夜雨聆风Kimi，创始人是学术出身，有丰富的海外AI研究经验。从一开始瞄准的是长文本硬核赛道。
我们做内容创作工作，每天面对大量的资料，靠自己阅读、归纳、总结提炼需要好几天，在kimi的帮助下，几分钟就可以完成厚厚的文档、研究报告分析、甚至是合同的审核、知识整理，逻辑清晰、重点突出。
deepseek，是一群靠数理、工程的人才开发的。如果你问它擅长什么？它会这么介绍自己：推理、编码、总结、创造性写作、翻译，以及跨多个领域的信息检索。
Gemini，依托于谷歌强大的搜索引擎功能，重视科学推理，有理科性的问题找它准没错。
我在使用时，发现了一个意外好用的场景。估计是有理科生的储备，给我计算复杂的数字问题，或者是一些预算报价类，比我这个文科生的脑袋好用。
后来同事分享说，数学强的还是chatGPT。
它的创始人一开始研究时，没有想过要营利，所以花重金聘请了谷歌的技术人才，再用全球海量的互联网英文语料做测试训练，所以它的跨领域、综合能力很强。
推荐的同事，称它是最有大局观的AI工具。这个我用得不多感受不深，但这句话我记住了。
最近这一个月，用的是腾讯系的WorkBuddy，用的感受是，我猜想这个研发团队，和我们做项目的逻辑很像。
我们进入一个新项目，有时不止解决某一个问题，而要解决某一类，甚至得举一反三清楚一个行业。
WorkBuddy的研发思路也一样，为了解决各式各样的问题，直接搭建了一个AI办公工作台。
站在用户角度，想用户之所想。面对不同需求时，选取对应的AI智囊团模型，相当于有一整个团队来帮你解决问题，再也不是孤军奋战。
面对不想处理的简单，又繁杂性的事务性工作，给用户配了一个AI助理。
我这种不爱整理桌面文件，又不想花时间的人，基本上这类杂活全分给了我的AI助理，我只需要检查结果，很省心。
这个工具的玩法，我还在摸索，后面如果有系统化的总结，再来分享。
知己知彼了，方能百战不殆。
在人手一个AI工具的市场环境下，如何让你的方案或项目效果达到更好，还更快呢？
不断地训练你的AI工具，让它用起来更顺手。
如果训练得道的话，让它学会你的习惯、掌握你的喜好，理解你的标准，节省反复磨合的时间，抢占信息差的红利，或许值得搏上一搏。
既然市场没有蓝海，人人都在往赛道里扎，不如试着走出一条自己的道！
