Name: Cách sử dụng Notebooklm tốt hơn 99% mọi người (How to Use Notebooklm Better than 99% of People)
Uploaded: 2025-12-27T05:01:28.000Z
Duration: 19 min 7 s
Description: Thousands of YouTube videos with English-Chinese subtitles! Now you can learn to understand native speakers, expand your vocabulary, and improve your pronunciation...

Right now, the Average user treats NoteBookLM like the usual basic chatbot.

Hiện tại, người dùng thông thường xem NoteBookLM như một chatbot cơ bản thông thường.

They upload a file or two, ask a question, and maybe click around hoping to find something useful.

Họ tải lên một hoặc hai tệp, đặt câu hỏi và có thể nhấp xung quanh với hy vọng tìm thấy điều gì đó hữu ích.

But that is a massive underutilization of the tool.

Nhưng đó là sự lãng phí tiềm năng khổng lồ của công cụ này.

Bởi vì NotebookLM không chỉ là một chatbot.

It is a complete research intelligence system.

Nó là một hệ thống nghiên cứu thông minh toàn diện.

We are talking about autonomous sourcing that finds data for you, validation methods that ensure your research is reliable, and

Chúng ta đang nói về autonomous sourcing tìm kiếm dữ liệu cho bạn, validation methods đảm bảo nghiên cứu của bạn đáng tin cậy, và

even generative workflows that turn that data into slide decks and infographics instantly.

thậm chí cả generative workflows biến dữ liệu đó thành slide decks và infographics ngay lập tức.

So in this video, I'm going to walk you through the complete advanced workflow to get you using this tool better than 99% of people.

Vì vậy, trong video này, tôi sẽ hướng dẫn bạn quy trình advanced workflow hoàn chỉnh để bạn sử dụng công cụ này tốt hơn 99% mọi người.

And by the end of this, you'll know exactly how to use NotebookLM the way it is actually meant to be used.

Và khi kết thúc video này, bạn sẽ biết chính xác cách sử dụng NotebookLM theo đúng mục đích của nó.

First, I'll head over to the NotebookLM website and on the homepage you'll see your notebook list if you've created any before, or an empty state if this is your first time.

Đầu tiên, tôi sẽ truy cập trang web NotebookLM và trên trang chủ bạn sẽ thấy danh sách notebook của mình nếu bạn đã tạo trước đó, hoặc một trạng thái trống nếu đây là lần đầu tiên của bạn.

Vì vậy, chúng ta có thể tạo một notebook mới ở đây.

But before we do, here is a critical detail that often gets overlooked.

Nhưng trước khi làm vậy, đây là một chi tiết quan trọng thường bị bỏ qua.

It's that notebooks should be topic specific.

Đó là các notebook nên tập trung vào một chủ đề cụ thể.

Don't create a notebook called Research or General Notes.

Đừng tạo một notebook có tên là Nghiên cứu hoặc Ghi chú chung.

Create focused notebooks like competitive analysis, Q1, 2025 or AI video generation research.

Hãy tạo các notebook tập trung như phân tích cạnh tranh, Q1, 2025 hoặc nghiên cứu tạo video AI.

Và điều đó có vẻ không quan trọng, nhưng.

But it actually matters because NotebookLM performs better when sources are related and focused on a single topic or project.

Nhưng thực tế nó rất quan trọng vì NotebookLM hoạt động tốt hơn khi các nguồn liên quan và tập trung vào một chủ đề hoặc dự án duy nhất.

I'll go ahead and create a new notebook here by pressing this plus icon and this immediately takes you to the source upload screen.

Tôi sẽ tiến hành tạo một notebook mới ở đây bằng cách nhấn vào biểu tượng dấu cộng này và điều này sẽ đưa bạn ngay đến màn hình tải nguồn.

This is where the quality of your output gets decided.

Đây là nơi chất lượng đầu ra của bạn được quyết định.

The common mistake here is simply uploading one or two files without thinking strategically about what sources you actually need.

Sai lầm phổ biến ở đây là chỉ tải lên một hoặc hai tệp mà không suy nghĩ chiến lược về những nguồn bạn thực sự cần.

Thay vào đó, hãy lùi lại một bước.

Think about the complete information landscape for your topic.

Hãy suy nghĩ về toàn bộ bức tranh thông tin cho chủ đề của bạn.

What formats does your information exist in?

Thông tin của bạn tồn tại dưới những định dạng nào?

PDFs, YouTube videos, websites, Google Docs?

PDF, video YouTube, trang web, Google Docs?

The power of NotebookLM comes from combining multiple formats and sources, creating a web of information rather than just a stack of isolated documents.

Sức mạnh của NotebookLM đến từ việc kết hợp nhiều định dạng và nguồn, tạo ra một mạng lưới thông tin thay vì chỉ là một chồng tài liệu riêng lẻ.

