6月23日消息，Google做出多项动作回应前段时间两位副总裁离职的困境。NotebookLM 新增"Lit Review"输出类型，新增抽认卡功能、 Gemini Interactions API 进入 GA、DeepMind 7500万美元投资 A24。 NotebookLM：文献综述矩阵 + 抽认卡完全可编辑
Google NotebookLM 同日推出两项功能更新。
Studio 面板新增"Lit Review"输出类型，可基于已上传的论文和资料自动生成结构化文献综述比较矩阵，跨源对比方法论、核心论点和研究发现。此前 NotebookLM 已能通过聊天界面做跨文档问答，但输出格式是自由文本。Lit Review 将输出锁定为矩阵结构，直接对标学术研究中最常用的文献综述表格格式，省去了手动整理的环节。
抽认卡功能同日升级为完全可定制。NotebookLM 官方推特宣布："Flashcards are now fully customizable. Edit questions, tweak answers, and add brand-new cards."此前抽认卡只能通过调整数量、难度和主题参数控制 AI 生成内容，无法修改已生成卡片的具体文字。截至 4 月底的第三方测评仍明确写道"You still cannot add or edit cards manually"——6 月 23 日的更新直接推翻了这个限制。编辑后的卡组支持分享。
这两项更新叠加 6 月 8 日的底层升级（切换至 Gemini 3.5 + Antigravity、新增代码执行和源发现能力），NotebookLM 正在从"帮你理解文档的 AI"加速转向"帮你做系统性研究的 AI"。
Gemini Interactions API 正式 GA：开发者的新默认接口
Google 同日宣布 Gemini Interactions API 进入 GA（Generally Available）状态，成为所有新项目的推荐接口。原有 generateContent API 继续支持但不再是首选。
Interactions API 的核心价值是把模型调用和 Agent 调用统一到一个端点。通过 previous_interaction_id 实现服务端对话状态管理（不需要客户端自己维护历史），background=true 参数让长时间任务在后台异步执行，可观察的执行步骤（thoughts、tool calls、function results）方便调试和 UI 渲染。
GA 版本同时上线了 Antigravity Agent（隔离 Linux 沙箱，可执行代码和文件操作）、Nano Banana 图像生成、Lyria 3 音乐生成，以及 ADK（Agent Development Kit）和 A2A（Agent2Agent）协议支持。Google 在推文中预告了"Gemini Omni (soon)"，具体指向尚未披露。
对比来看，OpenAI 的 Responses API 和 Anthropic 的 Messages API 各有侧重。Interactions API 的差异化在于原生的服务端状态管理和 Managed Agents（托管 Agent）支持——开发者可以直接调用 Google 的内置 Agent（如 Deep Research），未来还能托管自己的 Agent。
DeepMind 投资 A24：7500 万美元买什么
Google DeepMind 向独立电影公司 A24 投资约 7500 万美元，建立多年期研究合作。这是 Alphabet 首次入股电影公司。
协议的边界比金额本身更值得关注。Google 明确不获取 A24 的内容库，不涉及数据训练权，不参与制片。A24 将参与塑造 DeepMind 开发的电影制作工具的工作流——从 AI 生成分镜开始。A24 合伙人 Scott Belsky 表示，其他 AI 公司错误地把产品定位为"让电影更便宜更快"，A24 要做的是"保留创意控制并支持冒险"。
对比同期的行业动作：Lionsgate 与 Runway 的合作是在 Lionsgate IP 上训练自定义模型；Amazon 和 Netflix 在内部构建自己的工作流工具；Disney 与 OpenAI 的合作在 Sora 被撤后崩盘。Google 的策略不同——不碰内容，只做工具层，用 A24 的品牌信用为自己的 AI 电影工具背书。7500 万美元对 Google 是零头，但买到了独立电影圈最有口碑的"创意友好"标签。 三条线的共同方向
NotebookLM 强化学术研究场景，Interactions API 统一开发者工具链，A24 合作切入创意产业。三件事指向同一个战略：Google 正在把 Gemini 的能力从"聊天助手"向"嵌入工作流的基础设施"推进。
对 ChooseAI 读者的直接影响：NotebookLM 的 Lit Review 和抽认卡编辑对学生和研究者是即时可用的生产力提升；Interactions API 的 GA 对接 AI 应用的独立开发者意味着新的集成路径和成本结构；A24 合作对 AI 动画/短剧创作方向是一个值得追踪的信号。
局限与风险
第一，NotebookLM 的 Lit Review 功能目前仅基于用户上传的源生成矩阵，不做外部文献发现。这意味着矩阵的质量完全取决于用户上传了什么——如果遗漏了关键论文，矩阵不会提醒你。对比 Paperguide 等专门的文献综述工具，NotebookLM 在"发现你不知道的论文"这个环节仍有明显短板。
第二，Interactions API 虽然 GA 了，但部分能力仍在 beta 状态，schema 可能变动。5 月刚经历了一次破坏性变更（outputs → steps），6 月 8 日前必须完成迁移。对于生产环境的开发者来说，API 的稳定性还需要观察几个月。Remote MCP 支持也尚未上线。
第三，DeepMind/A24 合作的 7500 万美元投资目前没有任何具体产品产出。合作定位为"研究"，不是制片，不是发行，不是内容创作。从宣布到产出可用工具可能需要一年以上。在 AI 电影工具赛道上，Runway Gen-4、Seedance 2.0 和 Kling 3.0 已经可以生成成片级视频，DeepMind 还停留在"和导演聊聊看他们需要什么"的阶段。
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