NotebookLM を使用して 1 か月間研究を続けましたが、ここで失敗しました

私は、コードを 1 行書く前、またはスイッチを 1 つ切り替える前に、見つけられるドキュメントの断片をすべてため込んで技術プロジェクトを開始する癖があります。私は何かを壊すという考えが嫌いなので、事前に細心の注意を払っています。これは、山が十分に大きくなり、再び何かを見つけると独自のプロジェクトになるまではうまく機能します。 PS4 を予備の CPU/GPU として使用することが私のシロナガスクジラになりましたが、研究資料を NotebookLM にフィードするのに 1 か月間費やして以来、作業が非常に楽になりました。

ゲーム機をコンピュータに変えるには、乱雑なメモの山から始まります

NotebookLM を使用すると、古いエクスプロイトやコードを掘り下げることが簡単になります

正直なところ、このようなプロジェクトを始めるのは面倒なだけで、通常の PS4 コンソールを Linux コンピューティング クラスターに変える場合も同様でした。物事をまとめたり、どのソフトウェアを使用するかを判断したりする前に、ベースラインを設定するためだけに、巨大で乱雑な技術文書の山を NotebookLM にダンプすることから始めなければなりませんでしたが、それが私が支払ったものです。

GitHub リポジトリ、詳細なセキュリティ ブログ、無秩序に広がる Reddit スレッドなど、私が扱っていたものはあちこちに散らばっており、すべてを手作業で調べて整理する必要がありました。私が入力した最初の大きな資料は、ファームウェアの脱獄側に関するものでした。

FreeBSD 9 上に構築された PS4 独自の Orbis OS ネットワーク スタックに実際にアクセスする方法を理解するために、私は NotebookLM にエクスプロイトに関する大量のドキュメントと脱獄に関する詳細情報をロードしました。

また、ルーターを介してこれを自動化するために人々が使用している生の Python スクリプトも入手しました。脱獄シーンはコミュニティの作業のパッチワークであるため、7.00 から 11.00 までのファームウェアをカバーする互換性チャートもまとめる必要がありました。

これらはすでに私一人で追跡するには多すぎました。特に Linux ブートストラップについてもっと学ぶ必要があることに気づいたとき、NotebookLM が必要でした。これは、kexec システム コールに関する散在するチュートリアルを大量に保存することを意味します。これにより、PlayStation の通常の起動プロセスをスキップして、代わりに独自の Linux カーネルをロードできるようになります。

私は NotebookLM に、USB 3.0 ドライブに MS-DOS パーティションを設定する方法、FAT32 と EXT4 のフォーマット規則、コンパイルされたカーネル イメージ (bzImage) と initramfs アーカイブをどこに置く必要があるかについての生の詳細を提供しました。この調査のかなりの部分は、ハードウェアの癖などにも当てはまります。

必要なファイルとリンクをノイズなしで提供します

プロジェクトのベースライン変数をロックし、生のドキュメントをクリーンアップしたら、実際に NotebookLM を動作させ始めました。 NotebookLM はソース資料に重点を置き、元の文書の構造と意味をそのまま維持するため、でっち上げはほとんどありません。

私が最も感銘を受けたことの 1 つは、時代遅れの自作フォーラムのノイズをすべてうまくカットしていることです。 PS4 の脱獄シーンは、これまで私が調べた中で最も厄介なテーマの 1 つのように感じます。 Reddit のスレッドでは、何年も前の古いファームウェア 5.05 のエクスプロイトと、新しい 11.00 または 12.52 のペイロード トークが混在しています。同じスレッドで使っている人を見たことがあります。

見逃している可能性のあるソースをノートブックに追加すると、苦情、デッドリンク、推測を無視して、適切なリンクだけを抽出してくれました。そのため、「Linux USB ブート ドライブの正確なフォーマット要件とファイルの配置は何ですか」などと尋ねると、大量のドキュメントやサイトで Ctrl+F を押すことなく、必要なものが得られます。

私は情報の出所を常に再確認したいので、引用が特に好きです。それを手作業でやると面倒ですし、正確にどこを読んだか分からなくなるかもしれません。

単に質問するだけでなく、パイプライン全体を理解するのに役立つ完全な概要も構築させました。ソース全体のテーマをまとめてワークフローを生成し、プロセス全体を段階に分けてきれいなアウトラインをまとめました。

そのため、まだ準備ができていないように感じましたが、少なくとも始める前にそれを知っていました。自分のメモだけを使って自分で見ていたら、手遅れになるまで気づかなかったでしょう。 NotebookLM を使用すると、すべてが 1 つにまとまっていることがわかります。

大規模なプロジェクトでは、システムがどこで壊れているかがすぐにわかります

大きなファイルはインデックス付けに失敗し、AI がでっち上げてしまう

NotebookLM の巨大なコンテキスト ウィンドウは、このプロジェクトに関するすべての乱雑なドキュメントを整理する上での救世主となっていますが、一度無理に進めると、データの処理方法に関するいくつかの本当の問題に遭遇し始めます。

分厚い技術マニュアルを読み込むと、ドキュメントのインデックス作成に失敗するか、アップロードしたファイルが存在しないと告げられます。公式には、制限はソースあたり 500,000 ワードですが、実際には、200,000 ワードに近づくと、何の警告もなしに静かにインデックス作成に失敗する可能性があります。

このように検索が失敗すると、NotebookLM には情報がないと言うだけでなく、そのギャップを隠蔽してしまう悪い癖があります。もっともらしい答えを作り上げたり、まったく無関係な文書からの情報を組み合わせたりします。結局、自信に満ちた答えを装った幻覚を見ることになります。

また、NotebookLM がソースを処理する方法には実際的な制限がいくつかあり、これにより大規模なプロジェクトの作業が困難になります。ネットワーク インフラストラクチャ用のノートブックとカーネル コンパイル用のノートブックが 1 つある場合、それらの間でファイルを複製せずに両方から引き出す質問をすることはできず、すぐに古くなってしまいます。また、AI がクエリの途中で幻覚を見せたりドキュメントをスキップしたりし始めた場合、唯一の本当の解決策は、他のすべてのソースのチェックを手動で解除して、AI が 1 つのファイルだけに集中するようにすることです。

それは、そもそもマルチソースの調査ツールを持つ意味を完全に無効にしてしまいます。実際に物事を正確に保つには、事前にデータを準備する方法をしっかりと管理する必要があります。

---

これはうまくいきましたが、ずっとうまくいくわけではありません

NotebookLM は、プロジェクトの最初の部分、まだ覚えていないドキュメントの山から簡単に答えを引き出す必要があるときに役立ちます。引用だけでも、タブを調べて詳細の出典を確認するのに比べて、リアルタイムの時間を節約できます。プロジェクトが一定の規模を超えると、問題が発生し始めます。私は気に入っていますが、気に入らない人がいる理由もわかります。