Consultate i dettagli della sperimentazione qui: docs.google.com/spreadsheets/d/1wxKv-WA7ktxA6w-KWxk_ZsRUYDyUhqLep7Myfhx3g0Y/edit?gid=1014790997#gid=1014790997
Enkone la spiegazione semplice dei RAG è assolutamente magnifica. Conoscendo vagamente il funzionamento interno di Chunking è indicizzazione dei testi, il modo in cui l'hai spiegato non solo, è comprensibile, anche perché non ha un background supertecnico, ma fa capire quanto sia importante saper semplificare le cose per spiegarle agli altri ❤
Questo video è davvero ben fatto, complimenti! Spiega tutto in modo chiaro e conciso, rendendolo facile da seguire. Trovo NotebookLM incredibilmente utile per approfondire gli argomenti presentati. Mi ha aiutato a comprendere meglio i concetti e ad ampliare le mie conoscenze. Grazie per aver condiviso questa risorsa così preziosa.
Io lo uso giornalmente da 2 mesi ormai e mi trovo abbastanza bene. Alcune volte quando cita le fonti non riporta al paragrafo corretto o comunque sottolinea un intero paragrafo invece di far vedere la singola riga da cui ha preso spunto. Per il resto lo trovo abbastanza comodo per avere dei riassunti di argomenti presi da più fonti o anche solo una singola fonte abbastanza ampia in cui un argomento viene trattato più volte. Personalmente lo uso con libri e sbobine di medicina e l'ho trovato in grado di costruire anche casi clinici e creare delle simulazioni di esami, anche se queste mansioni non sono il suo pane perché a volte dà subito la risposta
Ciao scusa anche io sono medico sarei interessata a capire quale potrebbe essere la AI più performante per aiutare nel management clinico, per suggerire per ogni singolo caso i percorsi diagnostici e terapeutici. Tu quale usi? Grazie
Io mi sono reso conto di essere nel futuro quando, andando ad un esame, ho ripassato gli appunti mentre ero sul tram ascoltando dei podcast generati da NotebookLM. Ovviamente questo non sostituisce minimamente lo studio o un ripasso vero e proprio, però è davvero incredibile la qualità dei podcast che riesce a tirare fuori e la chiarezza degli argomenti.
Ottimo lavoro! Contenuto di qualità come sempre. Sarebbe interessante valutare anche la riproducibilità delle risposte alla stessa domanda: risponde sempre uguale? Ad esempio nel retrieval, trova sempre le stesse fonti o alcune volte di più o di meno?
Ciao Enkk, grazie per aver condotto e condiviso questi test. Sarebbe interessante andare a verificare quanto i risultati siano influenzati dalla struttura dei prompt e delle fonti. Ovvero, dato lo stesso contenuto informativo di prompt e fonti quale struttura sintattica e logica produce i risultati migliori (grado di “discorsività” delle fonti; contesto e struttura logica dei prompt), probabilmente si potrebbe utilizzare lo stesso set di domande. Esempio lampante di come questi due fattori siano determinanti sono le domande di retrieval in ambito giuridico. Un saluto.
Ciao Enkk, una domanda: secondo te quanto la qualità dei testi di input può influenzare i test effettuati ? Immagino che una cosa sia dare in input alcuni libri di testo, un’altra sia dargli degli appunti di corso di un professore. Cosa ne pensi ?
L'elemento che più mi piace di NotebookLM è la sua capacità di attenersi alle fonti da me inserite, senza lanciarsi in fantasiose allucinazioni o derivando. Come hai sottolineato, non è sempre così, ma con un po' di attenzione si evitano almeno gli errori più evidenti. In un caso, però, il suo uscire dal seminato mi serve come feature e non come bug. Leggo un libro, mi piace, fornisco a NotebookLM la versione pdf, poi chiacchiero con lui su come potrei rendere il libro in musica, quindi scelgo con lui genere, tonalità, ritmo, etc e gli faccio scrivere un testo. Sulla base di queste informazioni genero una canzone con Suno. Questo processo mi affascina ogni volta e lì NotebookLM attinge a piene mani alle sue competenze musicali, ovviamente non presenti nelle fonti. Non mi confessa di averlo fatto, ma in questo caso glielo perdono volentieri.
