# 2025-Awesome-AI-Bloggers

**Repository Path**: git-fox/2025-Awesome-AI-Bloggers

## Basic Information

- **Project Name**: 2025-Awesome-AI-Bloggers
- **Description**: https://github.com/kaixindelele/2025-Awesome-AI-Bloggers.git

- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-01-27
- **Last Updated**: 2026-01-27

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 2025-Awesome-AI-Bloggers
全网最全-2025年AI领域最值得关注的两百位博主和一手信息源盘点

## 前言：
本帖将持续更新，搜集-验证-撰写的时间成本太高了，难以一次性写完，也**欢迎所有朋友点赞，收藏，和推荐宝藏博主！**


- 2025-01-07：知乎博主增加MLSys方向的70位博主。详见知乎博主的最后一条。
- 2025-01-03：爆肝，更新所有平台的博主，如有遗漏，欢迎评论区或者私信推荐！
- 2025-01-01：更新第一版知乎博主，其他平台的博主，可以先参考24年的版本：

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[2024年AI领域最值得关注的博主和一手信息源盘点 - 强化学徒的文章 - 知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/682110383) 

24年初写的这个帖子，也算是收获了大家的很多好评，全网浏览量还是挺好的，就连抄袭我的帖子浏览量都不低（声明一下，本帖首发知乎，同步在我的公众号上，大家在转载我这个帖子的时候，**请麻烦标注一下出处**，感谢）。

后续更新了几次，增删改了一下少数博主的内容，现在刚好处于25年年初，准备再版一次，这次的排版原则有几个：
1. **仍然坚持不恰饭**。不推广我没看过的，所有评价纯纯属于我的私货。
2. **推荐的博主原则**：
- **持续发布干货内容**:
>持续的定义：年更不低于2篇。不得不说，输出一篇稿子的时间成本是很高的。
>干货的定义： 最新资讯+锐评 or 独家资讯 or 深度干货。我会尽量保证这两条原则。 
- **尽量少的恰饭和翻车**：
>不得不说，有些博主毕业之后，不恰饭是难以坚持更下去的，但恰饭太多的话，我会酌情删除一些软文太过的博主（hh，毕竟我没有恰饭）。
**尽量不能有AI生成的内容**。目前推荐的博主，都是分享自己的一些见解，文案不能是AI总结的内容。
3. **新增几个平台的博主**。包括即刻，小红薯，小宇宙和推特。
4. 不全是干货博主，可能还有一些有趣的抽象博主。

整体来说，现在LLM时代，所有人获得专家级知识的门槛，被极大的降低了。但人类博主相比于AI来说，具有一些更独特的视角。一些人类博主他们自身的经历和背景，可能是现在的AI难以复制的，这可能对看这篇帖子的朋友带来一些好的**信息增益**。

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## 知乎博主：
首发知乎，必然先推荐知乎的博主。而且一些长图文的内容，也只有知乎才能承载。

大家可以根据这些博主的关注，手动找到一些相关博主。
### 泛AI领域（LLM-RL-Robot）：
先贴一下个人博主：
- [强化学徒](https://www.zhihu.com/people/heda-he-28)：**我已经算半个强化叛徒了，现在日常把知乎当朋友圈发，会有较多泛AI的资讯和锐评。**
-  [丁霄汉](https://www.zhihu.com/people/ding-xiao-yi-93)：清华博士，RepVGG作者，前某司技术大咖，现在在字节豆包（他实名上网，所以也不算泄露隐私）。主要分享一些关于学术写作、审稿、CV、以及职场的一些八卦和暴论。AI赛道的抽象博主，值得关注。
- [黄哲威 hzwer](https://www.zhihu.com/people/hzwer)：阶跃星辰做LLM，AI届的段子手，梗太多了，干货也很多，会有很多写论文的小寄巧。和丁博士坐一桌的抽象大佬，是LLM无法替代的人类博主。

