Descubre NotebookLM de Google: Tu Asistente de Investigación y Escritura con IA

Bienvenidos al episodio 101 de "Inteligencia Artificial". Antes de meternos de lleno en el tema de hoy, quiero agradecerles por los saludos y mensajes de agradecimiento por los 100 episodios. Además, he recibido interés por el mastermind que no muchos sabían que existía. No lo mencioné mucho, pero ya lleva dos o tres meses funcionando. Tenemos un grupo privado en Telegram donde hablamos y compartimos recursos, y cada dos semanas nos reunimos en videollamadas.
Hoy vamos a hablar sobre NotebookLM, anteriormente conocido como Proyecto Tailwind. Esta aplicación de toma de notas con inteligencia artificial de Google, impulsada por Gemini 1.5 Pro, ahora está disponible en 200 países. NotebookLM permite trabajar con documentos de Google, presentaciones, URLs y textos, generando notas, guías de estudio, índices, cronogramas y resúmenes de documentos. Además, sugiere preguntas relacionadas con la temática y protege tu privacidad.
En este episodio aprenderás:
¿Qué es NotebookLM? Un asistente de investigación y escritura impulsado por IA.
¿Cómo funciona? Subes tus documentos, haces preguntas y obtienes respuestas precisas.
Beneficios de usar NotebookLM: ahorro de tiempo, mejor comprensión, organización optimizada, creatividad potenciada y accesibilidad universal.
Tipos de archivos admitidos: Google Docs, PDFs, textos, presentaciones y URLs.
Protección de privacidad: tus datos se mantienen seguros y privados.
Cómo empezar a usar NotebookLM: pasos sencillos para comenzar.
Diferencias con otras herramientas de IA como ChatGPT o Bard.
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¡Nos escuchamos en el próximo episodio para seguir explorando el fascinante mundo de la inteligencia artificial!

[@totvabe1]

Creo que con los GPT de OpenAI se puede trabajar en modo "in-context learning", indicándole al modelo que trabaje sólo con los conocimientos proporcionados por el dataset que yo he facilitado a ese GPT. No lo he probado pero tengo entendido que usando la API se le puede restringir el contexto. De todos modos, imagino que los datos de entrenamiento preexistentes del modelo siguen influyendo en su comportamiento, y no creo que sea posible aislar completamente un modelo de sus datos de entrenamiento, sólo limitar su influencia.