Futurystyczne biuro z interfejsem AI w ciemnej estetyce z neonowymi akcentami.

Google ulepsza NotebookLM – nowa era AI z milionowym oknem kontekstu

przez

Masz wrażenie, że twoja AI przestaje słuchać po trzecim akapicie? NotebookLM właśnie dostał zastrzyk mocy, który ma sprawić, że nie tylko wysłucha do końca, ale jeszcze dostarczy sensowną odpowiedź.

Google przebudował czat w NotebookLM – swoim „AI research partnerze” – tak, by był szybciej, głębiej i rozsądniej. Z tyłu pracują najnowsze modele Gemini, z przodu dostajemy 1-milionowe okno kontekstu, ponad 6x dłuższą pamięć rozmów i celowość: możliwość ustawiania celów dla każdego notatnika. Krótko mówiąc, mniej żonglowania promptami, więcej realnej pracy na dużych zbiorach materiałów.

NotebookLM od początku pozycjonował się jako „partner do myślenia” – narzędzie, które łączy chatbota z prywatną bazą wiedzy. Teraz to partner bardziej dojrzały: lepiej rozumie kontekst, potrafi się skupić na celu i utrzymać wątek przez dłuższe dyskusje. W świecie, gdzie wszyscy obiecują „asystenta do wszystkiego”, ta aktualizacja celuje w coś bardziej przyziemnego, a przez to cenniejszego: w rzetelną, ustrukturyzowaną pracę z własnymi źródłami.

Ilustracja przedstawiająca futurystyczne biuro z interfejsem asystenta AI w stylu 2.5D.
Grafika koncepcyjna (AI)

Co się zmieniło w czacie NotebookLM

Największa nowość to pełne, milionowe okno kontekstu Gemini dostępne w czacie dla wszystkich planów. W praktyce oznacza to, że NotebookLM może na raz ogarnąć i przeżuć naprawdę duże kolekcje dokumentów – setki stron PDF-ów, transkrypcje, notatki. Do tego dochodzi pamięć rozmów wydłużona ponad 6x, więc ciągłe przypominanie „o czym mówiliśmy” staje się rzadziej potrzebne. Narzędzie lepiej też łączy wątki z wielu źródeł, idzie „poza pierwsze pytanie” i syntetyzuje wnioski w jedną, bardziej zniuansowaną odpowiedź – co szczególnie widać w bardzo rozbudowanych notatnikach. [8]

Ilustracja przedstawiająca futurystyczne środowisko pracy AI z nowym oknem kontekstu.
Grafika koncepcyjna (AI)

Są też udogodnienia prosto z kategorii „wreszcie”: automatyczne zapisywanie historii rozmów, które Google wdraża falami. A na poziomie intencji – rozbudowana funkcja celów (Goals). Możesz określić, po co w ogóle pracujesz w danym notatniku: przygotować plan eksperymentu, porównać wyniki, zbudować konspekt artykułu. Czat ma się do tego dostroić, zamiast tylko grzecznie odpowiadać na pojedyncze pytania.

Pod maską Google mówi o 50% wzroście satysfakcji użytkowników przy odpowiedziach, które korzystają z większej liczby źródeł. To nie jest marketingowy fajerwerk bez pokrycia: większe okno kontekstu i lepsze „klejenie” informacji zmniejsza ryzyko, że model wyrwie cytat z szerszego tła albo pominie ważny niuans. Mówiąc wprost – mniej 'wow’, więcej 'aha’.

Dlaczego to ma znaczenie

Jeśli kiedykolwiek próbowaliście uczyć model wszystkiego od zera jednym promptem, wiecie, jak kruche to bywa. NotebookLM idzie inną drogą: jest zakotwiczony w materiałach, które mu dostarczasz. Według CNET to właśnie sprawia, że świetnie sprawdza się w pracy, nauce i projektach kreatywnych – potrafi zarówno uprościć zawiły temat, jak i wejść w detale, a wyniki podaje w formacie, który pasuje do zadania. Ważny dopisek: twoje pliki i wprowadzone treści nie są używane do trenowania NotebookLM, co dla wielu firm i uczelni będzie warunkiem koniecznym.

