😀 Après l'avoir testé, dans le domaine de la génération de présentations, l'amélioration des capacités du modèle lui-même dépasse de loin la valeur de la conception de workflows ou d'agents. C'est comme un stagiaire d'exception : il suffit de lui confier la mission principale et il rend une copie surprenante, tandis que vos processus minutieux reviennent à attacher une bride inutile à un génie.

📝 Les capacités du modèle NanoBanana sont vraiment impressionnantes

Depuis Linux do, j'ai vu un ami tester la dernière version de Nano Banana. Dans la génération de mèmes, NanoBanana fait preuve d'une sensibilité quasi innée à la culture web — on dirait qu'il comprend finement les contextes subtils des réseaux sociaux contemporains et capte avec précision ces humeurs populaires éphémères. Dans le domaine de la génération de texte, il ressemble plutôt à un dactylographe rigoureux : chaque mot reste scrupuleusement à sa place, avec un rythme de respiration parfait entre les paragraphes.

Cependant, quand j'ai essayé de générer des cartes de connaissances, le résultat n'était pas aussi bluffant. C'est peut-être parce que le prompt n'était pas bien rédigé — après tout, c'était un test fait au hasard.

Notebook LM est aussi très doué pour générer des présentations

Première tentative : laisser libre cours

J'ai pris un livre au hasard en local, j'ai choisi « 大规模语言模型：从理论到实践 » (Les grands modèles de langage : de la théorie à la pratique), puis j'ai sélectionné la présentation dans NoteBookLM pour la générer. Voici le résultat :