And later in this video I will show you exactly how to professionally execute that multi format strategy.

Và sau này trong video này, tôi sẽ chỉ cho bạn chính xác cách thực hiện chiến lược đa định dạng một cách chuyên nghiệp.

For this example, I'm going to create a research notebook on AI alignment.

Đối với ví dụ này, tôi sẽ tạo một notebook nghiên cứu về AI alignment.

Let's hit Escape and I'll go right up here and title this AI Alignment Research.

Hãy nhấn Escape và tôi sẽ lên đây đặt tiêu đề là AI Alignment Research.

Now here's a feature that was added quite recently which is the Deep Research Source Discovery.

Giờ thì đây là một tính năng vừa mới được thêm vào, đó là Deep Research Source Discovery.

Previously there was only fast research which was good but limited.

Trước đây chỉ có fast research, cái này tốt nhưng còn hạn chế.

But now you can access a much more powerful agent by clicking this drop down arrow and selecting Deep Research.

Nhưng giờ bạn có thể truy cập một tác nhân mạnh mẽ hơn nhiều bằng cách nhấp vào mũi tên thả xuống này và chọn Deep Research.

So I'M going to select that and write AI Alignment and safety challenges Hit submit and here's what happens.

Vậy nên tôi sẽ chọn cái đó và nhập AI Alignment và các thách thức về an toàn, nhấn submit và đây là những gì xảy ra.

NotebookLM launches an agentic AI tool that autonomously researches your topic.

NotebookLM khởi chạy một công cụ AI có khả năng tự nghiên cứu chủ đề của bạn.

It doesn't just do keyword matching like a basic search, it actually analyzes the topic, finds sources, evaluates them, adapts its search strategy to fill gaps, and

Nó không chỉ khớp từ khóa như tìm kiếm cơ bản, mà thực sự phân tích chủ đề, tìm nguồn, đánh giá chúng, điều chỉnh chiến lược tìm kiếm để lấp đầy khoảng trống, và

generates a comprehensive research report, which means Deep Research will be able to discover around 50 sources related to your topic.

tạo ra một báo cáo nghiên cứu toàn diện, nghĩa là Deep Research sẽ có thể khám phá khoảng 50 nguồn liên quan đến chủ đề của bạn.

It generates a detailed research report synthesizing those sources.

Nó tạo ra một báo cáo nghiên cứu chi tiết tổng hợp các nguồn đó.

Then it selects the most relevant sources and imports them directly into your notebook.

Sau đó, nó chọn các nguồn phù hợp nhất và nhập chúng trực tiếp vào notebook của bạn.

What you get is both a curated research report and high quality sources already loaded and ready to work with.

Những gì bạn nhận được là cả một báo cáo nghiên cứu được tuyển chọn và các nguồn chất lượng cao đã được tải sẵn sàng để làm việc.

And that matters a lot because most people spend hours manually searching for sources, evaluating quality and uploading them one by one.

Và điều đó rất quan trọng vì hầu hết mọi người dành hàng giờ để tìm kiếm nguồn thủ công, đánh giá chất lượng và tải chúng lên từng cái một.

Deep Research does that work in minutes, and often finds sources you wouldn't have discovered manually.

Deep Research thực hiện công việc đó trong vài phút, và thường tìm thấy các nguồn mà bạn sẽ không tự mình khám phá ra.

I now have a curated list of citations imported automatically, plus a full research report that's also added as a source.

Giờ đây, tôi có một danh sách các trích dẫn được tuyển chọn được nhập tự động, cùng với một báo cáo nghiên cứu đầy đủ cũng được thêm vào dưới dạng một nguồn.

Scrolling down, you'll notice some sources might fail to import if they're behind paywalls.

Cuộn xuống, bạn sẽ nhận thấy một số nguồn có thể không nhập được nếu chúng nằm sau tường phí.

There's a Remove all failed sources button that cleans those up in one click instead of deleting them individually, which I'm going to do right now.

Có một nút Xóa tất cả các nguồn lỗi giúp dọn dẹp chúng chỉ bằng một cú nhấp chuột thay vì xóa từng cái một, mà tôi sẽ thực hiện ngay bây giờ.

Now I have a strong foundation of sources to work with before we start asking questions or generating content.

Giờ đây, tôi có một nền tảng nguồn mạnh mẽ để làm việc trước khi chúng ta bắt đầu đặt câu hỏi hoặc tạo nội dung.

Here's a step that gets skipped 9 times out of 10, which is source validation.

Đây là một bước bị bỏ qua 9 lần trên 10, đó là xác thực nguồn.

