NotebookLM ban đầu là một thử nghiệm của Google Labs, với tên mã “Project Tailwind” vào năm 2023. Nếu bạn chưa quen với Google Labs, đây về cơ bản là “sân chơi” thử nghiệm của Google, nơi công ty kiểm tra các công cụ và tính năng AI ở giai đoạn đầu trước khi quyết định liệu chúng có đáng để triển khai rộng rãi hay không.
Mặc dù NotebookLM là một trong những thử nghiệm đã tồn tại và hiện được cung cấp rộng rãi cho bất kỳ ai muốn dùng thử, Google còn có một danh sách dài các dự án Labs khác mà công ty đang thử nghiệm. Sau khi tìm hiểu các đối thủ của NotebookLM, đã đến lúc khám phá xem phần còn lại của các thử nghiệm AI Google Labs sẽ thể hiện như thế nào.
Illuminate: Đánh Giá Audio AI Tốt Hơn NotebookLM?
Giống như Audio Overviews của NotebookLM, nhưng tốt hơn
Đối với thử nghiệm Labs đầu tiên được khám phá kỹ lưỡng, việc chọn một công cụ tương tự như NotebookLM là điều hợp lý. Đó là lúc Illuminate xuất hiện, một thử nghiệm Google Labs “dành riêng cho việc thúc đẩy học tập” và có thể biến các bài báo nghiên cứu thành bản tóm tắt âm thanh do AI tạo ra (giống như tính năng Audio Overviews của NotebookLM).
Khi bạn truy cập trang web của Illuminate, bạn sẽ có tùy chọn nghe một cuộc trò chuyện về một vài bài báo nghiên cứu do Google tuyển chọn. Một biểu tượng phát cùng với thời lượng của Audio Overview được hiển thị ngay bên dưới mỗi tiêu đề. Khi nhấp vào, bạn sẽ nghe thấy một cuộc trò chuyện do AI tạo ra giữa hai người dẫn chương trình AI ảo, một nam và một nữ.
Có một biểu tượng bàn tay nhỏ ở phía dưới (giống như biểu tượng Giơ tay trong Google Meet). Nhấp vào nó sẽ hiển thị phần Hỏi & Đáp, nơi bạn có thể đặt câu hỏi liên quan đến bài báo đang được thảo luận. Nó cũng hiển thị các gợi ý câu hỏi ví dụ để giúp bạn bắt đầu, và đưa ra ba câu hỏi tiếp theo sau mỗi truy vấn để duy trì cuộc trò chuyện.
Các câu trả lời rõ ràng và đi thẳng vào vấn đề. Giống như NotebookLM, Illuminate chỉ tham chiếu nguồn (bài báo nghiên cứu, trong trường hợp này) để trả lời các truy vấn của bạn. Điều này có nghĩa là khả năng AI chỉ nói cho bạn nghe những gì bạn muốn, ngay cả khi nó không chính xác, là rất thấp. Ví dụ, khi được hỏi XDA là gì, Illuminate trả lời: “Cảm ơn câu hỏi. Tôi chỉ có thể trả lời các câu hỏi liên quan trực tiếp đến nội dung.”
Ngoài việc nghe các Audio Overview đã tạo sẵn trên Illuminate, bạn cũng có thể tự tạo cho mình bằng cách chuyển sang phần Generate. Bạn có thể tải lên URL của bất kỳ nội dung web nào và Illuminate sẽ chuyển đổi nó thành một podcast AI, miễn là nội dung đó không bị khóa bởi hệ thống thanh toán. Illuminate cung cấp cho bạn nhiều quyền kiểm soát hơn NotebookLM, điều này thực sự hữu ích.
Learn About: Trợ Lý Học Tập AI Thực Thụ
Một người bạn học AI thực thụ
Mặc dù NotebookLM không chỉ giới hạn cho sinh viên, và nó có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác như chuẩn bị phỏng vấn xin việc, nhưng phải thừa nhận rằng nó được sử dụng chủ yếu để học tập. Học tập không hề dễ dàng, và NotebookLM giúp quá trình này dễ quản lý hơn nhiều.
Giao diện chính của công cụ AI Learn About từ Google Labs, hiển thị câu hỏi 'Bạn muốn học gì hôm nay?' để bắt đầu trải nghiệm học tập cá nhân hóa.
Một thử nghiệm Google Labs khác mà công ty đang phát triển, với trọng tâm chính là “học tập”, là Learn About. Đây là một người bạn đồng hành học tập được hỗ trợ bởi AI, hoạt động như một gia sư cá nhân. Khi bạn truy cập trang web của thử nghiệm này, trang đầu tiên bạn sẽ thấy là “Bạn muốn học gì hôm nay?,” nơi bạn có thể nhập bất kỳ chủ đề nào bạn muốn học.
