本书主体的Ch51讨论了"前沿判断"的方法：如何在AI快速迭代的时代保持判断的清晰度。关键一条就是尽量去官方信息源。
二手解读总是有损耗的。一篇博客文章改写了官方文档的内容，一条微博总结了博客的观点，一个视频演绎了微博的表述。每一层转述，都在损失细节、引入偏见、增加过时的风险。
当你需要做一个真正基于AI能力的决策时——要不要用某个API、该选哪个模型、能否在生产环境使用某个特性——你需要的不是"有人说"，而是官方直言。
这一章就是一份导航。我列出了全球主要AI厂商的文档入口、关键页面、以及如何快速从官方文档中提取对你有用的信息。
Anthropic的文档体系相对清晰，分为几个明确的模块。
OpenAI的文档最为庞大，按模型和应用分得很细。新手容易迷路，建议先从三个核心页面开始。
Google的AI文档按产品线分为Gemini API、Vertex AI、AI Studio三块。新用户建议从Gemini API开始。
国内主要有五家：字节跳动（豆包）、百度（文心）、阿里（通义）、月之暗面（Kimi）、深度求索（DeepSeek）。各有特色。
如果你想自己部署模型，或者想用完全开源的方案，看这一部分。
养成每周快速扫一遍官方文档更新的习惯，是保持前沿判断力的最小成本方案。具体怎么做？
每当看到官方文档中的新概念、新参数、新限制时，记录在一个本地文件或wiki中。包括：
官方文档通常很长，很多信息对你的当前任务无关。如何快速提取有用的信息？
每次进入新文档时，都用这些关键词快速扫一遍：