 30. 000 страниц, так на всякий случай. Вот. И потом их модель Гугла, которая вот поисковая система, она собирает вот эту информацию из вот тех данных, которые вы туда загрузили. И потом опять же Джемини анализирует и сопоставляет, что из этого оставить, и в итоге выдаёт результат. То есть архитектура стала очень умной, крутая и позволяет делать очень интересные вещи. Я отдельно запишу сценарии и как их использовать для разных ситуаций. Но сейчас самое главное, что мы с вами сделаем, это мы

### Требования доступа: VPN (США), бесплатная версия. Интерфейс: разделы All, My notebooks, Feed, создание нового ноутбука [2:00]

разберём, а, собственно, что можно уже делать сейчас. Итак, важно, что для того, чтобы получить доступ к модели, вам нужен собственно VPN. При этом чаще всего из России VPN именно страны США. Вот. То есть не каждый VPN здесь подойдёт. Это, конечно, большой минус, но большой плюс то, что она бесплатная. И на бесплатной версии можно безлимитное количество вот этих вот ноутбуков создавать. У меня их достаточно много. Но есть ээ ограничения по количеству ресурсов, да? То есть мы видим здесь 70 ресурсов и так далее. На бесплатной до 50, на платный до 300, но 300 и даже 50 - это просто выше крыши. Сейчас покажу, как с этим а пользоваться. Итак, смотрите, что у нас есть при ээ заходе, при регистрации регистрируемся всё так же через Google ваш аккаунт. И тут вообще ничего нового практически нету. Зашли сюда. Здесь у нас есть All - это все ноутбуки. Мои ноутбуки - это, собственно, те, которые вы создали. Feed - это те, которыми делится Google для того, чтобы, ну, вдохновить, показать, как этим можно пользоваться. То есть вот, например, все сочинения Шекспира в одном месте. И вы можете просто по всему Шекспиру общаться и находить какие-то информации. Ну, то есть варианты для использования. Это оченьочень интересно. Так вот, мы будем разбирать, как делать ваши ноутбуки и как с ними работать. Дальше здесь у нас есть отображение списком или плиткой. Вот сортировка, ну, понятное дело, Create New, создать новый. Большая кнопочка Create Newу. То же самое. Вот. И потом Settings. Здесь вот настройки. И тут можно выбрать output language, то есть на каком языке он будет выдавать вам результат. Я рекомендую здесь поставить всё-таки русский, потому что, э, на русском будет удобнее. У меня здесь интерфейс на английском, но ничего страшного, всё остальное есть. Дальше у каждого ноутбука здесь можно отредактировать его и удалить. Теперь смотрите, как эта штука работает. Заздаём новый ноутбук. И вот мы

### Добавление источников: YouTube-видео, PDF, текст, аудио, Google Docs, Slides, веб-сайты. Демонстрация загрузки материалов [3:50]

переходим в окошечко. Он нам говорит: "А не хочешь ли ты, Павел Михайлович? А вот здесь мне по надо добавлять ресурсов сюда". И вот внизу есть полосочка, написана source limit от нуля до 300. И тем самым я могу здесь добавить какое-то количество ресурсов. Что может быть ресурсом? Вот хороший пример. Открываем, например, мой YouTube канал. Вот здесь вот есть какое-то видео. Я могу взять вот это видео, Ctrl C, скопировал ссылку на это видео. И вот здесь вот есть кнопочка YouTube, то есть я могу добавлять файлы PDF, текст, размеченные HTML-файлы аудио, включаем B3. То есть эта штука будет расшифровывать аудиофайлы часами, которые вы загружали. Мы так целую книгу расшифровали, кстати. Ну вот, дальше есть Google Docs, Google Slides можно загружать. Ну, естественно, это гугловские инструменты, они вместе друг с другом связаны. вебсайт, можно загрузить ссылку на сайт и YouTube, то есть прямо ссылку на YouTube. То есть я могу прямо скинуть ссылку на конкретное своё видео на YouTube. И вот, пожалуйста, в левой панели sources источники появляется моё видео. И я могу по добавлять ещё несколько. Вот, нажав на кнопочку AD, я добавлю ещё. И могу даже просто вставить какой-нибудь текст, который мне нужно. То есть, например, могу найти что-нибудь про и агенты ээ Википедия. Вот что это такое. Вот он агентный. И вот он там какую-то информацию здесь э скачал. Не то чтобы сильно много. Вот. Но мы берём и тоже сюда добавляем. Всё, вставляем это сюда. И, допустим, я хочу э сделать информацию про э мой курс. И, собственно, открываю свой с сайт и uniiersitet. ru. Копирую его и добавляю новый источник. Здесь есть веб-сайт и прямо могу вставить URL. Причём, и вы видите, я могу вставить несколько ссылок на сайты подряд, чтобы они прямо а были здесь. И вот так просто вставляем. И он сразу каждый из этих сайтов добавляет. Теперь обращаю ваше внимание, что вот этот ползунок source лимит, да, количество источников, он у меня потихонечку заполняется, то есть