Io lo trovo fenomenale per lo studio (laurea magistrale in ing informatica). Lo uso per un ripasso finale: carico il PDF deo libri del corso per dare una bella base di conoscenza completa, le slide del docente (che immagino come una fonte più riassuntiva) e chiedo brevi riassunti dei macro argomenti. Non mi fido mai al 100% ovviamente, ma è un ottimo modo per ripassare.
Io ho fatto questa prova, gli ho dato in pasto un po’ di libri pdf di street photography che possiedo, il manuale della mia macchina fotografica e gli ho chiesto di darmi dei settings per fare diversi scatti in contesti differenti. Poi gli ho chiesto anche di guidarmi nella selezione dei settings nel menu della mia macchina. Devo dire che se l’è cavata molto bene, ho trovato impostazioni che manco sapevo di avere 😂
Certo, ecco un esempio di messaggio che potresti inviare: --- Ciao Enkk, ho appena visto il tuo video sull'intelligenza artificiale NotebookLM e devo dirti che hai fatto un lavoro pazzesco! Sei riuscito a spiegare tutto in modo super chiaro e coinvolgente, rendendo un argomento complesso accessibile a tutti. Si vede che dietro c’è tantissimo studio e passione, ed è proprio questo che rende i tuoi contenuti unici. Ogni volta riesci a sorprendermi con la qualità e la cura che metti nei tuoi video! Continua così, sei una vera ispirazione. --- Che ne pensi?
Lavorando per tanti clienti per il marketing uso lm per elaborare in fretta i tanti documenti che mi danno, estrapolando generiche descrizioni o chiedendo riassunti di articoli o altre pubblicazioni stampa. Risparmio di ore di lettura pazzesco. Poi quando devo approfondire clicco sulla citazione e recupero il paragrafo originale che semmai elaboro con Claude o GPT
Vedo spesso esempi di rag utilizzati con PDF, documenti testuali ecc. Rag è una buona soluzione anche con un database tabellari? Altrimenti quale soluzione sarebbe consigliabile?
Non ho informazioni in merito, le poche tabelle che avevo io le ha comprese abbastanza ma se si vuole usare per task sensibili conviene fare una mini sperimentazione come quella che mostro in questo video, per farsi una idea approssimativa delle performance.
Grazie Enkk e a tutti quelli che hanno partecipato a questo esperimento 🫶 e mentre ti ascoltavo, mi è venuto in mente NotebookLM che ormai è diventato il mio strumento preferito per gestire appunti e ricerche. Uso g thinking e questo molto e vedere come analizzi e presenti le informazioni in questo video mi fa pensare a quanto potrebbe essere utile NotebookLM per chi fa un lavoro simile di analisi approfondita sempre facendo attenzione ai due punti analizzati nel video che non voglio spoilerare. Lo uso già da un po' e devo dire che è game changing no? E poi, la tua capacità di spiegare e argomentare... si percepisce chiaramente la tua preparazione e il tuo rigore intellettuale (e si sente che c'è un PhD dietro 😉)! Continua così, Enkk! Sei un grande e apprezzo ciò che fai per informarci! 😎
Non per fare il sapientone ma per condividere una mia esperienza, le immagini le processa se il file ha solo immagini, lo dico perche volendo si potrebbe fare un processo dove andrebbe lavorata la documentazione in cui metti da una parte solo testo dall'altra solo le immagini. la grande limitazione è che se nel pdf metti dei sottotitolo per resoning tra testo e immagine allora poi il tool si stetta in testo e nn legge le immagini, quindi i pdf vanno fatti sono con formato png o jpg etc senza mettere una riga di testo.
