各种平台上，AI标签的内容都在吸引越来越多的眼球，比如公号的AI赛道推送，小红书、X，这很容易理解，AI这么炙手可热。像X这样平台的价值当然是拥有全世界AI大神，各国的真实开发者在日常分享实时资讯。
但我的看法不太一样，我觉得这些平台上，UGC内容可能才是对开发者和个人用户最有参考价值的。好比小红书和公号评论下方，真实用户的吐槽和日常分享。
UGC 内容重要性一点不亚于大神，他们在各行各业如何用AI的，这份声音补足了AI在各种边缘场景、各种具体细分场景里的真实用例。如果你是AI从业者，或者高强度用AI的各个赛道的从业者。你是否留意和汲取这些内容中的信息，才是你和其他人拉开差距的地方。
而对普通人来说呢，你在平台上看AI，看什么内容？是x智元、量x位那样整天不是「奥特曼瘫软在椅子上」、「达里奥如同看到核弹爆炸」那样耸人听闻的炸裂体吗？是前沿论文的注水搬运吗？还是早已经被虚假宣传和厂商塞钱污染的打榜跑分？
其实，如今大模型的跑分打榜，即便不掺任何营销因素，对普通用户现在也已经完全没有参照价值了。所谓一个模型「整体能力强不强」，或者「打不打得过Opus和Fable」，这完全是不存在的伪命题。因为没有任何一个同时期的模型可以说在所有应用场景都完全超越另一个模型。
Opus和Fable再贵，目前在思维深度上都是无可比拟的，Kimi再普通，它的前端能力和办公写作都是傲视群雄的，GLM-5.2编程再厉害，再赶英超美，它也依然有很多不足，比如多模态，比如多语言和世界知识。经过实际测试之后，我对模型的能力的这些把握，比任何一个自媒体上报道的跑分都更符合我这里的真实情况。
每个普通用户其实看AI、看大模型，他们都只能盲人摸象，而他们摸到的局部真相却对他们每个人的的确确都是真相。因为一个又一个的真实用例，才是大模型真正落到我们手中得出的效果。
问题是，属于每个人的局部真相没法简单地送给你的网络友邻参考，这也是一直以来资讯平台的算法推送和互fo系统的局限。
比如我的推友A是码农，推友B是产品经理，推友C是写网文的，他们心中理想的AI能是一样的吗？即使我和C一样写网文，我们的题材不同，面向对象不同，写作方法不同，对于AI和大模型的评价都可能截然不同，想要找到符合自己的信息，并不算太容易。
所以，假如未来出现一个最理想的 AI 性能评估和使用方法的交流平台，它会是什么样的？我会说它或许像是一本「很厚很厚的杂志」。
这本杂志把每一个人使用 AI 的具体方式，以及 AI 表现最好的用例、场景、工作流程挨个梳理，然后按照七彩光谱似的汇聚成一册，你既可以从一个垂直领域直接翻到那一页精准切进去，找最像你的那个人他是怎么用AI的，他认为什么模型最好。也可以翻阅相邻的光谱，看到和你领域近似，但又不完全相似的人，他们的用法对你有何借鉴……
如果能出现这样的产品/平台，就善莫大焉了。