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Aplicativo de anotações orientado por IA do Google NotebookLM já está disponível nos EUA

Página inicial do Google NotebookLM (Fonte: própria)
Página inicial do Google NotebookLM (Fonte: própria)
Ainda rotulado como um produto experimental por enquanto, o Google NotebookLM agora está aberto a todos os clientes dos EUA. Embora use recursos de IA graças ao recém-revelado Gemini Pro, o NotebookLM usará apenas as informações obtidas do usuário, sem nenhum conhecimento adicional.

Revelado em maio no Google I/O como Project Tailwind e transformado em NotebookLM em meados de julho, quando a lista de espera para testes foi aberta, o aplicativo de anotações orientado por IA que ainda é conhecido como NotebookLM agora está fora do estágio de testes e geralmente disponível para clientes dos EUA. Infelizmente, aqueles localizados em outros países devem esperar um pouco até que o Google decida expandir a disponibilidade desse código aprimorado pelo Gemini Pro.

O Gemini Pro já está alimentando o Bard e executará outros serviços no futuro, enquanto seu irmão Nano deverá estar disponível mesmo quando estiver off-line e for adaptado para dispositivos Android. A versão mais avançada, chamada Gemini Ultra, deve chegar em 2024 como o esforço de IA mais avançado do Google até o momento (pelo menos quando se trata de LLMs). Por enquanto, quando se trata de hardware, o Gemini Pro está disponível apenas no Google Pixel 8 Pro, um aparelho que recebeu recursos de IA generativa no dispositivo no dispositivo no início desta semana.

De acordo com Steven Johnson e Raiza Martin (diretor editorial e gerente de produto do Google Labs), o NotebookLM tem o objetivo de "ajudar o senhor a pensar melhor, com novos recursos, como um espaço para anotações e ações sugeridas", enquanto continua sendo um código experimental que melhora continuamente com a ajuda de seus usuários/testadores.

Por último, mas não menos importante, os interessados na segurança e na privacidade desse aplicativo devem saber que o Google NotebookLM não usa os dados pessoais do usuário para treinar seu modelo. Como não busca informações adicionais na Internet, ele deve aumentar sua precisão à medida que o usuário continua alimentando-o com mais e mais dados.

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Codrut Nistor, 2023-12- 9 (Update: 2024-08-15)