Il RAG è un valido modo per specializzare un LLM, ma il problema principale è determinare quale LLM utilizzare ("grande" o "piccolo") e che tipo di dati fornire al RAG. Gli errori durante il calcolo del vettore sono un bel problema; E' importante scegliere un modello più efficiente e preciso per eseguire questo calcolo. Inoltre, non vogliamo un LLM più "stupido" di prima XD. Doppiamo preferire dare documenti più strutturati e chiari, evitando testi prolissi che potrebbero generare errori durante il calcolo del vettore. Esempio: se nella frase vado ad utilizzare la parola "CARTONATO" in maniera impropria, come una metafora, si va a crea un grosso problema. Quindi "ora gli carico tutto il libro e risolvo tutto" non è una buona idea.
Enk io ho provato ad inserire all'interno di NotebookLM diciamo dei file pdf di tutte le branche del diritto, in modo da avere in caratteri generali un avvocato AI. Ho provato a creare degli ipotetici casi da risolvere, ed effettivamente è assurdo, come riesca a comprendere ed andare a ricercare nella fonte gli esatti articoli inerenti al caso da risolvere.
Ma quanto cambia se io, tra virgolette, "induco" chatgpt a funzionare come una RAG inviandogli il materiale che so essere di qualità rispetto a NotebookLM? Solitamente io invio a GPT paper scientifici quali revisioni sistematiche con meta-analisi o RCT contenenti una buona componente matematico/statistica al loro interno alla quale sono spessoo interessato. Per esempio, mando le ultime revisioni sistematiche/linee guida sul trattamento del mal di schiena aspecifico e chiedo di farmi una specie di grafico riguardo medie, deviazioni standard ed effect size dei vari interventi. Secondo te, o chiunque stia leggendo, è bravo a gestire sia la componente argomentativa che quella matematico/statistica? QUalcuno ha esperienza del genere? Come si trova?
Allora, anche io l’ho utilizzato come l’hai descritto tu, e dandogli molto contesto e bacchettandolo un po’ funziona. Ti spiego: all’inizio della chat gli devi spiegare cosa farai e cosa manderai e che le sue risposte si dovranno basare solamente sui file inviati, i quali dovranno essere memorizzati (uso questa parola perché con lui funziona). Poi si procede a inviare i vari file e dopo l’ultimo gli si ripete il suo compito e gli si fanno le domande. Con me ha funzionato e ha dato risposte giuste la maggior parte delle volte. Per un commento tecnico non posso aiutarti, invece
È una giusta riflessione: su certe cose molto specifiche il paragone non regge. A volte non vuoi una risposta genericamente giusta, ma vuoi quella che le tue fonti ti portano. Valutare un modello su domande open in maniera rigorosa è parecchio più difficile purtroppo...
al minuto due avevo deciso di usare LM per sintetizzare lo spiegone, ma il tuo video non lo digerisce perchè non ha la trascrizione del testo.... fine di una breve storia triste 🙃
Per me è la vera killer app per i "termini e condizioni" che nessuno legge. Ho provato e mi è sembrata una piccola rivoluzione, ad es. le famose "lettere in piccolo" le disintegra come niente. Qualcun'altro ci ha provato?
Non ho capito a cosa serva farlo lavorare sui termini e condizioni, immagino tipo per una nuova fornitura (gas, elettrico...) o assicurazioni su qualcosa, non saprei
@@panuozzo7769 Si, giusto per capire se ci sono e dove delle note ambigue o peggio ancora delle fregature. Varrebbe per qualsiasi servizio non solo quelli a pagamento, ad esempio snocciolare la gestione dei dati personali all'interno di universi come quelli di Meta, Microsoft, Alphabet ecc. Nel breve futuro penso anche all'utilizzo degli AI Agents che come è facile intuire chi li crea e li distribuisce vorrà scaricare completamente le colpe degli eventuali danni causati solo sugli utilizzatori e comunque sfruttare gli stessi per correggere e/o migliorare i loro prodotti.
ma infatti l'utilità si esaurisce a poche fonti, massimo 1-3 e non troppo ampie. Più metti roba più va in difficoltà perchè è basato proprio sulle fonti che gli dai. Quindi è perfetto per riassunti di un testo, di un video ecc.