### Функция Discover sources для автоматического поиска материалов в интернете. Создание ограниченной базы знаний для специалистов [5:50]

тут уже чего-то есть. Отлично. Ещё одна кнопочка, как добавлять сюда источники - это discover sources. Вот. И здесь я могу набрать, например, курсы по нейросетям. Вот. И он может находить из ээ интернета либо находить в вашем Google диске. Но вот мы попробуем в интернете найти какие-то источники. То есть фактически он как Google начинает искать за вас в интернете различные сайты, собирать всё это. И вот, пожалуйста, собрал какое-то количество этих материалов, сайтов, всё загрузил сюда и тоже добавляет к источникам. Сейчас объясню, зачем всё это нужно. Но самое главное, что он теперь сделал, теперь вот эта база знаний, с которой я могу общаться. То есть то, чего не было возможности у чата GPT - это дать ему ограничить его вот только той базой знаний, которую мы должны использовать. То есть, например, если вы нутрициолог и вы работаете только в одной системе нутрициологии, а и вы знаете их там много, вы можете загрузить вот эту книжку сюда и только по этой книжке просить генерировать какие-то материалы. Если вы психолог, работаете только, например, с гештальд психологией или с какой-нибудь другой или с расстановкой и так далее, загружаете только эти материалы, только эту книгу и только с ними и общаетесь и получаете оттуда, ну, как с чатом GPT, но только в рамках тех знаний, которые вы ему ограничили. И это добавляется вот так просто. То есть не нужно эту модель устанавливать локально на компьютер. Не нужно её как-то там хитрым образом дообучать. Вы просто скинули источники и вуаля, всё работает.

### Работа с запросами: получение кейсов и программ курсов со ссылками на источники [7:20]

Ну, это же прямо круто. Давайте теперь покажу, как это работает. Я могу галочками выбрать все источники или, например, только один. И вот, например, выбрал один и скажу: "Напиши 5-10 кейсов из видео". То есть я ему общаюсь с ним вот прямо в центральной части. И вот эта центральная панель - это как чат GPT, где я могу задавать ему вопрос. Кстати, достаточно быстро он здесь пишет. И вот он выдаёт 10 кейсов, которые я рассказываю в этом видео. Вот. А теперь давайте следующее. Напиши 5-10 программ курсов по нейросетям, потому что я же загружал туда сайты других э курсов по нейтям. Таким образом, я могу проводить исследования, таким образом я могу вычленять какие-то данные из материалов. И самое прикольное, что здесь делает вот эта модель, а она даёт ссылки на источники, то есть то, чего не может делать чат GPT, он не может дать ссылки на источники, а эта штука даёт ссылки на эти источники. И вот, пожалуйста, я могу посмотреть, а где он нашёл вот это? Отва Data Science машинного обучения. Ага. Вот. И вот я теперь могу здесь увидеть всю сводку, всю информацию. Супер, отлично, да?

### Функция заметок (Save to Note) для сохранения важной информации и промптов [8:30]

Теперь переходим к панели справа в студию. А что здесь есть? И это тоже удобная штука, которую, ну, не хватает, наверное, чат GPT. То есть вот вы нашли какие-то для себя выводы. Вот, например, классные кейсы. И здесь есть кнопочка Save to Node, то есть вы можете просто скопировать эту информацию, а можете сохранить в заметку. И нажимаем Save to Node. И тогда оно у нас сохраняется сюда. То есть можно здесь добавлять, например, какие-то промты, да? Вот я хочу вот этот промт сохранить, чтобы потом, когда я вернусь, и прямо сюда текстом добавляю какие-то вещи, которые я для себя сделал, какие-то выводы свои, которые я получил, я вот сюда их добавляю. Таким образом, потом они у меня как источники здесь скапливаются. Я могу их использовать, но это просто как заметки. Вот, собственно, ноутбук-то он вот здесь, да? А LM - это вот слева. Вот так вот. И LM, да, это language model. Вот она вот вся слева, а ноутбуки они справа. Таким образом, я могу получить достаточно много для себя каких-то выводов, документов, инсайтов и делать. Что здесь у нас есть? 1 2 3че кнопочки. И со

