谷歌又要出爆款了，Learn about是一款专门为学习打造的新产品。 你想学什么，想了解什么，直接在对话框里问它就可以，它都会帮你安排得明明白白。 这款新产品，跟之前的Notebook LM组合在一起，基本上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，或者有一大堆资料的话，那就用Notebook LM把文档传进去，它会先帮你过一遍。
然后给出摘要、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的引导下去吃透那些细节。
在这个过程当中，你有任何想了解的，AI都会基于资料回答给你。 如果你手里啥也没有，那咋办呢？
没关系，互联网上啥都有，所以就用learn about搞定，它是你的AI助理，会帮你从网上找到一切跟主题有关的资料，它还是你的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交给你，并且回答你的一切问题。 新出的learn about和已经爆火的Notebook LM加在一起，就是谷歌提出的AI时代的学习方法，叫做conversational learning。 learn about这款产品还处在早期阶段，就跟当初的Notebook LM一样限定了地区，也暂时不支持中文。
其实它是可以用中文回答的，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，我估计过个两三个月它就会放开了。 我在第一次使用它的时候会有点疑惑，这不就是问答引擎吗？
因为当时我随便问了一个问题learn about，就像perplexity那样，去联网搜索，给出回答，并且给出来源。
但是当我正儿八经问它该怎么学拍摄的时候，才发现这款产品的真正威力，任何报，特别擅长给出系统性的学习框架。 就以学Python为例，在基础部分，它给出了学习大纲，建议我们从数据类型、变量运算、服务控制流还有函数这5个部分下手，每个部分都有对应的展开，比如数据类型就包含了string（字符串）等等。
随便从哪个部分切进去学习都可以，不用担心会找不回来原来的框架，我们可以时刻的知道，正在学习的知识点，是从属于哪一个部分的，并且不断去强化这种全局观。
我之所以觉得这个功能很重要，是因为不管你学什么，一定要先建立起一个系统性的框架、大纲或者说是思维导图吧，这是最重要的，有了这个之后，你再去抠那些细节，再去抠里边的知识点。 在产品功能上，learn about大量采用了建议问题、引导学习的方式。
你刚开始学，如果没有什么概念的话，那就让AI带着你，用对话的方式逐渐深入。在这过程当中，如果你觉得AI讲的太浅了，可以点go deeper按钮，让它讲的更细一些；同样，如果讲的太深了吃不消，也可以让AI讲的通俗易懂一些。
另外，在任何时候，如果看到有什么不明白的概念的话，直接选中，让他解释给你听，像这样的预设功能虽然小，但特别的实用，谷歌确实走心了。 learn about和Notebook LM都是关于学习的产品，但是二者的定位不太一样。Notebook LM更多是一种辅助的角色，它会帮你理解和消化文档。
而learn about是处在一个主导的地位的，它像一个老师一样去教你，所以在教学的过程当中，它会加入一些小的问题、小的测验，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nobot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，要讨论点什么我就用cloud。 REG会成为AI原声应用的标配，谷歌的这两款产品，都是基于REG，把这个技术都玩出花来了。 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的不错的，都是这个方向的产品，非严肃生产类产品，得等AI终端普及了，才有可能大量出现； AI会彻底改变我们的学习方式，只要想就一定能学得会，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。
不想学的话，那AI会创造海量的娱乐内容，去饲养它们。
而想学的，将会成为新世界的创建者。