NotebookLM is extremely good at reducing hallucinations because it grounds everything in your sources, but

NoteBookLM cực kỳ giỏi trong việc giảm thiểu sai lệch vì nó dựa trên mọi thứ trong nguồn của bạn, nhưng

that only works if your sources are reliable and current.

điều đó chỉ hiệu quả nếu nguồn của bạn đáng tin cậy và cập nhật.

If your sources are outdated, biased toward one perspective, or mixing PR primary research with opinion pieces, NotebookLM will give you answers based on flawed information without distinguishing between them.

Nếu nguồn của bạn lỗi thời, thiên vị một chiều, hoặc trộn lẫn nghiên cứu ban đầu của PR với các bài viết ý kiến, NoteBookLM sẽ đưa ra câu trả lời dựa trên thông tin sai lệch mà không phân biệt chúng.

So here is the validation framework I use for every single notebook.

Vì vậy, đây là khung xác thực mà tôi sử dụng cho mọi notebook.

Go to the chat interface in the center of the screen.

Truy cập giao diện trò chuyện ở giữa màn hình.

Before asking any topic questions, I run through these checks.

Trước khi đặt bất kỳ câu hỏi nào về chủ đề, tôi sẽ thực hiện các kiểm tra này.

First I ask Create a table showing each source with its publication date, author credentials, and

Đầu tiên, tôi yêu cầu Tạo một bảng hiển thị từng nguồn cùng ngày xuất bản, thông tin xác thực của tác giả và

whether it's a primary source, secondary analysis, or opinion piece.

liệu đó là nguồn sơ cấp, phân tích thứ cấp hay bài viết ý kiến.

This gives me a clear view of what I'm actually working with.

Điều này cho tôi cái nhìn rõ ràng về những gì tôi thực sự đang làm việc.

If I see that most of my sources are from 2020 or earlier on a fast moving topic like AI, I know I need newer material.

Nếu tôi thấy hầu hết các nguồn của mình từ năm 2020 trở về trước về một chủ đề đang phát triển nhanh như AI, tôi biết mình cần tài liệu mới hơn.

If everything is opinion pieces with no primary research, that's a problem.

Nếu mọi thứ đều là bài viết ý kiến mà không có nghiên cứu ban đầu, đó là một vấn đề.

Now Notebook LM is generating a table analyzing all of the sources.

Giờ đây, NoteBookLM đang tạo một bảng phân tích tất cả các nguồn.

I can immediately see the spread when these were published, who wrote them, and

Tôi có thể thấy ngay sự phân bố thời gian xuất bản, ai đã viết chúng và

In this case, I'm seeing a good mix of recent academic papers, industry reports, and technical documentation.

Trong trường hợp này, tôi thấy sự kết hợp tốt giữa các bài báo học thuật gần đây, báo cáo ngành và tài liệu kỹ thuật.

Most of them are pretty recent, which is what I want for current AI alignment research.

Hầu hết chúng đều khá mới, đó là điều tôi muốn cho nghiên cứu về AI alignment hiện tại.

Second, I ask which of these sources are most frequently cited or referenced by other sources in this notebook.

Thứ hai, tôi hỏi nguồn nào trong số này được trích dẫn hoặc tham chiếu nhiều nhất bởi các nguồn khác trong notebook này.

This shows me which sources are foundational to the topic versus which ones are peripheral.

Điều này cho tôi thấy nguồn nào là nền tảng cho chủ đề so với nguồn nào là ngoại vi.

The highly cited sources are usually the ones I should prioritize when I'm filtering sources later.

Các nguồn được trích dẫn nhiều thường là những nguồn tôi nên ưu tiên khi lọc nguồn sau này.

And third, I ask summarize the primary perspective or bias of the top five most substantial sources.

Và thứ ba, tôi yêu cầu tóm tắt quan điểm hoặc thiên vị chính của năm nguồn đáng kể nhất.

This tells me whether I'm looking at this topic from multiple angles or whether all my sources share the same viewpoint.

Điều này cho tôi biết liệu tôi đang nhìn nhận chủ đề này từ nhiều góc độ hay tất cả các nguồn của tôi đều có cùng một quan điểm.

For controversial or evolving topics, you want diverse perspectives.

Đối với các chủ đề gây tranh cãi hoặc đang phát triển, bạn muốn có nhiều góc nhìn.

For technical documentation, perspective matters less.

Đối với tài liệu kỹ thuật, góc nhìn ít quan trọng hơn.

These three checks take about five minutes total, but

Ba bước kiểm tra này chỉ mất khoảng năm phút, nhưng

they give me a complete picture of my source quality before I build my entire workflow on top of it.

chúng cho tôi cái nhìn toàn diện về chất lượng nguồn của mình trước khi tôi xây dựng toàn bộ quy trình làm việc của mình dựa trên đó.

With our sources validated, the next critical step is configuration.