### Генерация контента: Audio Overview (подкасты), Video Overview, MindMap, Briefing, FAQ, Timeline [9:30]

временем они будут появляться, не удивляйтесь. Каждый из них будет что-то означать. Начнём вот мы с синенькой AUD overview. Вот я сейчас возьму и выберу не все галочки, а выберу только моё видео про Neir X10. И вот сделаю на основании его аудиовь. Теперь эта штука пошла думать, и она сгенерирует мне, а сейчас вы видите, что подкаст. Потом есть ещё видео overview. Нажмём её. То есть эта штука будет создавать прямо видео на основе вот этих вот документов. Mindmap. Давайте сделаем MindMap. Потом, а, я могу выбрать все источники, кроме вот этого видео, и тоже сделать Mindmap, э, по всем своим конкурентом и посмотреть, что у кого есть. Дальше, следующая часть, которая здесь есть - это брифиing, это Study Guide, FAQ и таймлай. Сейчас расскажу про каждый из них. А последнее, особенно интересно будет для юристов, потому что, например, таймelлайн позволяет выстроить хронологию всего того, что, э, есть. То есть, например, если у меня есть, э, вот, э, моё видео Nex10, да, я могу взять и построить таймлайн здесь. И будет последовательное количество событий, которые происходят, и они будут выстроены шаг за шагом. Ну и вот сейчас мы пройдёмся, посмотрим то, что сгенерировала модель на основании вот этих вот просто одного клика кнопочек. И фактически вот то, что вы получаете справа, в чате, это и есть тот большой результат работы, который м на самом деле является очень

### Интерактивная работа с майндкартой: детальное изучение каждого раздела [11:00]

полезным. Давайте откроем Ne X10. Да, вот он сделал майнкарту моего видео. Вот влияние искусственного интеллекта, позитивные прогнозы, негативные прогнозы. И вот, э, очень прикольно, мне нравится, да. И, например, я могу его попросить: "А расскажи, пожалуйста, вот где у нас четыре шага в внедрении нейросетей". Вот про четыре шага расскажи. И я просто кликаю на этот элемент в Майнкарте. И в этот момент он отправляет запрос самому себе изучить вот этот материал и по нему написать подробное эссе, а о чём там вообще рассказывается. То есть таким образом вы с помощью майнкарты изучаете материал. О, надо подробнее. Тыркаем туда и погружаемся и уже изучаем. То есть для изучения вот этот инструмент это просто незаменимая история, да? То вы сгрузили туда огромное количество билетов или учебник или неструктурированную лекцию вашего лектора, и он теперь позволяет вам это понять и структурировать. Ага. Теперь улавливаете мысль, насколько это вообще бомбическая штука. Понимаете, почему я такой заряженный относительно вот этого? То есть вот такие вещи это делает. И я покажу чуть позже несколько примеров, как использовать ноутбук LM для обучения и для учёбы. Двигаемся

### Примеры использования: структурирование информации конкурентов, FAQ для методологов, хронология для юристов [12:10]

дальше. Что ещё он делает? Пока он генерирует аудио и видео overview, мы разберём следующую штуку. Например, когда я попросил сделать вот эту майнкарту по всем источникам, кроме моего видео. И вот он, а, показал всех тех, кто использует и вообще кто создаёт различные вещи. То есть можно посмотреть онлайн-курсы, роли и профессии. То есть вот он каким-то образом структурировал все вот эти материалы. Он показал, какие есть онлайн-курсы. Ага. Я могу вот увидеть, что есть вот смотрите, сколько компаний, которые этим кулышем занимаются. Вот есть обучение, есть архитектура вот этих вещей. То есть он взял вот эту неструктурированную информацию, как-то собрал, структурировал, и я могу теперь её изучать быстрее, потому что он за меня какие-то вещи показал. Двигаемся дальше. Следующее, когда мы попросили его сделать FQ, то есть вопросы и ответы, фактически это идеальная штука для методолога, потому что он позволяет задавать вопросы: "А что такое генеративные состязательные сети и как они работают? " Вот он разбирает, какие проблемы существуют с обучением вот этих вещей. И вот он прямо какие практические проекты в области и машинного обучения рекомендованы для пополнения портфолио. И вот он прямо много-много всяких разных вещей фиксирует здесь. Прикольно. Класс. Вот. Дальше хронология на основе событий. И вот здесь он выписывает хронологию всех событий. То есть, если в этих источниках было сказано дата и какое-то событие, он это запоминает, сохраняет и потом выстраивает это по порядку, в хронологическом порядке. И мы видим здесь, что вот у нас здесь огромное количество событий, которые здесь э уже ну есть, и кто здесь участвует, какие люди. И таким образом можно понять, что, э, здесь прямо, ну, много всего, э, сочетается и очень большое количество полезных данных. И ещё одна история, да