- [白小鱼](https://www.zhihu.com/people/youngfish42)：上交博士（恭喜鱼博士顺利毕业，成为牛马，hh）。小鱼的专业是联邦学习，现在也转到LLM了。平常会分享一些相关干货知识分享，以及推荐各种LLM相关讯息。
-  [王小惟 Weixun](https://www.zhihu.com/people/wang-xiao-wei-64-66)：天大博士，前网易伏羲。传统多智能体强化、LLM（RLHF）、游戏AI。仍然保持更新，但点评较少，做MARL，RLHF的朋友关注就完事儿了。
- [俞扬](https://www.zhihu.com/people/eyounx)：南大教授。坚持强化学习的应用和落地，俞老师也算是为数不多直接在社媒上公开发表个人观点和见解的老师了，值得大家关注。
- [赵鉴](https://www.zhihu.com/people/zhao-jian-2-54)：中科大博士，南栖仙策算法副总裁，强化学习坚定践行者，平常会分享一些关于LLM、强化、决策等方向的工作，以及一些就业和职场教程，土博毕业后仍然坚持强化这条路的不多，赵博算是佼佼者。
- [强化学习实验室](https://www.zhihu.com/people/hao-jian-ye-tian-jin-da-xue-51)：天大郝建业老师组的知识分享平台。强化学习领域必须关注！他们分享的论文是经过筛选的，写的帖子也非常深入浅出，甚至有高年级的博士生做校对，非常不草台班子。输出频率不算高，但比较稳定。
- [曾伊言](https://www.zhihu.com/people/ceng-yi-yan-8)：小雅 (ElegantRL)的作者，经典DRL的同学可以关注。
- [王峰](https://www.zhihu.com/people/wang-feng-98-82)：图森。随着图森的大转向，大佬也将分享方向从自动驾驶，转到了AIGC，会分享一些入门级的干货教程，可以跟着学习一下大佬是如何快速切换研究方向的。
-  [李博杰](https://www.zhihu.com/people/li-bo-jie)：科大博士，首届华为天少。师兄的知乎分享频率非常高，质量同样高，长文干货贴+脑洞+个人见解。领域几乎包含全AI领域，值得大家关注。
- [苏洋](https://www.zhihu.com/people/soulteary)：大佬的经历丰富，在众多大厂核心部门待过，但仍然坚持在一线做开发，喜欢做一些效率工具的开源，他的公众号（折腾技术）也同样值得关注。
- [曹宇](https://www.zhihu.com/people/moland)：大佬在夸克做LLM agent相关的工作，平时分享的内容也是相关。
- [初七](https://www.zhihu.com/people/chu-qi-6-41)：OpenRLHF作者，平时会分享一些关于RL的相关内容和见解。
- [王焱​](https://www.zhihu.com/people/wang-yan-34-70/posts)：港大计算机，最近一年在做LLM+RL的一些开源分享工作。
- [猛猿​](https://www.zhihu.com/people/lemonround)：猛猿：图解大模型系列 新入坑的朋友建议直接进主页开启收藏。
- [ybq](https://www.zhihu.com/people/ybq-29-32/posts)：会有很多关于LLM的相关见解（AI泛滥的时代，我越来越觉得真人的闲聊更有趣，更值得投入注意力）。
- [朱小霖​](https://www.zhihu.com/people/zhu-xiao-lin-22-96/answers)：LLM和RL的优质活跃答主。
- [swtheking](https://www.zhihu.com/people/swtheking)：经典的 LLM百面 系列帖子，入坑的朋友必须要关注的。

- [田渊栋](https://www.zhihu.com/people/tian-yuan-dong)：Meta AI FAIR研究员/总监，CMU机器人系博士。之前做MARL，做长文本小说生成，以及现在做LLM，顶级大佬，关注就行了。
- [曹越](https://www.zhihu.com/people/rainstorm-53)：清华博士，swin transformer作者。做cv，视频这块的内容可以关注一下大佬，主要分享一些学术进展和学术八卦。
- [游凯超](https://www.zhihu.com/people/youkaichao)：清华博士生，vLLM的核心贡献者，感谢为开源做出的贡献。
-  [桔了个仔](https://www.zhihu.com/people/huangzhe)：AI领域大佬答主了。泛AI领域的资讯。
- [何枝](https://www.zhihu.com/people/who-u)：电子科大，前字节，现小红薯。大佬是分享RLHF教程和代码讲解火出圈的，做相关工作的可以关注一下。去字节后，输出的频率也明显降低了。
- [ShowMeAI](https://www.zhihu.com/people/show-me-ai)：乔sir维护的AI周报和月报，但主阵地在公众号，一个优质的AI信息整理平台，赛博史官。
- [刘聪NLP](https://www.zhihu.com/people/LiuCongNLP)：《ChatGPT原理与实战》作者。LLM的学术和行业信息，公众号是 **NLP工作站**。
- [张逸霄](https://www.zhihu.com/people/huan--xie)：字节跳动算法研究员，音乐生成方向的博士，领域比较特殊。
- [Young](https://www.zhihu.com/people/yulongwang12)：清华博士，20阿里星，泛AI领域答主。
- [Trisimo崔思莫​](https://www.zhihu.com/people/yu-you-56-63)：想法区博主，会针对御三家的LLM做一些最新的个人评测，主观性较强。
- [OpenLLMAI](https://www.zhihu.com/people/hai-tan-shang-chong-hua-47)：浙大硕士。OpenRLHF作者，之前主要分享一些LLM相关的知识。现在输出较少，但转发评论比较多。

