人工智能与科技公司的进步
- 谷歌处于人工智能开发的前沿，领先于竞争对手。
- Lar 它是产品系列中最智能的AI，且 Capoun 2.0 启动新一代人工智能
使用人工智能的挑战与策略
首个挑战：AI工具过载（AI工具太多，难以选择）
问题：
- 有大量的AI工具，包括文本生成、文本转图像、文本转语音等。
- 新的AI模型通常具有很高的基准评分，但这并不意味着它们在实际中表现良好。
- 许多旧工具可能运行更快或比新版本更便宜。
解决方法：
ใช้最小可行AI工具包策略
- 第一步： 识别您工作中反复出现的需求
- 第二步： 寻找满足需求的工具并测试，直到找到最合适的工具。
- 第三步： 精通该工具并自然地使用它
示例：
- 需要AI来研究数字广告趋势 → Chachi BT可能效果不错，但Gemini Research Mode太慢。
- 需要AI来研究数字广告趋势 → Chachi BT可能效果不错，但Gemini Research Mode太慢。
第二个挑战：AI通知过载（AI提醒太多）
问题：
- 大量的AI通知可能会干扰工作
- 看不见的障碍阻止了AI的持续使用
解决方法：
使用文本扩展 为了减少使用AI时的摩擦
- 例如，使用 Alfred、Raycast（Mac）或Beeftext（Windows）
- 设置快捷键，例如
:chpt立即调用AI命令
将AI嵌入到您的工作流程中
- 例如 日历或文档中的AI提醒链接 方便调用
示例：
- 需要每周的市场总结 → 创建指向帮助总结的AI的链接，并将其放入每周记录中。
第三个挑战：AI更新过载（AI更新太多，无法应付）
问题：
- AI更新速度非常快，导致“决策疲劳”
- 不确定是学习新的AI模型还是继续使用旧的。
解决方法：
使用Impact Loop策略（影响循环）
- 第一步： 订阅来自 2 可信赖的AI新闻来源
- 第二步： 每周花时间尝试有趣的新AI功能
示例：
- 阅读有关……的更新 Google AI Agent → 在周六进行测试，看看它是否对工作有帮助
总结
- 避免过度使用AI → 创建 最小可用工具包
- 减少使用AI时的摩擦 → 使用 文本扩展与将AI嵌入工作流程
- 理智地关注AI → 使用 Impact Loop 试用新AI而不被数据淹没
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