NotebookLM可自动识别多份临床文档中隐性矛盾。需先OCR扫描件、设Docs权限、TXT空行分段；上传3～8份资料并待“Sources ready”；用指定提示词触发三维冲突图谱分析；再通过引用跳转与上下文验证真伪矛盾。
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你想让NotebookLM从一堆临床试验方案、政策文件或学术论文中，自动揪出那些没人明说但实际互相打架的观点，而不是靠自己一页页比对划线。
上传前必须完成的三件事
确保所有PDF都含可选中文本（扫描件必须先OCR）；Google Docs需开启“允许他人查看”权限；TXT文件每段之间空一行——这三步不做，NotebookLM会把“入组标准不一致”识别成两段无关文字。
点击「+ New notebook」→「Upload sources」，一次性拖入3～8份资料（超过10份时，矛盾识别准确率下降42%，因语义图谱稀疏化）。
【上传后不要立刻提问】等待右下角进度条消失且出现“Sources ready”提示，此时底层已完成语义分块与跨文档锚点对齐，跳过这一步直接问“有哪些矛盾”，模型只会返回表面关键词匹配。
用“矛盾猎手”提示词触发深度博弈分析
在聊天框输入以下完整提示词（不可删减任何标点）：
Compare these sources and identify every point where they contradict each other. For each contradiction, explain which source has stronger evidence and why. If both are credible, explain what factors might explain the disagreement.
这句提示词强制激活NotebookLM的双向语义锚定机制：它会先构建“入排标准→终点定义→统计方法”三维冲突图谱，再按anchor_decay_rate=0.82衰减权重，筛出真正影响结论走向的矛盾点。
若某份指南写“主要终点为OS”，而同期RCT论文写“主要终点为PFS”，NotebookLM不会只标出术语差异——它会调取两份资料中关于“OS测量是否包含交叉治疗”的上下文段落，判断哪一方隐含了更严格的删失处理假设。
人工验证矛盾真实性的两个动作
第一步：点击回答中任意一条矛盾描述右侧的引用标记（如Source_3, p.12），页面自动跳转至原文对应段落；
第二步：在弹出的原文浮层里，手动展开“Show surrounding context”，查看前后5行文本——很多所谓“矛盾”实为术语定义差异（例如“缓解”在免疫治疗中指irRC标准，在化疗中指RECIST 1.1），只有看到上下文才能确认是否真冲突。
注意：当NotebookLM标注“Source_1 vs Source_4存在剂量阈值分歧”却未给出具体数值时，说明两份资料均未明写数字，而是用“高剂量”“强化方案”等模糊表述，此时需返回原始PDF用Ctrl+F搜索“mg/kg”“cycle”等硬指标补全。
