看到这篇文字，我有个感觉——

对于AI时代中的广大企业来说，不论哪种技术或工具最终都是为业务赋能的角色，只有那些懂业务、熟悉且会制定流程SOP（即标准操作规程）、有行业Knowhow（指在实际工作中积累起来的、实用的、未明文记载的知识、技能、经验和技术诀窍）积淀的人才，在AI的赋能下才能发挥出更大的价值，并形成个人职业价值的护城河。有很多人觉得AI不够好用或者不如自己所想象中的那般厉害，或许需要回头想想，自己是否真的懂业务、懂SOP并且已经积累了行业Knowhow。

上周四周五两天又参加了一期AI培训。这两年来，我参加过大大小小、不同规模的各类AI专题培训与讲座，自己也曾对内与对外做过一些关于AI的分享与培训，这次，我突然有个新思考“当我们在学习AI时，究竟在学什么？”

在技术极速迭代的人工智能时代，当你接触与了解得越多，就越会有一种恍惚感，大模型自身能力发展速度可是以“日”，甚至以“秒”的程度在进步，更别提在大模型基础上频出的各类AI应用了。

24年，当大伙还沉浸在prompt提示词工程的学习时，25年2月，deepseek R1这类推理模型的横空出世，突然让提示词的作用变得不那么重要了，普通的自然语言就可以让AI给出还不错的答案……

当所有的AI先行者说出“2025年是AI agent的元年”，Manus这类AI增强型工作流协作平台的出现又让大家看到，其实你也不必费劲吧啦地去搞什么工作流，担心链路出bug了，因为AI都能想你所想、自动工作了……

当大家都还在头疼如何给agent接上各种插件、对接API时，MCP应运而生了……

人，始终是要休息的，但机器可不需要，只要插上电就可以了。最近如火如荼的“2025世界机器人大会”更是让我突然对技术产生了敬畏心，或许，AGI距离我们真的已经不遥远了，马斯克所预言的3-5年，都已经算是个保守时间。

那么，在这样的时代里，我们又该学什么，如何学呢？

如果对AI领域保持持续关注和一定的敏感性，算不算是一种学习？

那些高大上的技术更迭，或许离我们普通人太过遥远，那么，直接把手边的AI工具用起来，去解决一个又一个我们日常工作和生活中的老问题，算不算是一种学习？

换句话说，在周围的人都还在对新技术犹犹豫豫、不知如何入手时，你已经all in投入时间去学习并付诸实践，算不算是一种学习？

毕竟，未来能打败你的，不是AI，而是会使用AI的人。

Deepseek真是自学好帮手，老师的视频讲解怎么都听不懂，我就截图去问sd，它不光分析了我的困惑原因，还把具体的解题思路讲得明明白白，感觉比老师讲解得还要清晰，我还可以就解答里的细节问题进行反复追问，确实很赞了！

据悉，3.17deepseek将会推出R2模型，拭目以待😀。

来自Deepseek的回答。

正在用monica，很喜欢它的记忆功能，但只能看到是deepseek R1，哪里可以看到是R2？

每个员工都想要在工作中寻求自己的意义，但大多数老板不见得愿意给，或者给不了，他只需要你的工作和付出能满足他的意义，至于你的意义他是否能满足，他不一定care。

问了deepseek一个问题“假如有一天的时间可以成为人类，你最想做的事是什么？”，真被它的回答惊艳到了，人类细腻情感因子糅杂在它赛博朋克般的描述里，毫无违和感。

这个倒是没关注到耶，前期用了kimi的数学版，觉得挺有意思的，看它的推理过程。我是觉得deepseek的回答真的挺深度，会有一个自省的思考过程，而且文字排版美观，不需要专门用prompt来指引它，它就能把文字的层次感清晰呈现出来。 //@Coriaxu: 看看 kimi 的 k 系列最新的，不过大部分人还没有灰测到

我现在都不怎么用kimi了，转用deepseek，我五岁多的儿子用豆包。

原来在kimi眼中，我是这样的人，Ai好像比我更懂我自己。

儿子喜欢跟豆包聊天，都是天马行空的问题，不知道豆包眼中的他，又会是怎样的一个小孩[疑问]。