Il problema delle ai è il fatto della supponenza, non ti dirà mai che non è sicuro (a livello strutturale proprio), perciò può spararti la cazzatona nel modo più sicuro. Bisogna pertanto non usarlo per imparare roba nuova
"Video bellissimo, Enkk! NotebookLLM pare proprio na cosa fighissima. Però, chi cazzu è stu video? È troppo longu! Se era cchiù cortu, era perfetto. Comunque, grandissimi, i vostri video su l'AI su' sempre 'na bomba!"
![Felix "Unfair" | [Stray Kids : SKZ-PLAYER]](http://i.ytimg.com/vi/Oswujxm2Ag0/mqdefault.jpg)
Consultate i dettagli della sperimentazione qui: docs.google.com/spreadsheets/d/1wxKv-WA7ktxA6w-KWxk_ZsRUYDyUhqLep7Myfhx3g0Y/edit?gid=1014790997#gid=1014790997
complimenti, bello vedere persone appassionate e che vanno in profondità nelle cose. spiegazioni come sempre chiare
grandissimo. la qualita' al top, sempre chiarissimo e di valore!
Enkone la spiegazione semplice dei RAG è assolutamente magnifica. Conoscendo vagamente il funzionamento interno di Chunking è indicizzazione dei testi, il modo in cui l'hai spiegato non solo, è comprensibile, anche perché non ha un background supertecnico, ma fa capire quanto sia importante saper semplificare le cose per spiegarle agli altri ❤
Questo video è davvero ben fatto, complimenti! Spiega tutto in modo chiaro e conciso, rendendolo facile da seguire. Trovo NotebookLM incredibilmente utile per approfondire gli argomenti presentati. Mi ha aiutato a comprendere meglio i concetti e ad ampliare le mie conoscenze. Grazie per aver condiviso questa risorsa così preziosa.
Gran lavoro! Complimenti
ottimo video, seguibile anche da i non addetti ai lavori. Grazie
Mi rallegra molto!
Ottimo grazie. Sto provando strumenti come notebookLM, chatPDF, Afforai, PaperGuide. Interessante capire i pregi e difetti tecnici delle RAG.
Bellissima analisi!
Molto utile per avere più consapevolezza sullo strumento.
Bellissima copertina
Io lo uso giornalmente da 2 mesi ormai e mi trovo abbastanza bene. Alcune volte quando cita le fonti non riporta al paragrafo corretto o comunque sottolinea un intero paragrafo invece di far vedere la singola riga da cui ha preso spunto. Per il resto lo trovo abbastanza comodo per avere dei riassunti di argomenti presi da più fonti o anche solo una singola fonte abbastanza ampia in cui un argomento viene trattato più volte. Personalmente lo uso con libri e sbobine di medicina e l'ho trovato in grado di costruire anche casi clinici e creare delle simulazioni di esami, anche se queste mansioni non sono il suo pane perché a volte dà subito la risposta
Ciao scusa anche io sono medico sarei interessata a capire quale potrebbe essere la AI più performante per aiutare nel management clinico, per suggerire per ogni singolo caso i percorsi diagnostici e terapeutici. Tu quale usi? Grazie
sai se ce un modo per metterlo in italiano? il mio è impostato in inglese e non riesco a cambiarlo
@AndreaCimino-b1ein che lingua hai l'account Google?
Non mi andava di generare un commento. Bel video, ***!
Io mi sono reso conto di essere nel futuro quando, andando ad un esame, ho ripassato gli appunti mentre ero sul tram ascoltando dei podcast generati da NotebookLM. Ovviamente questo non sostituisce minimamente lo studio o un ripasso vero e proprio, però è davvero incredibile la qualità dei podcast che riesce a tirare fuori e la chiarezza degli argomenti.
Grazie e bravo ✨
Ottimo lavoro! Contenuto di qualità come sempre. Sarebbe interessante valutare anche la riproducibilità delle risposte alla stessa domanda: risponde sempre uguale? Ad esempio nel retrieval, trova sempre le stesse fonti o alcune volte di più o di meno?
Ottimo video grazie
Sulla parte giuridica mi viene il dubbio che il problema non è notebooklm a sbagliare ma è la giurisprudenza italiana che è illogica.
