為什麼說 NotebookLM 是 Google 打敗競爭對手、奪取 AGI 桂冠的秘密武器？ 和海量的互聯網產品對比，NotebookLM 是一個極少見的產品形態： 它獲得人的認真思考、研究的過程和結果 — 人類在真實、高認知負載任務中，如何理解問題、拆解問題、修正錯誤、逐步逼近答案。 這對goole來說意味著海量的高質量標註數據，而且不斷更新。 而這，正是通往 AGI 過程中最稀缺的東西。 今天所有頭部大模型公司都有算力、模型和工程能力。 真正拉開差距的，是訓練信號的質量。 NotebookLM 是行業裡為數不多的，這樣的訓練信號數據庫。 因為在 NotebookLM 裡，用戶會把重要的資料放進去。 然後： 決定哪些信息值得被保留 要不要做結構化整理 先問什麼，再問什麼 哪裡不對，哪裡要重來 什麼時候停，什麼時候繼續深挖 這些都是語言反饋和行為選擇。 對模型來說，這些本身就是高信噪比的監督信號。 比“對 / 錯”標籤複雜得多，也真實得多。 市場上的其他互聯網產品，也可以做一部分用戶數據採集的功能。 但要長期獲得高質量認知軌跡，必須同時滿足幾個條件： ...