NotebookLM — сервис для анализа файлов

Продолжаю рассказывать про AI-ассистенты для управления знаниями. И очень любопытный проект от Google — NotebookLM.

Главная фишка — возможность загружать файлы любых расширений и в контекстном окне вести диалог с чат-ботом для анализа данных. Можно загружать PDF, статьи, транскрипты, свои заметки, документы, а AI отвечает на вопросы, делает выводы и резюмирует. Я встречал даже кейс, что загружали книгу объемом 600 страниц, и Notebook эффективно справлялся с анализом всего текста. ChatGPT и другие аналоги, насколько я знаю, не могут работать с документами такого объема.

После тестирования отметил для себя плюсы:

✔️ Отлично работает с длинными текстами и выделяет ключевое.
✔️ Можно быстро "поговорить" со своим же документом.
✔️ Удобный и чистый интерфейс.

Инструмент очень понятный и удобный в пользовании. В личном кабинете вы создаете блокнот (в данном контексте это аналог нового диалога с ассистентом), туда загружаете нужные файлы и далее идет диалог с чатом для анализа содержимого загруженных документов.

В NotebookLm вы работаете со своими существующими знаниями. Он не заменяет Obsidian или Notion, а скорее дополняет — работает как слой анализа над вашей базой знаний.

🔝 Тут про планирование

План на лето ☀️

Вот и началось лето, и это особенное время для планирования. Все самые интересные и захватывающие приключения чаще всего происходят в эти 3 месяца, и чтобы не провести время зря, лучше всего запланировать их. Да, теряется спонтанность и неожиданность, но так вы уверены, что у вас есть идеи для крутых событий.

General planning
Я делю год на интервалы:
▪️ 01.01 — 01.04
▪️ 01.04 — 01.06
▪️ Лето — отдельно (01.06 — 01.09)
▪️ И большой блок — 01.09 — 31.12

Неравномерность интервалов получается, потому что предпочитаю планировать посезонно, а не квартально, так более естественно. В эти интервалы планирую личные задачи/дела/активности/отдых/дни рождения, которые не попадают ни в какие другие юниты. Например, сейчас я занимаюсь ремонтом, и все связанные с этим задачи учитываю в рамках отдельного проекта «Ремонт». А все остальное идет в категорию «План на лето».

Как планировать лето?
Можно планировать как можно больше активностей и раскидать их по выходным. Конечно, не стоит заполнять все дни, иногда нужно оставить место для неожиданностей и расслабленного отдыха.

Лето 2025 года: 13 недель → 27 выходных дней → ~20 дней для планирования (если мы берем 80%, можно и меньше). Не так много, как хотелось бы, но достаточно, чтобы съездить на море, встретиться с друзьями или заняться новым хобби. В моем плане (приложил к посту) получилось запланировать до 15 выходных дней. План — это ориентир, а не четкий распорядок. Его можно менять, корректировать, добавлять новые идеи, поэтому планирование превращается в творческий процесс проектирования вашего летнего отдыха.

А как вы планируете лето? Или все-таки оставляете место для неожиданностей и спонтанности?


🔝 Тут про планирование

📩Zero Inbox

Эффективная техника, которую я всегда использую — это Zero Inbox (дословно «пустой ящик»). Это подход, при котором вы регулярно обнуляете входящие — письма либо обработаны, либо удалены, либо заархивированы.

⁉️Зачем это вообще нужно?
▪️ Чтобы не держать в голове мысль о 100+ непрочитанных писем
▪️ Снижать тревожность от непрочитанного сообщения (непрочитанное сообщение = потенциальная задача / проблема = стресс)
▪️ Быстро находить важное и упростить принятие решений.

Алгоритм Zero Inbox
1️⃣Установите ритуал: 1–2 раза в день — просмотр и разбор.

2️⃣Подключаем технику 2 минут: если на обработку письма уходит меньше 2-х минут, делаем сразу, иначе делаем задачу в Todolist на будущее. В целом все, что требует действий, выносится в таск-менеджер.

