谷歌又要出爆款了！
Learn about专门为学习打造。你想学什么、想了解什么，直接在对话框里问就可以。它都帮你安排得明明白白。这款新产品跟之前的NotebookLM组合在一起，基本就覆盖了所有的学习场景。
举个例子，你想学Python。
如果你手里有教材或者资料的话，那就用NotebookLM。把文档传进去，它会帮你先过一遍，给出摘要、大纲等等，让你先有一个全局性的了解。然后再以提问、回答的形式，在AI的引导下，去吃透细节。过程中，你有任何想了解的，AI都会基于资料回答。
如果你手里啥也没有咋办呢？没关系，互联网上啥都有，用Learn about搞定。它是你的AI助理，会帮你从网上找到一切跟主题相关的资料。它是你的AI老师，会把找到的资料整理得非常有逻辑，然后在一个大框架下教你，并且回答你的一切问题。
新出的Learn about和已经爆火的NotebookLM加在一起，就是谷歌提出的AI时代的学习方法：Conversational Learning。
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回到今天的主题：Learn about。
这款产品还处在早期，跟当初的NotebookLM一样，限定地区，也暂时不支持中文。其实它可以用中文回答，但是刚开口就被掐断了，然后提示不支持。所以咱们耐心等着就好，估计过两三个月就放开了。
我第一次使用的时候，会有点疑惑：这不就是问答引擎吗？因为当时我随便问了个问题，Learn about就像Perplexity那样联网搜索、给出回答、给出来源。但是，当我正儿八经问它该怎么学Python的时候，才发现这款产品真正的威力。
Learn about特别擅长给出系统性的学习框架。以学Python为例。在基础部分，它给出了学习大纲，建议从数据类型、变量、运算符、控制流、函数这五个部分下手。每个部分都有对应的展开。比如，数据类型包含了字符串等等。
随便从哪一个部分切入进去学习都可以。不用担心找不回原来的框架——它被放到左边栏的位置，可以折叠或者展开，起到导航的作用。我们可以时刻知道，正在学的知识点是属于哪个部分，不断强化这种全局观。
同样，如果有子框架出现的话，也会加入左边栏。这就避免了一层套一层，最后搞得特别混乱的情况。
我之所以觉得这个功能很重要是因为，不管你学什么，一定先建立起一个系统性的框架、大纲，或者说是思维导图。这是最重要的。有了这个之后，你再去抠细节，再去抠里边的知识点。我在之前推荐NotebookLM的视频里也强调过这一点：全局性的认识是“学会”的基础。
再来看我们今天的教育就会发现，全都是在死磕知识点。也难怪教出来的学生脑子是空的，人都废了。
跑题了，咱们回到Learn about。
在产品功能上，Learn about大量采用NotebookLM一样的建议问题、引导学习的方式。你刚开始学、没什么概念的话，就让AI带着你、用对话的方式逐渐深入。
在这个过程中，如果你觉得AI讲得太浅了，可以点Go deeper，让它讲得细一些。同样，如果觉得讲太深了、吃不消，也可以让AI讲得通俗易懂一些。另外，在任何时候，如果看到有什么不明白的概念，直接选中，让AI解释。像这些预设的功能虽然小，但是特别实用，谷歌确实走心了。
Learn about和NotebookLM都是关于学习的产品，但是二者的定位不太一样。NotebookLM更多是一种辅助的角色，帮你理解、消化文档。而Learn about处在一个主导的地位，像老师一样去教你。所以在教学过程中，它会加入一些小问题、小测验，通过一个简单的选择题去强化你的理解——这些都是这款产品主动性的体现。
通过这几天的使用，我已经决定把Learn about纳入我的AI工具库。要学点什么，我会用它。要查点什么，我会用Perplexity。要讨论点什么，我会用Claude。
我发现，我之前在社群里陆续分享过的三个判断依旧成立：
第一，RAG会成为AI原生应用的标配。你看，NotebookLM和Learn about都是基于RAG，把这技术玩出花儿来了。
第二，AI应用落地阶段，严肃生产是最有价值的场景。你看，今年火起来的、活得不错的，都是这个方向的产品。非严肃生产类产品，等AI终端普及了才有可能大量出现。
第三，AI会彻底改变我们的学习方式。只要想，就一定能学会。所以，以后世界上会分为两种人：一种是想学的，一种是不想学的。不想学的，AI会创造海量的娱乐内容去饲养他们。而想学的，将成为新世界创建者。
OK，以上就是本期内容。想交流AI，来我们newtype社群。那咱们下期见！