- [穆尧](https://www.zhihu.com/people/mu-yao-12-34)：港大博士生，EmbodiedGPT作者。大佬主要是做LLM，Robot（具身智能），Diffusion Policy相关的内容。
- [东林钟声](https://www.zhihu.com/people/dong-lin-zhong-sheng-76)：华科博士。博士方向是RL+灵巧手。现在主要研究LLM+灵巧手，24年自己做了一款三指灵巧手，并且建了好几个具身智能的微信群，群的活跃度还可以。
- [YY硕](https://www.zhihu.com/people/yyss2037)：卡内基梅隆大学博士。机器人领域的优质答主，现在在特斯拉做人形机器人，年更博主，但输出质量很高。

- [JerryYin777](https://www.zhihu.com/people/ycr222)：@JerryYin777 在众多LLM公司实习过，对MLSys有着较全面的sense，大家可以看看他关于MLSys推荐的博主名单：[算法篇24位博主](https://zhuanlan.zhihu.com/p/13960662604)，[系统篇46位博主](https://zhuanlan.zhihu.com/p/13621083399)。这里的博主名单有不少上面我忘记增加的，欢迎大家点进去查看。


## B站up:
### 语音AI+数字人区：
- [花儿不哭](https://space.bilibili.com/5760446/)：RVC变声器创始人，GPT-sovits作者，对语音AI，声音复刻感兴趣的朋友，建议关注。
- [冷月](https://space.bilibili.com/23195420)：fish-audio的作者，前NV，现已创业，但即便如此，还是把Fish Speech 1.4开源了，只能说很中二，很强。
- [刘悦的技术博客](https://space.bilibili.com/3031494)：语音合成领域非常活跃的大佬，经常在一两天之内部署并测试一些开源项目，提供一些第三方的测试效果展示，视频更新频率离谱的高。
- [风信子的猫Redamancy](https://space.bilibili.com/241286257)：数字人对话系统 Linly-Talker。
- [浪子之心科技](https://space.bilibili.com/431556168)：数字人，AIGC开源项目介绍。

### AIGC区：
- [秋葉aaaki](https://space.bilibili.com/12566101)：AI绘图界的喂饭区UP主，狠狠关注！
- [Nenly同学](https://space.bilibili.com/1814756990)：会介绍一些AIGC的工作流和新产品，适合小白观看。
- 我对AIGC非常不熟悉，欢迎大家推荐！

### LLM-Agent-RL区
- [跟李沐学AI](https://space.bilibili.com/1567748478)：李沐老师在B站带着大家读论文，攒服务器，教创业，教如何养育小孩，哈哈，人生导师了。
- [deep_thoughts](https://space.bilibili.com/373596439)：LLM和Diffusion经典论文解读和Pytorch源码解读；
- [五道口纳什](https://space.bilibili.com/59807853)：LLM+diffusion+RL+docker开发等教程；非常全~
- [秋刀鱼的炼丹工坊](https://space.bilibili.com/823532)：CV+LLM等最新论文速览，大家点进去看看主页有没有感兴趣的topic；
- [3Blue1Brown](https://space.bilibili.com/88461692)：最近也有一些关于LLM和GPT的物理拆解课程，志愿者们做好了中文翻译和校对，可惜还没有中文配音。
- [五里墩茶社](https://space.bilibili.com/615957867)：最新的LLM相关工具分享，很多新工具都有新手入门，值得关注。
- [YJango(于建国)](https://space.bilibili.com/344849038)：于建国博士，现在在西电当老师，他对AI和认知的思考比较深刻，读博期间的视频做的通俗易懂，工作后，更新频率有了明显降低。
- [二进制哈士奇](https://space.bilibili.com/475312678)：学术版GPT的作者，分享学术版GPT最新的功能。
- [李鲁鲁](https://space.bilibili.com/1572312)：AIGC、LLM角色扮演、论文分享，以及AI育儿。
- [霍华德vlog](https://space.bilibili.com/295428344)：华叔出走知乎，去了B站，现在主要分享rwkv的内容，以及一些泛AI的信息。
- [差评君](https://space.bilibili.com/19319172)：一些AI领域评测和分享，范围较广，算是媒体团队了。
- [林亦LYi](https://space.bilibili.com/4401694)：一些AI领域的脑洞项目，也算是团队媒体，大家根据主题关注。
- [图灵的猫](https://space.bilibili.com/371846699)：大佬从大厂离职后，也是开始做自己的工作室，AI和日常生活的一些落地项目比较多，LLM相关的，可以用来拓宽思路，比如之前上热搜的AI玩黑神话。
- [RLChina强化学习社区](https://space.bilibili.com/604515161)：经常会邀请一些强化学习领域的华人作者分享最新的工作，以及一年一度的RLChina的会议报告，虽然现在已经是LLM Agent的形状了。
- [ShusenWang](https://space.bilibili.com/1369507485)：王老师的强化学习课和推荐系统课，免费课程。


