最近各个互联网巨头和创业新贵发布的 AI 工具，AI 模型层出不穷，相关自媒体的热度也都很高，当然，各种大佬的隔空喊话也是非常吸引眼球，那么很多人就会觉得，要看的东西太多了，要学的东西太多了，学不过来怎么办？
第一，关于撕逼，大佬观点，其实可以一概不看。
李彦宏怎么说，王小川怎么说，吴军怎么说，这个领域刚其拉起的时候，一开始你了解一些大佬的视角是可以的，没必要没完没了的，不管谁说的都要扒着看，他们说他们的，别把八卦撕逼当知识。
我讲真，我看到朋友圈各种转发几个大佬隔空对呛的文章标题，我一个都没点击过，没意义，毫无价值。
作为自媒体，我对这种流量也没兴趣。
第二，关于新产品测评，绝大部分可以不看。
各种新产品出来测评，一般我只关注一个结论，和 chatgpt 有差距，行，这一条就够了，不再关注。
到现在为止，各种国内大模型产品，对不起，我一个都没测过，我也没分享过任何有关的产品使用心得。还是那句话，没意义。
第三，要有判别力，但不要沉迷于挑刺。
AI 产品仍然有很多不足和问题，仍然有太多不完美的地方，我们要做的是利用它有帮助的一面提升自己的工作效率，减轻自己的工作压力，当然这个过程中会遇到它给出错误信息的可能性，而且这种可能性还挺大的，这时候需要使用者有足够的判断力来验证，以及修订，所以有时候确实需要结合搜索引擎。
但不要沉迷于挑刺，并把 AI 的问题当作自己不可取代的借口。没意义，用好它，规避那些问题，用它的优点和长处。
沉迷挑刺，自以为是，也是没有意义的。
第四，只掌握最好的产品即可。
我们的目标是拿 AI 当作提升个人生产力的工具，这是最重要的目标，当然，也可以当作个人生活助理，也可以当作个人私教老师，都是很好的，在这个前提下，选择市场上最成熟，最优秀的就可以了。
对于日常的问题，chatgpt 结合 new bing，足够。
对于设计绘图，记住 midjourney 是最好的，那么有行业应用，需要自建模型，玩一下 stable diffusion+civitai，能把这些掌握熟练，就足以实现生产力的跃升了。
对于编程，chatgpt 也是不错的，当然，还可以结合 copilot，这两个结合使用，就已经非常完美了。
当然，如果你是高阶 AI 玩家，你需要建立特定领域的 AI 模型，hugging face 研究起来。不过这个跟普通人还是有一些距离的。
第五，细分领域，结合自身领域的可以酌情看看。
比如最新有篇文章，RoseTTAFold 团队新发布了利用机器学习设计蛋白质分子的方法，如果你恰恰是生物医药领域的技术专家，这种文章确实值得学习，论文要去看看，甚至努力试图重现其方案。但对于普通人而言，这个最多也是了解一下而已，看太多对你的提升也没啥用。
第六，等优秀的产品冒出来，不要急。
那你说不看新产品，新测评，会不会错失一些好的工具，我这么说，如果这个测评，产品的发布，仅仅是一次热点事件，你现在完全可以无视它，放一段时间没关系的，如果这个东西真的具有革命性的价值，很快就会发现第二次，第三次，你的朋友提及它，你身边有人推荐它，这时候，你就应该考虑研究一下，是不是值得去看看，去测试一下了。
以上，所以我不建议过度关注新产品，新模型，新热点。那么需要提升的是，如何更好的使用目前最优秀的 AI 产品提升生产力，提升个人的能力范畴，这是最重要的。而这已经有足够多需要学习的。
那么一个很重要的原则，就是针对现有的优秀产品，要多使用，多测试，多针对 AI 产品所给予的信息反馈思考整理其特性，尽可能规避其目前存在的问题，尽可能最大化挖掘其价值，从而让自己的工作价值最大化。
最近我的知识星球留了个作业，让读者介绍自己使用 AI 的情况，看到了很多人的回复，我也觉得很有启发，善用利用它的人，已经实现了巨大的个人价值提升，而且想象空间真的无比巨大，但还有很多人仍然没有掌握要领，这确实需要一些时间。
本文写作时考虑过用 AI 优化，看了看 AI 改写的内容意思不大，未采纳。
