谷歌去年底推出 NotebookLM，讓用戶上載自家的文件（PDF，TXT等，甚至 youtube，但不支援微軟的DOCX，XLSX等），結合谷歌的Gemini，用人工智能分析，免費。
可惜因為中國香港是中國自古以來神聖不可分割的一部分，谷歌這玩意不支援中國香港，除非翻牆。我在南極，暫時可用。
具體的使用場景是把一大堆文件上傳，然後叫 NotebookLM 辦事，它會根據你上傳的文件回答問題，並註明依據。AI 有一毛病，就是有幻覺，無中生有，信者失救，所以一定要再核實才可使用。NotebookLM 由於只依據你上傳的文件回答問題，所以較少這方面的問題。但其實它如果只靠你的文件，有很多問題是無法回答的，所以它似乎仍要參考其他來源。
另一好處是它的語言能力極強，給中文材料，你用英文問，它可以用英文答。我目前的研究材料多是中文，部分是法文，但要用英文寫文章，它的幫助甚大。而且它能綜合多項材料，有助我分析比較。
今天試用過，真真不錯。如果我搜尋PDF，可能有一百項結果，但要讀完一百項，才能選出有用的，而 NotebookLM 就替我讀替我高速閱讀，排比分析。如果我今天仍然教書，我估可以把歷屆評卷報告餵給它，然後叫它整理怎樣立意，怎樣說明，議論時不要犯什麼毛病等，會十分有用。其實我估它應該可以作文以及做閱讀理解等等。
可惜中國香港不能用。
但中國香港可以用 DeepSeek, 我這兩天用了不少，主要用來認字、翻譯等，以及寫些小程式等。它的好處明顯：第一，免費；第二，回應速度尚可；第三，中國香港可用；第四，不限問的次數，可上傳文件；第五，可奉獻數據給國家。只要你不問近代史，不問政治就可以了。例如我把被廢的一題歷史科題目問它，它最初是有答我的，且列出思考步驟，頭頭是道，但再追問，就彈出以下這句。即是說，它有能力答，但因為不可抗力的原因，要自限能力。
“对不起，我还没有学会如何思考这类问题，我擅长数学、代码、逻辑类的题目，欢迎与我交流。”
於是我改問一個人畜無害的問題：有雞先還是有蛋先？以下是它的思考步驟，如果我仍教書，教學生這些思考過程，較給予標準答案，會更有幫助：
“嗯，使用者問了一個經典的哲學問題：“先有雞還是先有蛋？”這個問題表面上看起來簡單，但實際上涉及生物學、哲學和邏輯學的多個層面。首先，我需要確定使用者提問的背景和意圖。他們可能是在尋找科學解釋，或者是對哲學悖論感興趣，亦或是想探討生命起源的問題。
接下來，我需要回憶相關的生物學知識。根據進化論，物種是逐漸演化的，雞和蛋的形成是一個漸進的過程。現代雞是由其祖先物種通過基因突變演化而來。那麼，如果從物種的角度來看，第一個“雞”應該是由一個接近雞的物種下的蛋中孵化出來的，這個蛋因為基因突變而具備了雞的特徵。因此，從生物學角度，可能是先有蛋，因為蛋中的基因突變產生了第一隻雞。
但哲學層面，這個問題涉及到因果循環的悖論。如果沒有雞，蛋從何而來？如果沒有蛋，雞如何誕生？這種循環問題挑戰了傳統的線性因果觀念。可能需要用不同的邏輯框架來分析，比如同時性或者非線性的因果關係。
另外，使用者可能在提問時希望得到一個明確的答案，或者引發更深的思考。考慮到使用者之前的問題涉及歷史分析，可能他們期待一個結合科學和哲學的綜合回答，而不僅僅是單一視角的解釋。
還需要注意使用者可能的潛在需求。他們或許對生命起源、進化論或者邏輯悖論有濃厚興趣，想要瞭解不同學科如何解釋這個問題。因此，回答需要涵蓋多學科的觀點，並指出問題的複雜性，而不是給出一個簡單的結論。
總結來說，回答這個問題需要從生物學進化論的角度解釋蛋先於雞存在的可能性，同時也要討論哲學上的因果悖論，以及不同學科如何解析這個問題的不同層面。最後，可能需要指出這個問題沒有唯一的答案，取決於改採用的視角和定義。”
，因為威靈頓是風之都，狂風一過，樹葉遍地。