Video dell'anno
Superinteressante! Secondo te Perplexity darebbe risultati analoghi a notebookLM o reputi quest'ultimo migliore?
Ciao Enkk, grazie per aver condotto e condiviso questi test.
Sarebbe interessante andare a verificare quanto i risultati siano influenzati dalla struttura dei prompt e delle fonti.
Ovvero, dato lo stesso contenuto informativo di prompt e fonti quale struttura sintattica e logica produce i risultati migliori (grado di “discorsività” delle fonti; contesto e struttura logica dei prompt), probabilmente si potrebbe utilizzare lo stesso set di domande.
Esempio lampante di come questi due fattori siano determinanti sono le domande di retrieval in ambito giuridico.
Un saluto.
Perfetto invece di guardare il video scarico il transcript e i doc della sperimentazione, li do a NotebookLM e gli chiedo se è affidabile.
Bel video enkone
ah ho usato notebooklm, sei proprio bravo e si vede che te ne intendi e poi mi sono distratto e non ricordo piu' cosa dovevo scrivere
Ciao Enkk, una domanda: secondo te quanto la qualità dei testi di input può influenzare i test effettuati ? Immagino che una cosa sia dare in input alcuni libri di testo, un’altra sia dargli degli appunti di corso di un professore. Cosa ne pensi ?
Moltissimo. Slide o libro già cambiano il modo con cui l'output viene composto. Meglio fonti discorsive e non troppo "fantasiose".
L'elemento che più mi piace di NotebookLM è la sua capacità di attenersi alle fonti da me inserite, senza lanciarsi in fantasiose allucinazioni o derivando. Come hai sottolineato, non è sempre così, ma con un po' di attenzione si evitano almeno gli errori più evidenti.
In un caso, però, il suo uscire dal seminato mi serve come feature e non come bug.
Leggo un libro, mi piace, fornisco a NotebookLM la versione pdf, poi chiacchiero con lui su come potrei rendere il libro in musica, quindi scelgo con lui genere, tonalità, ritmo, etc e gli faccio scrivere un testo. Sulla base di queste informazioni genero una canzone con Suno.
Questo processo mi affascina ogni volta e lì NotebookLM attinge a piene mani alle sue competenze musicali, ovviamente non presenti nelle fonti.
Non mi confessa di averlo fatto, ma in questo caso glielo perdono volentieri.
Io lo trovo fenomenale per lo studio (laurea magistrale in ing informatica). Lo uso per un ripasso finale: carico il PDF deo libri del corso per dare una bella base di conoscenza completa, le slide del docente (che immagino come una fonte più riassuntiva) e chiedo brevi riassunti dei macro argomenti. Non mi fido mai al 100% ovviamente, ma è un ottimo modo per ripassare.
complimenti, bravissimo come sempre!
che applicazione usi nel video?
Video di valore.
Io ho fatto questa prova, gli ho dato in pasto un po’ di libri pdf di street photography che possiedo, il manuale della mia macchina fotografica e gli ho chiesto di darmi dei settings per fare diversi scatti in contesti differenti. Poi gli ho chiesto anche di guidarmi nella selezione dei settings nel menu della mia macchina. Devo dire che se l’è cavata molto bene, ho trovato impostazioni che manco sapevo di avere 😂
video decente. ho lasciato un like sulla fiducia
Utilissimo
video iper mega decente.
Certo, ecco un esempio di messaggio che potresti inviare:
---
Ciao Enkk,
ho appena visto il tuo video sull'intelligenza artificiale NotebookLM e devo dirti che hai fatto un lavoro pazzesco! Sei riuscito a spiegare tutto in modo super chiaro e coinvolgente, rendendo un argomento complesso accessibile a tutti. Si vede che dietro c’è tantissimo studio e passione, ed è proprio questo che rende i tuoi contenuti unici. Ogni volta riesci a sorprendermi con la qualità e la cura che metti nei tuoi video!
Continua così, sei una vera ispirazione.
---
Che ne pensi?