### 机器人区：
- [浙大高飞！](https://space.bilibili.com/257271972)：做无人机的应该不会有不认识高飞老师的。
- [Mango-Man](https://space.bilibili.com/1560961)：Columbia CS Ph.D，一些机器人的相关资讯和开源。
- [投研部杨摸鱼](https://space.bilibili.com/13611123)：商科生，在投研工作，以最好看的方式、最通俗的语言，介绍，芯片、人形机器人相关的知识背景和底层逻辑。
- [贯一智能科技](https://space.bilibili.com/2458477)：泛AI领域的科普账号，内容做的比较好，具身智能，模型测评，论文导读各种栏目；
- [机器人科学与技术](https://space.bilibili.com/49975325)：会分享最新的一些国际大组的机器人演示demo，但没有做更多点评。

### 下饭区：
- [码农高天](https://space.bilibili.com/245645656)：清华-微软-Python核心开发者，知乎：高天。Python大佬，单口相声。
- [老司机耿进财](https://space.bilibili.com/81249447)：科研和学术领域的基础规则，导师和师兄师姐都不会跟你说这么明白的事情，现在你可以免费听得到。
- [李自然说](https://space.bilibili.com/39089748)：AI连续创业者，对业界，尤其是出海，有比较多的见解。
- [耿同学讲故事](https://space.bilibili.com/1732848825)：北航博士退学。流水的院士，铁打的耿同学，在学术打假上，战斗力非常猛，，下饭利器！但他对AI的评价并不太靠谱，大家注意甄别。
- [小约翰可汗](https://space.bilibili.com/23947287)：说到下饭视频，必须得有可汗，哈哈。
- [来自星星的何教授](https://space.bilibili.com/1010101551)：室温超导+学术八卦跑的最快的up，可惜牢何因为两个抽象人，被贵校制裁了。
- [萌萌战队](https://space.bilibili.com/357669580%3Fspm_id_from%3D333.337.0.0)：空气动力学，激波！最像营销号的干货号。

## 微信公众号：

### 中文三顶会：
首先是中文三顶会：

> 量子位、机器之心、新智元。

不管怎么说，中文三顶会都是泛AI领域的顶流，你可以不看它的帖子，但如果你的工作被三顶会报道，你应该是会发朋友圈和微信群炫耀的。

> 另外，我之前尝试统计过三个平台的“标题党”程度，相对而言，机器之心稍微好些。

可以作为入门级的通识公众号关注，每天刷一遍标题，也不算太耗费注意力。

### 其他的泛AI媒体：
- 36氪：和LLM、AI关系没那么大，但也是传统科技媒体了。
- Z Potentials：LLM，AIGC创业投资相关资讯。
- AGI Hunt：AI资讯和一些产品推介，信息速度较快。
- ShowMeAI研究中心：乔sir每周更新的AI周报，会汇集当周的AI热门资讯和产品合集。大家对一些门类的AI选型困惑的话，直接关注。
- 赛博禅心：大聪明是真的聪明，一手信源，一手实测，对他的文字输出，较为负责。
- 晚点LatePost：不那么追求热点，但深度和干货，更新频率高。
- 孔某人的低维认知：一手实测，喜欢暴论，暂时无广，推荐关注。
- 暗涌Waves:36K旗下投资相关的报道，会有一些独家最新信息，比如某六小虎的台前幕后。
- 歸藏的 AI 工具箱：AI产品和工具的信息聚合。
- 腾讯科技：虽然经常报道其他家的AI产品和技术。

