，11 月 5 日星期二，大选的收视黄金期，通过 18 个电视网络收看 2024 年美国总统大选报道的观众，也才约 4230 万人。

　　最近两个月，一款由谷歌开发的 AI 笔记产品 NotebookLM 就增长迅速。SimilarWeb数据监测显示，10 月份的流量增长了 200% 以上，达到 9.2M 次，比一个月前的 3.1M 次高了约两个身位，在社交媒体上被频繁刷屏、风头无两。

　　之所以火，就在于 NotebookLM 的一个小功能—— 音频概览 ：输入长文本，利用 AI 就能生成播客。它能针对任意的文本材料，生成长达十几分钟的逼真双人播客，语音、语调，甚至内容调侃，都充满了 活人味 。

　　网友都感慨： 谷歌这次终于狠狠创新了。 而火了之后，谷歌的老伙计 Meta 坐不住了，立即基于 Llama 模型，推出了 NotebookLM 的开源平替版 NotebookLlama。

　　AI 笔记产品的热度也顺势而起。11 月 15 日，腾讯官宣了 AI 笔记新产品ilot，它能检索微信公众号文章，并形成自己的专属知识库。

　　事实上，NoteBookLM 只是一个具有落地可能性的 demo，一开始，谷歌不是想做一个播客产品，更多的还是想基于源文档，对内容进行概述、梳理和提问，来提高生产力，就和大部分 AI 笔记想实现的一样。

　　这跟当年的 ChatGPT 如出一辙——它本来也只是一个大模型的预览版，通过一个对话窗口，想让大众直观地感受到产品的提升。

　　用 NoteBookLM 制作播客非常简单。直接上传单个或多个来源材料，点击右侧的音频加载，等待几分钟后，就会产出一段十几分钟的男女对话音频，同时还支持自定义音频，例如应该针对哪些受众、哪些主题等。

　　将奥特曼最新的访谈投喂给 NoteBookLM，严肃的访谈内容变得生动活泼了。

　　对谈的两人一边分析 AI 的潜力，一边用带有幽默感的比喻，让复杂的技术话题变得易懂、接地气。比如，把 AGI 的诞生比作 新生命的到来 ，或调侃 AI 公司需要 一个聪明人和 10,000 个 GPU。

　　A: 想象一下你正在教计算机识别猫，对吧？小模型，它可能会学习尖耳朵、圆脸、基础知识，但一个巨大的模型是在数百万张猫图片上训练的。

　　A：远不止如此，它还可以从表情中学习品种、情绪，甚至发现微小的疾病迹象，简直是详细级别。

　　令人惊喜的逼真效果、简单的一键式体验，让许多网友跃跃欲试。在 X 上随手一搜，就能看到许多 几分钟之内快速制作播客 的经验贴，无一例外都是借助 NoteBookLM 来实现。

　　如果再加上其他 AI 工具，如生成数字人的 Heygen、可编辑脚本和声音的 Wondercraft 等，甚至还能形成更丰富的音视频内容。

　　无独有偶，上一个获得社媒高声量的 AI 产品，是低代码开发平台 Wordware 的一个吐槽小功能，上线 万用户，连创始人都措手不及。

　　这款毒舌 AI 活脱得像原生网友，可以根据 X 上的内容，分析单个账号的性格、两个账号的兼容模式，犀利毒舌，玩梗非常溜，让网友直呼过瘾。

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　　例如，它对马斯克和特朗普的关系评价是， 这是一个高风险的权力二人组，具有创新和争议的爆炸性潜力 他们如同两只阿尔法狼在争夺谁能先对着月亮嚎叫 马斯克提议用核武器轰炸火星，而特朗普要让月球再次伟大。

　　对比 NoteBookLM 和 Wordware 的传播方式，我们会发现，它们都是在基础产品之外，发布一些能够引起广泛社交传播的小功能。

　　这些小工具在使用上大大降低了应用门槛——即使是小白也可以迅速上手，产出也是走搞笑有趣路线，这其实与抖音、TikTok 短视频在全球的火爆逻辑不谋而合。

　　NotebookLM 团队的负责人 Raiza Martin，在访谈中还透露了一种非常规的、类似 公开创业 的运营逻辑。

　　团队每天在社交媒体上分享项目进展，并在开发者聚集的 Discord 建立频道，以便在一线关注用户的反馈和使用习惯，从而及时调整和更新。目前，已有超过 60000 个用户加入。

