今天全天的工作就是问了AI 10个问题。AI生成答案太快，而且即使涉及science叠加product strategy，都回答得看似头头是道，时间大半都花在评估结果和redefine问题上了，小半花在处理认知过载上。不敢让AI跑太快，搞不好就错上加错了，复杂知识工作的苦，真的没法说。

这方面也是国内外AI差距最大的地方，我们Coding的一些工作，已经开始同时用国内国外的模型了，但是复杂知识工作真的不行，差了不是几个月的问题，我甚至怀疑有没有赶上的可能。

从最近使用deepseek进行fact check的一些经历，可见一般。

话说我偶尔在公园瞥见一只流浪奶牛猫在公园池塘边喝水，小小的一只好可怜。第二天我买了猫条去喂它，非常的亲人，慢慢的我就被俘虏了，有些羁绊和缘分就是没有办法。终于把小奶牛诱拐到手，去宠物医院体检驱虫后接回家了；总体比较健康，只有耳朵有些感染需要治疗。

因为我最初用手机拍照问deepseek这猫大概几个月，app上有很多互动信息，所以关于购买猫的用品等一应事宜，我都是用的deepseek，其间一些fact check简直让我气坏了。

Deepseek说猫砂盆要7-8cm厚（后来GPT说一般是3-4cm厚），好嘛，我买了两整箱猫砂倒不是啥事，反正送货上门，但是每次铲屎就不是那么愉快了，从7、8cm厚的猫砂一直铲到3，4cm，累死了，铲一次骂一次。这真的不是在消遣我嘛？！

这方面的fact check和建议，GPT都是引用一些高质量的宠物相关网站，来源比较权威。我们这边一是缺乏这些靠谱信息来源（这和science类似，无非source不同），二是信息被污染投毒的非常厉害，比如说猫粮推荐非常不靠谱。没有记忆功能之类的倒也罢了。

忍无可忍，放弃deepseek，毫无经验的我收养流浪幼猫，前几周的适应和各种问题处理全靠GPT，猫粮之类推荐看知乎。

问我们专业领域的问题，国内外模型差距是很大的，这点我很清楚。但养猫这些都主要是简单的fact check，还不涉及任何敏感信息，更不涉及science和strategy之类的，都误导我很多，确实想象不到。