Как сократить время обучения в 3–5 раз без увеличения часов Недавно откопал для себя NotebookLM. Суть в том, что туда закидывается определенный контекст и моделька только из этого контекста формирует материалы. Киллер-фича: так как у Google большая экосистема (в т.ч. Youtube), можно взять такой плагин и выкачать весь ютуб (на бесплатной версии до 50 источников, спокойно проваливается один большой плейлист или курс). Какие кейсы применения? 1️⃣ Обучение новым направлениям на основе ограниченного контекста Загрузка конкретных источников (книг, лекций, плейлистов, статей) и построение базы знаний строго внутри них. Подходит для: 🟢освоения новой области (ML, A/B-тесты, математика) 🟢подготовки к собеседованиям по определённому стеку 🟢быстрого входа в новую роль 2️⃣ Радикальное сокращение времени на потребление видео Можно загрузить YouTube-плейлист и: 🟢получить структурированный конспект 🟢выделить ключевые идеи 🟢сформировать mind map 🟢сделать карточки для повторения 🟢получить краткую выжимку вместо 10–15 часов просмотра Так как субтитры обрабатываются корректно, качество выжимки получается высоким. Еще бы все видео были с голосом и понятными субтитрами ✏️ 3️⃣ Формирование структуры строго по заданным источникам Важно для ситуаций, когда нужно: 🟢учиться по конкретному учебнику 🟢готовиться к экзамену по утверждённой программе 🟢писать работу с опорой только на определённый перечень литературы Можно еще сюда придумать: поиск пробелов в знаниях (про это чуть подробней ниже), подготовка к выступлениям и лекциям, работа с исследовательскими материалами, быстрое погружение в домен. Есть проблема с доступами в сервисы Google, но сюда ставится прокси (благо они стоят очень дешево и можно себе их позволить), прокидываем через любой плагин в Chrome и у вуаля, все готово. ⚠ Теперь самое интересное применение Вести с этим делом Obsidian и закидывать свою базу знаний в контекст. Все просто, моделька поймет, нужно ли изучать / читать книгу / смотреть видео или уже в базе знаний все есть и тратить на это время не нужно ИЛИ подсветит, что есть определенный пробел в знаниях и на этом нужно сосредточиться. Я считаю, что это топ, учитывая количество бесконечного материала благодаря ИИ, интернету. Итого пайплайн выглядит так: NotebookLM -> ChatGPT (структура / оформление / дополнение с поиском) -> (Python -> Obsidian) Вот здесь интересное видео, можно также запихнуть в контекст NotebookLM и проверить... А вы уже пользовались? Как вам? Какой сейчас используете пайплайн для пополнения базы знаний? Делитесь в комментариях 🐳 @zasql_python