Với các nguồn của chúng tôi đã được xác thực, bước quan trọng tiếp theo là cấu hình.

This is something the vast majority of users ignore, but it dramatically improves response quality.

Đây là điều mà phần lớn người dùng bỏ qua, nhưng nó cải thiện đáng kể chất lượng phản hồi.

In the top right corner, click right here.

Ở góc trên cùng bên phải, nhấp vào đây.

This opens settings that control how NotebookLM responds to you.

Thao tác này sẽ mở cài đặt kiểm soát cách NoteBookLM phản hồi với bạn.

Đầu tiên, hãy đặt mục tiêu trò chuyện của bạn.

You have three default for general research, learning Guide for educational content, or Custom for specific use cases.

Bạn có ba tùy chọn mặc định: nghiên cứu chung, hướng dẫn học tập cho nội dung giáo dục hoặc tùy chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể.

For this research notebook, I'm choosing Custom and I'll define the role as research Analyst focused on AI safety and alignment debates.

Đối với notebook nghiên cứu này, tôi chọn Tùy chỉnh và sẽ định nghĩa vai trò là Nhà phân tích nghiên cứu tập trung vào các cuộc tranh luận về an toàn và căn chỉnh AI.

This tells NotebookLM to frame all responses from that perspective instead of giving generic answers.

Điều này yêu cầu NotebookLM định hình tất cả các phản hồi từ góc độ đó thay vì đưa ra các câu trả lời chung chung.

Tiếp theo, chọn độ dài phản hồi.

Bạn có các tùy chọn mặc định dài hơn hoặc ngắn hơn.

For research work, I typically choose longer because I want detailed analysis, not brief summaries.

Đối với công việc nghiên cứu, tôi thường chọn dài hơn vì tôi muốn phân tích chi tiết, không phải tóm tắt ngắn gọn.

These settings now apply to every chat in this notebook.

Các cài đặt này giờ đây áp dụng cho mọi cuộc trò chuyện trong notebook này.

You set them once and forget about them, but they shape every interaction from this point forward.

Bạn đặt chúng một lần và quên chúng đi, nhưng chúng định hình mọi tương tác từ thời điểm này trở đi.

The majority of the people use notebooks in default mode and wonder why responses feel generic.

Phần lớn mọi người sử dụng notebook ở chế độ mặc định và tự hỏi tại sao phản hồi lại có vẻ chung chung.

Configured settings give you targeted role specific answers optimized for your exact use case.

Các cài đặt được cấu hình mang lại cho bạn các câu trả lời cụ thể theo vai trò, được tối ưu hóa cho trường hợp sử dụng chính xác của bạn.

Now let's look at how to work with sources strategically instead of just accepting all of the sources for every query.

Giờ chúng ta sẽ xem cách làm việc với các nguồn một cách chiến lược thay vì chỉ chấp nhận tất cả các nguồn cho mỗi truy vấn.

On the left side you'll see your source list with these checkboxes next to each file and A very common mistake that people make is that they leave everything checked all the time.

Ở bên trái, bạn sẽ thấy danh sách nguồn của mình với các ô đánh dấu bên cạnh mỗi tệp và một lỗi rất phổ biến mà mọi người mắc phải là họ luôn để mọi thứ được chọn.

When you ask a question with all of the sources selected, NotebookLM tries to synthesize an answer from every single document.

Khi bạn đặt câu hỏi với tất cả các nguồn được chọn, NoteBookLM sẽ cố gắng tổng hợp câu trả lời từ mọi tài liệu.

Điều này làm loãng kết quả của bạn.

It forces the AI to generalize, giving you a vague surface level summary instead of a deep answer.

Nó buộc AI phải khái quát hóa, cung cấp cho bạn bản tóm tắt hời hợt, mơ hồ thay vì một câu trả lời sâu sắc.

So let's say I want to focus specifically on existential risk.

Vì vậy, hãy nói rằng tôi muốn tập trung cụ thể vào rủi ro hiện sinh.

If I leave the mechanistic interpretability checked, I am confusing the model by forc it to look at conflicting topics.

Nếu tôi để phần diễn giải cơ chế được chọn, tôi đang làm bối rối mô hình bằng cách buộc nó xem xét các chủ đề xung đột.

Vì vậy, tôi sẽ bỏ chọn mọi thứ.

Then I will go through and select only the three technical papers that contain the actual code logic.

Sau đó, tôi sẽ xem qua và chỉ chọn ba bài báo kỹ thuật chứa logic mã thực tế.

Now effectively the other documents do not exist to the AI.

Giờ thì về cơ bản các tài liệu khác không tồn tại đối với AI.

Subtitles ListPlay Video

Cách sử dụng Notebooklm tốt hơn 99% mọi người (How to Use Notebooklm Better than 99% of People)

perspective

specific

approach

content