Để thử nghiệm, cách tốt nhất là tìm hiểu xem nó sẽ dạy một chủ đề mà tôi đã quen thuộc như thế nào. Là một sinh viên khoa học máy tính, tôi đã nhập “dạy tôi cú pháp cơ bản của Python.” Trong vòng vài giây, công cụ AI đã phản hồi bằng một câu trả lời chuyên sâu với nhiều yếu tố tương tác.
Trong ví dụ này, câu trả lời bao gồm một danh sách tương tác về “Các yếu tố chính của cú pháp Python,” hiển thị hình ảnh liên quan của từng yếu tố và một đoạn trích ngắn.
Ví dụ về các yếu tố cú pháp cơ bản của Python trong công cụ Learn About của Google Labs, minh họa cấu trúc và cách viết mã.
Và nếu tôi muốn tìm hiểu thêm về một yếu tố nhất định, tất cả những gì tôi phải làm là nhấp vào nó. Câu trả lời bao gồm các ví dụ về cú pháp Python cơ bản và thậm chí cả một thẻ học tập có tên “Dừng lại và suy nghĩ.”
Thẻ học tập có lẽ là điều tôi thích nhất ở Learn About. Nó trình bày một sự thật về cú pháp Python và sau đó đặt ra một câu hỏi. Sau khi bạn đã suy nghĩ, nhấp vào nút Nhấn và tiết lộ sẽ hiển thị câu trả lời.
Thẻ 'Stop and Think' trong Learn About, một tính năng tương tác của Google Labs giúp người dùng suy nghĩ và kiểm tra kiến thức về cú pháp Python.
Giống như NotebookLM và Gemini, các trích dẫn luôn hiện diện bên cạnh mỗi tuyên bố, và di chuột qua một trích dẫn sẽ tiết lộ văn bản chính xác nơi Learn About lấy thông tin.
Tôi đã nhấp vào một trong các yếu tố tương tác từ danh sách tôi đã đề cập trước đó, và nó giải thích chi tiết về yếu tố cụ thể đó (thụt lề) bằng một bảng (bao gồm quy tắc, giải thích và ví dụ khái niệm) và hình ảnh.
Đây là một chi tiết khác tôi rất thích: phần giải thích bao gồm thẻ học tập “Quan niệm sai lầm phổ biến”, đúng như tên gọi, chỉ ra một quan niệm sai lầm thường gặp.
Cũng có một nút Kiểm tra hiểu biết ở phía dưới, có nội dung:
Kiểm tra hiểu biết
Bây giờ chúng ta đã nắm được các quy tắc thụt lề trong Python, hãy thử giải thích theo cách của riêng bạn tại sao nó lại quan trọng đến vậy và điều gì sẽ xảy ra nếu nó không chính xác.
Tại sao thụt lề lại quan trọng trong Python, và hậu quả của việc thụt lề không chính xác là gì?
Nó bao gồm một hộp văn bản nơi tôi có thể nhập câu trả lời của mình và nhận phản hồi! Sau đó, nó sẽ đánh giá phản hồi của tôi và làm nổi bật những điểm mạnh và điểm yếu. Sau mỗi câu hỏi bạn đặt, nó sẽ đề xuất nội dung liên quan, điều này tôi thấy rất hữu ích. Cũng có tùy chọn để đơn giản hóa giải thích, nhận câu trả lời chuyên sâu hơn hoặc xem hình ảnh liên quan.
Điều tôi thích ở Learn About là công cụ này tương tác và có giao diện đẹp mắt đến mức nào. Nó giúp việc học thông tin mới trở nên trực quan hơn rất nhiều. Và dễ dàng nhận ra rằng nó được tạo ra với mục đích duy nhất là học một điều gì đó mới và hỗ trợ việc học chủ động, hơn là chỉ đưa ra thông tin như các chatbot AI khác.
Khả năng điều chỉnh độ phức tạp của giải thích, nhận phản hồi tức thì và khám phá hình ảnh tất cả trong một nơi khiến nó không giống như tôi đang sử dụng một chatbot mà giống như tôi đang ở trong một phòng học kỹ thuật số được xây dựng riêng cho mình.
Little Language Lessons: Học Ngôn Ngữ Với AI
Giống như Duolingo, nhưng với một “twist” AI
Giao diện khởi động của Little Language Lessons, một thử nghiệm AI từ Google Labs dành cho việc học ngôn ngữ.