### NLP领域：
- 老刘说NLP：NLP相关的干货内容，更多的偏向于知识图谱和RAG。
- JioNLP：作者喜欢开源，喜欢分享各种AI知识，干货比例会比较高。
- NewBeeNLP：nlp相关内容，最新学术、技术贴。

### 机器人领域：
- 机器人大讲堂：清华孙富春老师团队维护的平台，机器人必关注，干货多。
- 石麻笔记：与具身一线科研同学的深度访谈。

### 计算机视觉领域：
- 我爱计算机视觉：主要会介绍一些最新论文解读。
- AIwalker：cv相关的论文分享，干货比例高。
- cver：相当于cv界的顶会，哈哈。
- 计算机视觉life：主要是自动驾驶、slam相关的视觉。

### 游戏领域：
- 游戏葡萄：干货比较多，会有一些大厂的独家资讯和报道。
- 竞核：咖位略逊于1。

### 其他：
- 余在水：强化学习博士，毕业后转去量化，会分享一些求学和职场的思考，文笔很好。


## 播客（小宇宙是24年新兴的深度访谈平台，有一些独特的信源）：
现在播客好像也成了新的战场，推荐几个干货非常多的博主，都在“小宇宙app”：
- 42章经：主理人曲凯。节目会邀请AI领域最一线的大佬做访谈，干货，深度，直接关注。
- AI局内人：极客公园旗下的创业者社区（founderpark）。同上，但相对更官方一些。
- 屠龙之术：主理人庄明浩。和42章经类似，直接关注就行了。
- 张小珺：商业访谈录，最近深度采访月之暗面的杨植麟，王小川等大佬；
- 乱翻书：潘乱。代表作《腾讯没有梦想》，现在的节目涉及商业、科技和互联网，嘉宾都比较靠谱，谈话有深度，能带来信息量。非常硬核的是，他最近在送外卖，佩服这种一线体验的人。
- 商业why酱：36氪主编的节目，更偏向通用的商业，有部分AI行业的对话。
- 编码人声：RTE开发者社区策划的播客节目，语音AI的朋友可以关注一下，他们的嘉宾基本上都是一线的语音AI从业者和开发者，社区活跃。
- 脑放电波：科技前沿，品牌营销和个人成长的谈话节目，一般会请一些领域有结果的朋友，聊聊背后的insight。
- 一些我没怎么听过，但是观众留言推荐的播客：硅谷101，十字路口，onboard，AI炼金术，少数派播客。

最后，单独推荐一个播客节目：**如何拯救我的注意力？对谈MIT脑科学博后 ft.周亭亭。**

> 其实现在有一个非常不好的现象，短视频和短剧大量消耗了大家的注意力，在这种情况下，大家已经没有足够的耐心去看长图文和长视频干货内容了。我不太希望出现劣币驱逐良币的情况，所以，我花了大量的时间，将我自己搜集整理的宝藏博主分享出来，供大家参考，期望能给输出干货的博主带来一些正向的关注。

## 小红书：
- 许华哲：清华机器人新锐大佬，风趣幽默。
- 丁霄汉：知乎同款，比知乎更抽象，职场和AI的一些干货和吐槽内容。
- 和AI一起进化：我自己，AI资讯和锐评，最新更新频率也较低。

> 锐评一下小红书平台。小红书的推荐系统非常细粒度，会精准推送相关的领域。但是，像小红书和抖音这样的平台，重推荐，轻关注，哪怕你是新人，帖子被系统推流，也能爆火。同样的，即便你是上万，甚至几十万关注的大V，系统不给你推流，你的关注者给你的浏览量也是两位数，非常逆天。就我个人的体验来看，帖子爆火，得蹭OpenAI或者名人的热点，得有可争议的点，比如中美，但这些我都不太喜欢玩。说这么坏话，这个帖子我不发小红书了，hh。最后，简中互联网，目前也只有小红书才能具有及时性和细粒度的教程，不得不用。

## 即刻：
> 即刻和小宇宙是一家公司，相当于是技术人的知乎想法区，很多人会即刻当朋友圈发，可以看一些即时信息和资讯，但我玩的不多，简单列一下我关注的几个博主：

- AI暴躁吐槽君：一些锐评。
- Ronghui：十字路口的主理人
- orange.ai：橘子AI。
- Alchian花生：最近爆火的小猫补光灯的作者。
- 潘乱：乱翻书主理人
- 玉伯：前语雀负责人。
- 李自然：B站博主，AI出海创业者。
- 其他的博主：AI产品黄叔，半撇，阑夕，少楠Plidezus，即刻咨询台。

## 了解一个领域的常见技巧：
### 维新派：
- **deepseek**：先联网搜索，再深度思考。一些常见的领域检索还算可以。**但需要你有足够的判别能力，去验证AI检索和生成的内容是否靠谱！**
- **元宝**：先点"AI搜索"，再点“深度研究”。独有的**公众号**信息源检索，总结能力还可以。同样的，需要你人工判定AI生成的内容是否靠谱，以及信源是否权威。
- **知乎直答**：和元宝类似，它有知乎的独有信源。
- **其他AI搜索**。关于Kimi，天工，豆包，秘塔，我都属于听过，但没用过，所以就不多推荐了，欢迎大家反馈。

### 守旧派：
- 谷歌学术搜关键词：找到survey，或者引用数比较高的论文，然后[元宝翻译](https://zhuanlan.zhihu.com/p/721765033)。
- 如果是最新的论文：Arxiv搜关键词，可以看看苏剑林的https://papers.cool/ 速刷。
- 看paperwithcode的排行榜，比如：https://paperswithcode.com/sota
- 如果是代码复现，可以Github搜：awesome+xxx,一般会有大佬给你整理好相关的资料。