3️⃣В любом почтовом клиенте есть функционал фильтрации и папок. Если есть письма из одной группы, то фильтры эффективно помогают сортировать входящие.

🔝 Тут про планирование

🪐 Смещение орбит и принцип ассиметрии

Я обожаю фильм Кристофера Нолана «Интерстеллар» (наверняка все смотрели, но если вдруг кто-то пропустил — обязательно посмотрите, кайфанете от просмотра). А недавно я прочитал книгу «Интерстеллар. Наука за кадром» Кипа Торна. Кип Торн — один из самых видных экспертов в области теории относительности и астрофизики в мире, был главным советником Нолана при подготовке фильма (кстати, профессор Бренд, которого играл актер Майкл Кейн, как раз прототип Торна).

В книге раскрывается научная основа фильма. «Интерстеллар» вопреки многим заблуждениям строго соответствует современным научным концепциям. Даже если в фильме есть явные домыслы, то все они теоретически допускаются теорией относительности и квантовой физикой (да-да, даже перемещение Купера в тессеракте не противоречит законам физики, хоть и на практике это пока невозможно проверить).

По ходу чтения я фиксировал себе заметки в Obsidian и обратил внимание на один момент. Эйнштейн при разработке теории относительности учитывал смещение орбит у планет. Это означает, что орбита планеты не остаётся идеально стабильной во времени — её форма и ориентация слегка меняются. И у всех планет орбита не идеальна (как думали раньше по Ньютоновским законам), а подвержена небольшому смещению. Например, У Меркурия это особенно заметно — смещение ≈ 43 угловые секунды в столетие. Причина кроется в гравитации — взаимное гравитационное притяжение планет меняет пространство и делает его не ровным.

И у меня родилась метафора для отражения развития человека. Наше развитие — как движение планеты по орбите. Мы будто вращаемся по предсказуемому маршруту привычек, рутины и обстоятельств (в Ньютоновской парадигме). Но стоит принять одно важное решение — и орбита начинает смещаться. Один нужный шаг/толчок/смелое решение — и это рождает тот нужный гравитационный маневр, который задает нам более широкую орбиту нашего пути. И чем больше таких решений, тем орбита становится шире и длиннее.

🎬«Интерстеллар» Кристофер Нолан
📖«Интерстеллар. Наука за кадром» Кип Торн

🔝 Тут про планирование

🔐Обучение ИИ на личных данных: какие риски и как сохранить приватность?

Один из самых распространенных вопросов при передаче данных в ChatGPT связан с конфиденциальностью. Действительно загонять в контекстное окно чата личные данные, номера карт и другую критическую информацию не нужно.

⚠️В чем опасность?
Многие сервисы могут использовать загруженные вами данные для дообучения моделей. Это значит, что ваши личные заметки и коммуникация с ассистентом могут попасть в обучающую выборку. Даже при условии полной анонимности.

✅ Важная функция ChatGPT
Мало кто знает, но OpenAI дают возможность своим пользователям регулировать сохранность своих данных. Для этого нужно перейти в Настройки → Элементы управления данными → выключить функцию Улучшить модель для всех. Все, такое простое действие обеспечивает запрет для OpenAI обучать свои модели на ваших данных и исключает их обработку (насколько это действительно так и какой процент информации попадает в алгоритмы дообучения – не известно).

Рекомендации для защиты данных
Даже при выключении этой функции лучше все-таки обезличивать данные. По возможности заменяйте имена, адреса, компании и другую чувствительную информацию. Если что-то действительно важно — лучше не загружать это в ИИ вообще.

Если прям заморочиться, то можно развернуть локальную модель у себя на компьютере (например, Llama или Mistral). Качество этих моделей не уступает облачным, но это подойдет, если вы работаете с крайне секретной информацией. Для остальных случаев намного проще пользоваться сервисами вроде ChatGPT с соблюдением правил безопасности.

А что по поводу Enterprise?
Для внедрения в корпоративную инфраструктуру и работы с важными данными компании правильным паттерном является формирование On-Premise решений — разворачивание аналогичных Open Source моделей на серверах компании.

🔝 Тут про планирование