Các bài học ngôn ngữ nhỏ (Little Language Lessons) chứa ba “thử nghiệm học tập nhỏ gọn,” tất cả đều được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức (LLM) của Google, Gemini. Phần tốt nhất là tất cả chúng đều độc đáo và tôi chưa từng thấy chúng được thực hiện trước đây.
Thử nghiệm nhỏ gọn đầu tiên trong bộ sưu tập này là Tiny Lessons, nơi bạn có thể mô tả một tình huống (như gọi cà phê) và nó sẽ tổng hợp từ vựng, cụm từ hữu ích và mẹo ngữ pháp bằng ngôn ngữ bạn chọn.
Ví dụ, một số từ vựng mà nó gợi ý, cả bằng tiếng Anh và ngôn ngữ tôi chọn, là: cà phê, sữa, đường, nóng, lạnh, v.v. Nó gợi ý các cụm từ thực sự hữu ích như “Cho tôi một ly cà phê,” “Giá bao nhiêu?,” và “Bạn có cà phê đá không?”
Ví dụ về cách Tiny Lessons (thuộc Little Language Lessons của Google Labs) gợi ý từ vựng và cụm từ tiếng Hindi để gọi cà phê.
Cuối cùng, nó gợi ý một mẹo ngữ pháp, trong đó AI giải thích rằng việc lịch sự khi gọi cà phê là chìa khóa, và thêm từ “làm ơn” vào ngôn ngữ tôi đã chọn sẽ là cách phù hợp!
Nếu bạn thường xuyên đi du lịch và cảm thấy mình nói quá trang trọng khi nói tiếng nước ngoài, ví dụ nhỏ gọn tiếp theo, Slang Hang, là thứ bạn sẽ thích. Nó cho phép bạn “tạo ra một cuộc trò chuyện thực tế giữa những người bản xứ” trong một kịch bản ngẫu nhiên. Ví dụ, đây là kịch bản tôi nhận được:
Bối cảnh: Một khu chợ nông sản ngoài trời nhộn nhịp ở Moscow vào một buổi sáng mùa thu trong lành. Anya, một sinh viên nghệ thuật trẻ, đang phác thảo những người bán hàng thì cô tình cờ nghe được cuộc trò chuyện giữa Dmitri, một nông dân trung niên, và một khách hàng.
Mặc dù toàn bộ cuộc trò chuyện sẽ bằng ngôn ngữ bạn đang học, bạn cũng có thể dịch nó sang ngôn ngữ mẹ đẻ của mình. Bạn cũng có thể nhấp vào biểu tượng loa để nghe cách phát âm, điều này tôi thấy cực kỳ hữu ích.
Thử nghiệm cuối cùng, Word Cam, tốt nhất khi bạn không thể nghĩ ra từ bằng ngôn ngữ khác cho những thứ ngay trước mắt. Tất cả những gì bạn cần làm là chụp ảnh, và Gemini sẽ phát hiện các đối tượng trong ảnh và gắn nhãn chúng bằng ngôn ngữ mục tiêu của bạn.
Giao diện Word Cam trong Little Language Lessons của Google Labs, minh họa khả năng nhận diện và dán nhãn vật thể bằng ngôn ngữ mục tiêu.
Nó cũng sẽ bao gồm các từ bổ sung bạn có thể sử dụng để mô tả các đối tượng, điều này thực sự có thể giúp ích khi học các ngôn ngữ mới.
Google Labs Chắc Chắn Đang Chuẩn Bị Những Điều Lớn Lao
Ba thử nghiệm AI mà chúng ta vừa tìm hiểu ở trên chỉ là một phần nhỏ trong số các dự án mà Google đang phát triển. Bạn có thể tìm thấy nhiều dự án khác trong phần Thử nghiệm trên trang web Google Labs. Sau khi dùng thử những công cụ này và nhiều công cụ khác, có thể khẳng định một cách tự tin rằng Google đang “nung nấu” những điều lớn lao, và rõ ràng họ không chỉ may mắn với NotebookLM.
Có sự đầu tư suy nghĩ và thử nghiệm thực sự vào từng công cụ AI này. Ngay cả khi một số công cụ còn khá sơ khai hoặc chuyên biệt, tất cả đều hướng tới cùng một mục tiêu: biến việc học tập và tiếp cận thông tin trở nên thông minh hơn, tương tác hơn và ít nhàm chán hơn rất nhiều. Hãy cùng chờ đón những đột phá công nghệ tiếp theo từ Google Labs!