## 博客：
- [Lil'Log](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//lilianweng.github.io/)：lilian 小姐姐应该放第一个！看她的博客，基本上可以把一个领域，系统的梳理清楚。通俗易懂，深入浅出！前几天刚出一个博客，摁头安利！
- [LLM-Arxiv](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/search/%3Fquery%3Dlarge%2Blanguage%2Bmodel%26searchtype%3Dall%26abstracts%3Dshow%26order%3D-submitted_date%26size%3D50)：关于LLM的最新Arxiv论文列表，有空刷一下。这是原始信息源。下面的cool papers是进阶版。
- [Cool Papers - Immersive Paper Discover](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//papers.cool/)：苏剑林大佬开发的一个刷论文的网站，虽然我感觉直接看英文还是不够舒服，但群友们的反馈还挺好的。
- [科学空间|Scientific Spaces](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//spaces.ac.cn/)：苏佬的科学空间不多介绍了。
- [Daily Papers - Hugging Face](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//huggingface.co/papers)：由Huggingface的AK大佬亲自维护的一个论文日榜，但对中文用户不太友好。
- [Github Trending](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/trending%3Fspoken_language_code%3D)：Github热榜，程序员必刷，祝大家早日登榜！
- [MITNews](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//news.mit.edu/)：应该是国内科技自媒体的上游信息源了。
- [paperswithcode.com/sota](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//paperswithcode.com/sota)：一些领域的sota方法排行榜。
- [菜鸟教程](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.runoob.com/)：拓展技术栈比较好的网站，无广告，非常舒服。
- [producthunt](https://www.producthunt.com/)：全球的AI产品排行榜，出海的同学一般会刷一下刷。