Lavorando per tanti clienti per il marketing uso lm per elaborare in fretta i tanti documenti che mi danno, estrapolando generiche descrizioni o chiedendo riassunti di articoli o altre pubblicazioni stampa. Risparmio di ore di lettura pazzesco. Poi quando devo approfondire clicco sulla citazione e recupero il paragrafo originale che semmai elaboro con Claude o GPT
Si può avere il link del google sheet?
Vedo spesso esempi di rag utilizzati con PDF, documenti testuali ecc.
Rag è una buona soluzione anche con un database tabellari? Altrimenti quale soluzione sarebbe consigliabile?
Non ho informazioni in merito, le poche tabelle che avevo io le ha comprese abbastanza ma se si vuole usare per task sensibili conviene fare una mini sperimentazione come quella che mostro in questo video, per farsi una idea approssimativa delle performance.
Grazie Enkk e a tutti quelli che hanno partecipato a questo esperimento 🫶 e mentre ti ascoltavo, mi è venuto in mente NotebookLM che ormai è diventato il mio strumento preferito per gestire appunti e ricerche. Uso g thinking e questo molto e vedere come analizzi e presenti le informazioni in questo video mi fa pensare a quanto potrebbe essere utile NotebookLM per chi fa un lavoro simile di analisi approfondita sempre facendo attenzione ai due punti analizzati nel video che non voglio spoilerare. Lo uso già da un po' e devo dire che è game changing no?
E poi, la tua capacità di spiegare e argomentare... si percepisce chiaramente la tua preparazione e il tuo rigore intellettuale (e si sente che c'è un PhD dietro 😉)! Continua così, Enkk! Sei un grande e apprezzo ciò che fai per informarci! 😎
Non per fare il sapientone ma per condividere una mia esperienza, le immagini le processa se il file ha solo immagini, lo dico perche volendo si potrebbe fare un processo dove andrebbe lavorata la documentazione in cui metti da una parte solo testo dall'altra solo le immagini.
la grande limitazione è che se nel pdf metti dei sottotitolo per resoning tra testo e immagine allora poi il tool si stetta in testo e nn legge le immagini, quindi i pdf vanno fatti sono con formato png o jpg etc senza mettere una riga di testo.
Il RAG è un valido modo per specializzare un LLM, ma il problema principale è determinare quale LLM utilizzare ("grande" o "piccolo") e che tipo di dati fornire al RAG. Gli errori durante il calcolo del vettore sono un bel problema; E' importante scegliere un modello più efficiente e preciso per eseguire questo calcolo. Inoltre, non vogliamo un LLM più "stupido" di prima XD. Doppiamo preferire dare documenti più strutturati e chiari, evitando testi prolissi che potrebbero generare errori durante il calcolo del vettore. Esempio: se nella frase vado ad utilizzare la parola "CARTONATO" in maniera impropria, come una metafora, si va a crea un grosso problema. Quindi "ora gli carico tutto il libro e risolvo tutto" non è una buona idea.
gracias hermano
Enk io ho provato ad inserire all'interno di NotebookLM diciamo dei file pdf di tutte le branche del diritto, in modo da avere in caratteri generali un avvocato AI. Ho provato a creare degli ipotetici casi da risolvere, ed effettivamente è assurdo, come riesca a comprendere ed andare a ricercare nella fonte gli esatti articoli inerenti al caso da risolvere.
ottimo. dove trovo il file, però?
In descrizione c'è il link!
@@enkk ops, me lo ero perso, lo cercavo più sotto. grazie
Ma quanto cambia se io, tra virgolette, "induco" chatgpt a funzionare come una RAG inviandogli il materiale che so essere di qualità rispetto a NotebookLM? Solitamente io invio a GPT paper scientifici quali revisioni sistematiche con meta-analisi o RCT contenenti una buona componente matematico/statistica al loro interno alla quale sono spessoo interessato. Per esempio, mando le ultime revisioni sistematiche/linee guida sul trattamento del mal di schiena aspecifico e chiedo di farmi una specie di grafico riguardo medie, deviazioni standard ed effect size dei vari interventi. Secondo te, o chiunque stia leggendo, è bravo a gestire sia la componente argomentativa che quella matematico/statistica? QUalcuno ha esperienza del genere? Come si trova?