### Демонстрация Audio Overview: 4 часа лекций превращены в 15-минутный подкаст с двумя спикерами [14:00]

это когда он делает брифинг, документ. То есть брифинг - это когда он кратко описывает всё то же самое, только текстом. То, что у вас было в Майнкарте, он делает это как бриф. Это очень удобно, когда вы, например, делаете конспект, например, встречи или конспект лекции. Вот, пожалуйста, это бриф конспект, который можно использовать дальше. И, э, мы видим, что эта штука прямо сильно ускоряет работу. Ну и две вещи, две функции, которые здесь также ещё генерируются, это аудио реv. Это очень прикольные штуки. Мы сейчас я покажу на примерах других ноутбуков, которые я делал и которые прямо очень интересным образом работают. Например, бизнес как духовная игра. Я проходил обучение, и мне нужно было быстро прослушать лекции. И я для себя использовал вот этот ноутбук. Ну вот этот блокнот, да, для того, чтобы его сделать. Сделал аудиовер по тем материалам, которые были. И в результате вместо 4х часов лекций получил пятнадцатиминутный подкаст с двумя спикерами. Сейчас я включу на скорость чуть-чуть побольше, где-то полтора, ну, чтобы было интересно слушать. И вот 16 минут подкаст о всём том, что рассказывали 4 часа. Давайте послушаем. — Привет. Сегодня у нас такая, я бы сказал, фундаментальная тема. — Здравствуйте. Да, тема вечная. — Почему жизнь вот такая, какая она есть? Да. Почему что-то происходит, что-то нет, приятное не очень. — Ну да, вопросы, которыми, наверное, все задаются. — И вот материалы, которые мы сегодня смотрим, предлагают довольно м ну необычный угол зрения. — Через наши намерения, да, и восприятие. — Именно через намерение и то, как мы вообще реальность воспринимаем. И тут всплывает понятие кармы, но, возможно, не совсем то, к чему мы привыкли. — Ага. — В общем, задача - разобраться, как связанный наш внутренний мир и то, что с нами происходит вовне. — Хорошо. Итак, что получается, что мы сейчас вы услышали вот как прикольно разговаривают два эксперта, два спикера на тему, про которую, собственно, было здесь рассказано. И это прям ну оченьочень даже интересно слушать. И вот это и есть аудиов. То есть в итоге вы получаете вот это аудио, скачиваете его себе на там телефон или куда-нибудь в наушники и идёте, слушаете в формате подкаста, едете в машине и изучаете этот материал в удобном для вас формате. И это, конечно, э, ну, просто меняет подход к обучению и к тому, как можно с этими материалами работать, потому что это действительно очень и очень удобная история. Вот. Возвращаемся к нашему ноутбуку, который мы только что создавали. Видео Overvie примерно таким

### Функция Share: предоставление доступа к чату без доступа к источникам для сотрудников [16:30]

же образом генерируется, но единственное, что он генерирует слайды и даёт вам конкретные видео, которые можно уже загружать на YouTube или использовать как некую презентацию. Это тоже прикольная история. Делаем ещё кое-что, что здесь есть возможность. Есть возможность включить анализ. И вот это вот, э, интересная история, как использует вот этот ноутбук. А есть ещё Share. И вот это, а, прямо обалденная история. Что можно здесь поделиться? Например, вы можете поделиться а этим ноутбуком для того, чтобы другие люди использовали не целиком его, а в виде чата. Сейчас покажу, как это выглядит. То есть, если, допустим, вы скормили ему огромное количество знаний о том, как работать или там какие-то книжки, или, может быть, ваша внутренние стандарты документации, но не хотите, чтобы другой человек имел доступ к источникам, но возможность э с этим общаться. Вот тогда мы даём доступ человеку не к источникам в ноутбуке LM, а к чату. И здесь я могу спросить: "Да, ээ, скажи, какие, ээ, кейсы есть по теме". И он из тех материалов, которые есть, собирает кейс. То есть любой человек теперь может общаться с этой моделью совершенно, э, спокойно, получая оттудя те знания, которые ему нужно, но не имея доступ к самим источникам. Но эти знания, они основаны на источниках, то есть это невыдуманная вещь. Теперь это получается можно использовать для внутреннего использования, для сотрудников, для каких-то внутренних библиотек и тем самым ускоряет существенну работу. То есть создавать свои предобученные модели можно уже вот таким образом. Теперь мы разобрали все

### Заключение и домашнее задание: создать ноутбук с YouTube-видео [18:10]

основные функции, которые здесь есть, а что тут есть возможность, да, и как это работает. И дальше в следующих уроках я расскажу прямо применение ноутбук LM для конкретных специалистов, чтобы вы могли взять это использовать. Ну а задание у вас будет сегодня взять и создать свой ноутбук для того, чтобы попробовать, как с ним работать. И в этот ноутбук я прошу вас создать его и загрузить сюда несколько YouTube видео, которые вам нравятся, чтобы у вас получилась mйнкарта тех YouTube видео, которые вам нравятся, можно использовать. С моего канала можете найти какие-то другие. И вот этот скриншот этой майнкарты присылаете туда и вместе с подкастом, который вы сделаете в ноутбук L. Ну а с вами был Павел Лебедев. До встречи в следующих уроках.