Zwiększone okno kontekstu i dłuższa pamięć rozmowy to nie tylko „więcej naraz”. To także możliwość prowadzenia długich, wieloetapowych badań bez gubienia ścieżki. Wyobraź sobie audyt literatury naukowej: najpierw przegląd, potem selekcja, później porównanie metod, na końcu zarys wniosków. Do tej pory po drodze ginął sens – teraz rozmowa może naturalnie rosnąć, a model pamięta, co już ustaliliście.

Fakty i akcenty

  • NotebookLM chat działa na najnowszych modelach Gemini i wykorzystuje pełne, 1-milionowe okno kontekstu w każdym planie. To 8x więcej niż wcześniej.
  • Pojemność pamięci wieloturnowej została zwiększona ponad 6x, co umożliwia znacznie dłuższe wątki bez „resetu” konwersacji.
  • System lepiej syntetyzuje odpowiedzi z wielu źródeł i automatycznie zapisuje historię czatów (wdrażane stopniowo).
  • Google raportuje 50% wzrost satysfakcji użytkowników przy odpowiedziach bazujących na dużej liczbie źródeł.
  • Funkcja celów rozszerza się na wszystkich użytkowników, dzięki czemu każdy notatnik może być ustawiony „pod zadanie”, a nie tylko „pod rozmowę”.

Uwaga: Google nie podaje tu twardych liczb o parametrach modeli (mld), pełnych benchmarkach, licencji ani wymaganiach sprzętowych po stronie użytkownika.

Interpretacja z dystansem

Czy 1 milion tokenów rozwiązuje wszystko? Nie. Duże okno kontekstu potrafi być jak wielka walizka – zmieścisz cały dorobek semestru, ale porządek w środku nadal ma znaczenie. Kluczowe są mechanizmy wyboru, co wchodzi do odpowiedzi, i jak model waży sprzeczne fragmenty. Google obiecuje „bardziej zniuansowaną syntezę” i to jest kierunek, który odróżnia NotebookLM od ogólnych chatbotów: mniej freestyle’u, więcej rzemiosła. Cele w notatnikach to z kolei sprytny sposób na ubijanie prompt-inżynierii w coś, co ludzie realnie rozumieją: „chcę planu badań”, „chcę porównania”, „chcę streszczenia z wnioskami”.

Warto też odnotować wątek prywatności. Deklaracja, że twoje dane nie zasilają treningu, ustawia NotebookLM bliżej „narzędzia pracy”, a dalej od „publicznego chatbota”. Dla administratorów i zespołów compliance to argument, dla użytkowników – zwykły spokój.

Do czego to się sprowadza

NotebookLM po tej aktualizacji jest mniej „gadką o niczym”, a bardziej partnerem, który trzyma kurs i kontekst. Jeśli twoja praca polega na łączeniu kropek w dużych zbiorach wiedzy – od akademii po raporty rynkowe – czat z milionowym oknem i długą pamięcią nie jest kaprysem. To wielokrotny wzrost przepustowości myślenia. Oczywiście, nadal trzeba pilnować jakości źródeł i zdrowego sceptycyzmu. Ale to już klasyka: najlepsze narzędzia nie zastąpią krytycznego oka. Dobrze, że przynajmniej przestały udawać, że „pamiętają wszystko”, i naprawdę zaczęły pamiętać więcej.

Pytanie na koniec brzmi: czy wreszcie oddamy AI nudną część „przewijania PDF-ów”, czy nadal będziemy cierpieć w arkuszach? NotebookLM daje mocny argument, żeby wybrać tę pierwszą opcję – i nie żałować.

Źródła

Dodaj komentarz