## 推特：
原贴来源于：[107 个值得关注的AI Twitter，61 个工具和 28 个通讯](https://hub.baai.ac.cn/view/24040)，我做了一下重新排版和翻译，以及一些我关注的华人博主：
- [符尧](https://x.com/francis_yao_)：符尧博士，目前在DeepMind，做长文本、多模态、交互式推理。
- [Sam Altman (@sama)](https://x.com/sama)：OpenAI 创始人，Y Combinator 前总裁
- [Yann LeCun (@ylecun)](https://x.com/ylecun)：纽约大学教授，Meta 首席 AI 科学家
- [Andrew Ng (@AndrewYNg)](https://x.com/AndrewYNg)：Coursera 联合创始人，斯坦福大学计算机科学兼职教授，前百度 AI 事业部/Google Brain 负责人
- [François Chollet (@fchollet)](https://x.com/fchollet)：谷歌深度学习工程师，Keras 创始人，《Python 深度学习》作者
- [Karen Hao 郝珂灵 (@_KarenHao)](https://x.com/_KarenHao)：《华尔街日报》AI 记者，国家杂志奖得主
- [Andrej Karpathy (@karpathy)](https://x.com/karpathy)：YouTuber，博主，KOL，前特斯拉和 OpenAI 的 AI 总监
- [Jürgen Schmidhuber (@SchmidhuberAI)](https://x.com/SchmidhuberAI)：达勒莫尔人工智能研究所联合主任，被誉为“现代 AI 之父”和“深度学习之父”
- [Sara Hooker (@sarahookr)](https://x.com/sarahookr)：Cohere AI 负责人，前谷歌大脑研究员
- [Demis Hassabis (@demishassabis)](https://x.com/demishassabis)：DeepMind 和 Isomorphic Labs 创始人兼首席执行官
- [Sarah Guo (@saranormous)](https://x.com/saranormous)：Conviction A.I. 创始人，初创企业投资人，前 Greylock 合伙人
- [David Ha (@hardmaru)](https://x.com/hardmaru)：Stability AI 提示工程负责人，前谷歌大脑研究科学家
- [Lilian Weng (@lilianweng)](https://x.com/lilianweng)：OpenAI 应用 AI 负责人
- [Oriol Vinyals (@OriolVinyalsML)](https://x.com/OriolVinyalsML)：DeepMind 研究总监和深度学习负责人，领导了 AlphaStar、AlphaFold、AlphaCode、WaveNet、seq2seq 等项目，前谷歌大脑研究科学家
- [Michael Black (@Michael_J_Black)](https://x.com/Michael_J_Black)：马克斯·普朗克智能系统研究所主任，Meshcapade 首席科学家
- [Jeff Dean (@JeffDean)](https://x.com/JeffDean)：谷歌研究和 AI 高级研究员兼高级副总裁，TensorFlow、MapReduce、Bigtable、Spanner 等系统的设计者/实现者
- [Ian Goodfellow (@goodfellow_ian)](https://x.com/goodfellow_ian)：DeepMind 研究科学家，GAN 的发明者，《深度学习》主要作者
- [Aakanksha Chowdhery (@achowdhery)](https://x.com/achowdhery)：谷歌大脑 PaLM 负责人
- [Peter H. Diamandis, MD (@PeterDiamandis)](https://x.com/PeterDiamandis)：奇点大学、X 奖、Fountain Life 创始人，企业家、投资者和作者
- [Gary Marcus (@GaryMarcus)](https://x.com/GaryMarcus)：《Rebooting.AI》和《Guitar Zero》作者，Geometric Intelligence（被 Uber 收购）和 RobustAI 创始人
- [Lucas Beyer (@giffmana)](https://x.com/giffmana)：谷歌大脑苏黎世研究员
- [Sebastian Raschka (@rasbt)](https://x.com/rasbt)：《Ahead of AI》作者，机器学习和 AI 研究员
- [Cassie Kozyrkov (@quaesita)](https://x.com/quaesita)：谷歌首席决策科学家
- [Kate Kaye (@KateKayeReports)](https://x.com/KateKayeReports)：独立记者，前 Protocol 记者
- [Emad (@EMostaque)](https://x.com/EMostaque)：Stability AI 创始人
- [李飞飞 (@drfeifei)](https://x.com/drfeifei)：斯坦福人类中心人工智能研究院联合主任，AI4ALL 组织联合创始人兼主席
- [Jim Fan (@DrJimFan)](https://x.com/DrJimFan)：NVIDIA AI 科学家
- [Elvis Saravia (@omarsar0)](https://x.com/omarsar0)：DAIR.AI 创建者，前 Meta AI 和 Elastic 科学家
- [Connie Chan (@conniechan)](https://x.com/conniechan)：Andreessen Horowitz（a16z）普通合伙人
- [Hugo Larochelle (@hugo_larochelle)](https://x.com/hugo_larochelle)：谷歌大脑研究员，机器学习教授，前 Twitter Cortex 成员
- [Benj Edwards (@benjedwards)](https://x.com/benjedwards)：《Ars Technica》AI 和机器学习记者，技术历史学家
- [Becca Szkutak (@rebecca_szkutak)](https://x.com/rebecca_szkutak)：TechCrunch 记者
- [Sergey Levine (@svlevine)](https://x.com/svlevine)：加州大学伯克利分校教授
- [Eric Schmidt (@ericschmidt)](https://x.com/ericschmidt)：谷歌前首席执行官
- [Ilya Sutskever (@ilyasut)](https://x.com/ilyasut)：OpenAI 通用人工智能研究员
- [Patrick Mineault (@patrickmineault)](https://x.com/patrickmineault)：前 Building 8 成员，前谷歌工程师
- [Natasha Jaques (@natashajaques)](https://x.com/natashajaques)：谷歌 AI 和伯克利 AI 资深研究科学家
- [Pieter Abbeel (@pabbeel)](https://x.com/pabbeel)：伯克利教授，Covariant 和 Gradescope 创始人，《The Robot Brains》播客主持人，AIX Ventures 投资合伙人
- [Eliezer Yudkowsky (@ESYudkowsky)](https://x.com/ESYudkowsky)：机器智能研究所联合创始人
- [Geoffrey Hinton (@geoffreyhinton)](https://x.com/geoffreyhinton)：多伦多大学教授，Vector Institute 联合创始人兼首席科学顾问
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- [Jeff Clune (@jeffclune)](https://x.com/jeffclune)：不列颠哥伦比亚大学副教授，Vector Institute 教员
- [Sridhar Ramaswamy (@RamaswmySridhar)](https://x.com/RamaswmySridhar)：Neeva 和 NXYZ Data 联合创始人，Greylock 风投合伙人，前谷歌高级副总裁
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- [John Schulman (@johnschulman2)](https://x.com/johnschulman2)：OpenAI 联合创始人