　　视频生成明星初创 Pika 的打法其实也相似。刚亮相时，团队就选择在 Discord 运营，迅速获得 50 万用户。

　　今年 10 月，新发布的 Pika 1.5 模型就又推出了一个新的 AI 模版——输入一张静态图片，就能实现爆炸、融化、膨胀、变成蛋糕等多种效果，各种脑洞开大、整活玩梗和搞怪，精准对标社交媒体用户的趣味。

　　OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 对双人播客形式之所以吸引人的原因，是这么分析的：聊天很难，而听别人聊天更轻松得多；阅读很难，而靠在椅背上听要容易得多。

　　甚至，不要要求用户输入，因为人们往往不知道他们想要什么，直到直接展示给他们看。

　　在抖音之前，视频大多是横向的，用户在消费内容时，需要不断点击、退出、选择和再点击。而抖音竖屏视频流的设计，将操作简化为上下滑动，大大降低了使用门槛。

　　现在的 AI 产品也在经历差不多的进程。在模型从文本走到多模态后，用户如今也不需要再手动敲字和模型交互，直接说话已经十分流畅。

　　NoteBookLM 带来的启示是，要将大型语言模型的能力（智商、上下文长度、多模态等），转化为更能被用户消费的内容样态，其侧重点并非 AI 本身，而是场景定位和用户体验。

　　今年 10 月发布的 ChatGPT-canvas，就是 OpenAI 在交互设计的一次尝试。它最独特的地方是，将向 ChatGPT 询问的操作与编辑 / 编码的内容整合在一起，构建了一个更加人机协同的界面。

　　也就是说，用户可以直接在 canvas 编辑文本或代码。编辑的文档将自动显示在聊天界面右侧，用户用鼠标选中需要调整的部分，在弹框里进一步提问 GPT，或通过快捷方式菜单调整长度、更改阅读级别、修复错误等。

　　Arc 浏览器创始人 Josh Miller 认为，小公司确实还有机会，尤其是在用户界面上的创新。换句话说，成功定义用户页面的 AI 产品，更能成为杀手级应用，更能最终胜出。

　　类似于互动式的电子百科全书，Learn About 提供了历史、生物、天文、体育等各类学科的交互式文章和指南，同时可以自动扩展和深入探索，用 AI 加速知识学习。

　　单单是 Learn About 的交互模式：要点总结、时间线、常见问题等，都能嗅出浓浓的 NotebookLM 味 。

　　和大多数 AI 聊天机器人不同，NoteBookLM 和 Learn About 虽然保留了空白对话框，但更多的空间留给了一个个装着内容的 框 。

　　这些框，将建议的主题、指南、重点和注释直接展示出来，而不用用户自己去思考 我应该问什么 。

　　只需点击几下，知识就会以文字、图片、视频等不同模态的形式，从屏幕上涌过来。不少网友称这是 爱丽丝掉进兔子洞 般的体验。

　　此外，NotebookLM 团队的负责人 Raiza Martin 认为，在设计产品上，真正要思考的是，如何让新的东西变得直观而易被接受。

　　她举了一个反例，在使用 NoteBookLM 时，用户做的第一步就是上传源文档。对用惯了 ChatGPT 的用户而言，这个微妙的操作步骤，足以引发困惑和犹豫。

　　当然，基于源文档的设计有其独特的意义。它使我们重新意识到，日常的创造往往都是基于某些已有的资料或文档。

　　这也是 AI 笔记产品能提供超级生产力的原因，通过整合、分析和拓展各种信息，减少搜索信息时的回头路，打造第二大脑。

　　从这个角度上看，我们也能看到互联网发展的影子。以前的第二大脑是 APP，是小程序，而现在发展成了 AI。