Allora, anche io l’ho utilizzato come l’hai descritto tu, e dandogli molto contesto e bacchettandolo un po’ funziona. Ti spiego: all’inizio della chat gli devi spiegare cosa farai e cosa manderai e che le sue risposte si dovranno basare solamente sui file inviati, i quali dovranno essere memorizzati (uso questa parola perché con lui funziona). Poi si procede a inviare i vari file e dopo l’ultimo gli si ripete il suo compito e gli si fanno le domande. Con me ha funzionato e ha dato risposte giuste la maggior parte delle volte. Per un commento tecnico non posso aiutarti, invece
Sarebbe interessante fare le stesse domande a Gemini e vedere come risponde per capire se ha senso usare quedo applicativo
È una giusta riflessione: su certe cose molto specifiche il paragone non regge. A volte non vuoi una risposta genericamente giusta, ma vuoi quella che le tue fonti ti portano. Valutare un modello su domande open in maniera rigorosa è parecchio più difficile purtroppo...
Ho usato notebook lm, che bella cosa, certo che quando si parla di AI tu ti intendi.
enkk ha appena detto di aiutarlo. Eccomi qui a disposizione
al minuto due avevo deciso di usare LM per sintetizzare lo spiegone, ma il tuo video non lo digerisce perchè non ha la trascrizione del testo.... fine di una breve storia triste 🙃
Per me è la vera killer app per i "termini e condizioni" che nessuno legge. Ho provato e mi è sembrata una piccola rivoluzione, ad es. le famose "lettere in piccolo" le disintegra come niente. Qualcun'altro ci ha provato?
Non ho capito a cosa serva farlo lavorare sui termini e condizioni, immagino tipo per una nuova fornitura (gas, elettrico...) o assicurazioni su qualcosa, non saprei
@@panuozzo7769 Si, giusto per capire se ci sono e dove delle note ambigue o peggio ancora delle fregature. Varrebbe per qualsiasi servizio non solo quelli a pagamento, ad esempio snocciolare la gestione dei dati personali all'interno di universi come quelli di Meta, Microsoft, Alphabet ecc. Nel breve futuro penso anche all'utilizzo degli AI Agents che come è facile intuire chi li crea e li distribuisce vorrà scaricare completamente le colpe degli eventuali danni causati solo sugli utilizzatori e comunque sfruttare gli stessi per correggere e/o migliorare i loro prodotti.
Il mio canale si basa su NotebookLM e ne sono molto soddisfatto!
ma infatti l'utilità si esaurisce a poche fonti, massimo 1-3 e non troppo ampie. Più metti roba più va in difficoltà perchè è basato proprio sulle fonti che gli dai. Quindi è perfetto per riassunti di un testo, di un video ecc.
Il problema delle ai è il fatto della supponenza, non ti dirà mai che non è sicuro (a livello strutturale proprio), perciò può spararti la cazzatona nel modo più sicuro. Bisogna pertanto non usarlo per imparare roba nuova
ok
Boh, commento a caso per spingere l'algo ritmo...
"Video bellissimo, Enkk! NotebookLLM pare proprio na cosa fighissima. Però, chi cazzu è stu video? È troppo longu! Se era cchiù cortu, era perfetto. Comunque, grandissimi, i vostri video su l'AI su' sempre 'na bomba!"
ah ho usato notebookLM certo che quando parli di AI si vede che te ne intendi
ahahaha minchia se viene automatizzata informatica prima di giurisprudenza siamo fregati! 😅🤣
Il mal di chiappe è passato
Ma se invece facessimo lavorare il nostro cervellino invece che aiutare uno strumento parzialmente o totalmente chiuso e di proprieta' privata ?
A me aiuta a risparmiare tantissimo tempo a sbobinare, il resto del tempo ho il cervello in pappa dal lavoro e dallo studio. Mi aiuta moltissimo.
si sente bene ed ho usato notbok lm grazie ad enk sul mio canale