- [Ahsen Khaliq (@_akhaliq)](https://x.com/_akhaliq)：AK's Substack 作者，Gradio 创始人（被 Hugging Face 收购）
- [Quoc Le (@quocleix)](https://x.com/quocleix)：谷歌大脑首席科学家
- [Jack Clark (@jackclarkSF)](https://x.com/jackclarkSF)：Anthropic AI 创始人，Indexing AI 联席主席，前 OpenAI 成员
- [merve (@mervenoyann)](https://x.com/mervenoyann)：Hugging Face 的 Merve Noyan
- [David Holz (@DavidSHolz)](https://x.com/DavidSHolz)：Midjourney 和 Leap Motion 创始人，曾在 NASA 和马克斯·普朗克研究所工作
- [Nathan Lambert (@natolambert)](https://x.com/natolambert)：Hugging Face 机器学习科学家，推动自动化普及
- [Richard Socher (@RichardSocher)](https://x.com/RichardSocher)：You.com 首席执行官
- [Mustafa Suleyman (@mustafasuleymn)](https://x.com/mustafasuleymn)：Inflection AI 联合创始人兼首席执行官，DeepMind 联合创始人，Greylock 风投合伙人，前谷歌 AI 副总裁
- [Zoubin Ghahramani (@ZoubinGhahrama1)](https://x.com/ZoubinGhahrama1)：谷歌大脑研究副总裁，剑桥大学教授
- [Nathan Benaich (@nathanbenaich)](https://x.com/nathanbenaich)：《AI 指南》作者
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- [Bojan Tunguz (@tunguz)](https://x.com/tunguz)：NVIDIA 机器学习高级系统软件工程师
- [Ben Goertzel (@bengoertzel)](https://x.com/bengoertzel)：SingularityNET 首席执行官
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- [Ksenia Se (@Kseniase_)](https://x.com/Kseniase_)：《TheSequence》作者
- [Paul Graham (@paulg)](https://x.com/paulg)：风险投资家
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- [Jordan Burgess (@jordnb)](https://x.com/jordnb)：Humanloop 联合创始人
- [David Luan (@jluan)](https://x.com/jluan)：Adept AI 创始人
- [Connor Leahy (@NPCollapse)](https://x.com/NPCollapse)：Conjecture 和 EleutherAI 创始人
- [Naveen Rao (@NaveenGRao)](https://x.com/NaveenGRao)：MosaicML 联合创始人兼首席执行官，前 Nervana/Intel AI 成员
- [Azeem Azhar (@azeem)](https://x.com/azeem)：《Exponential View》作者
- [Suhail Doshi (@Suhail)](https://x.com/Suhail)：Playground AI 和 Mixpanel 创始人
- [Max Jaderberg (@maxjaderberg)](https://x.com/maxjaderberg)：Isomorphic Labs 机器学习总监，前 DeepMind 研究科学家，Vision Factory 联合创始人（被谷歌收购）
- [Kyle Wiggers (@Kyle_L_Wiggers)](https://x.com/Kyle_L_Wiggers)：TechCrunch AI 记者
- [许巍 (@cocoweixu)](https://x.com/cocoweixu)：佐治亚理工学院计算机科学助理教授
- [Aidan Gomez (@aidangomezzz)](https://x.com/aidangomezzz)：Cohere 联合创始人兼首席执行官
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- [Misha Denil (@notmisha)](https://x.com/notmisha)：DeepMind 研究科学家
- [Peter Lee (@peteratmsr)](https://x.com/peteratmsr)：微软研究院企业副总裁
- [Shivon Zilis (@shivon)](https://x.com/shivon)：Neuralink 运营和特殊项目总监
- [Jacky Liang (@jackyliang42)](https://x.com/jackyliang42)：卡内基梅隆大学博士生，《Last Week in AI》作者
- [Vin Vashishta (@v_vashishta)](https://x.com/v_vashishta)：高投资回报率数据科学专家
- [黄学东 (@xdh)](https://x.com/xdh)：微软技术院士，Azure AI
- [Hannah Fry (@FryRsquared)](https://x.com/FryRsquared)：科技作家
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- [Hattie Zhou (@oh_that_hat)](https://x.com/oh_that_hat)：蒙特利尔大学和 Mila 研究所博士生
- [Sapna Maheshwari (@sapna)](https://x.com/sapna)：《纽约时报》记者
- [Vidhi Lalchand (@VRLalchand)](https://x.com/VRLalchand)：剑桥大学机器学习博士生
- [Santiago L Valdarrama (@svpino)](https://x.com/svpino)：机器学习自由职业者和技术作家
- [Vincent Boucher (@ceobillionaire)](https://x.com/ceobillionaire)：蒙特利尔 AI 总裁
- [Yannic Kilcher (@ykilcher)](https://x.com/ykilcher)：YouTube 内容创作者
- [Matt Bornstein (@BornsteinMatt)](https://x.com/BornsteinMatt)：a16z 合伙人
- [Lachy Groom (@lachygroom)](https://x.com/lachygroom)：天使投资人，BleedingEdge 创始人，前 Stripe 成员
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- [Amjad Masad (@amasad)](https://x.com/amasad)：Replit 首席执行官兼工程负责人
- [Noam Brown (@polynoamial)](https://x.com/polynoamial)：Meta AI 研究科学家，共同创建了 Libratus/Pluribus（首个超越人类的无限德州扑克 AI）和 CICERO
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>最后贴一个[AI Reading List | 42章经](https://yveh7jntg7.feishu.cn/docx/X3jfdAJ3WoUOLxxpNK4cnPJtnGc)，也是海外的一些信源。

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- [聊聊LLM时代，人类如何快速学习？](https://zhuanlan.zhihu.com/p/9430546661)
- [今日暴论：建议个人和小团队不要碰大模型训练](https://zhuanlan.zhihu.com/p/5851457581)
- [如何吃到行业的低垂果子？](https://zhuanlan.zhihu.com/p/716359549)

> 昨天和丁博士聊了一下，交谈的过程中，让我对“低垂果实论”有了更深的体会，回头会再次详细的描述一下这个概念。

## 总结：
期望我的文字，能够给读者带来一些好的信息源，给博主带来一些好的关注。

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