[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-AmbroseX--Awesome-AISourceHub":3,"tool-AmbroseX--Awesome-AISourceHub":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",140436,2,"2026-04-05T23:32:43",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":70,"readme_en":71,"readme_zh":72,"quickstart_zh":73,"use_case_zh":74,"hero_image_url":75,"owner_login":76,"owner_name":77,"owner_avatar_url":78,"owner_bio":79,"owner_company":80,"owner_location":81,"owner_email":81,"owner_twitter":81,"owner_website":81,"owner_url":82,"languages":83,"stars":100,"forks":101,"last_commit_at":102,"license":103,"difficulty_score":104,"env_os":105,"env_gpu":106,"env_ram":106,"env_deps":107,"category_tags":110,"github_topics":111,"view_count":121,"oss_zip_url":81,"oss_zip_packed_at":81,"status":16,"created_at":122,"updated_at":123,"faqs":124,"releases":130},498,"AmbroseX\u002FAwesome-AISourceHub","Awesome-AISourceHub","本仓库收集AI科技领域高质量信息源。 可以起到一个同步信息源的作用，避免信息差和信息茧房。","Awesome-AISourceHub 是一个专注于人工智能领域的信息聚合平台，通过系统性整理高质量内容源（如论文、技术博客、行业动态等），帮助用户高效追踪 AI 领域的前沿进展。它通过精选权威平台（如 Arxiv、Twitter 大 V、知乎专栏等）和实用筛选技巧，解决信息过载、信息差及信息茧房问题，尤其适合开发者、研究人员、学生以及对 AI 技术感兴趣的爱好者。\n\n平台的独特价值在于其「源头优先」理念——通过推荐论文预印本库、一线从业者动态和垂直社区，让用户直接接触原始创新成果而非二次加工内容。例如，针对 Twitter 信息筛选，提供关闭算法推荐、关注领域专家等实操建议；对学术研究则推荐通过 Google Scholar 查找综述论文、Arxiv 检索最新论文等路径。这种分层分类的信息架构，既覆盖学术研究（如 Yann LeCun、李飞飞等顶尖学者动态），也包含产业实践（如 OpenAI 官方账号、特斯拉 AI 团队观点）。\n\n用户可通过网页端或 GitHub 参与共建，提交优质资源时需遵循「有干货且与 AI 相关」的筛选标准。平台还提供飞书表单简化贡献流程，审核通过后资源将同步","Awesome-AISourceHub 是一个专注于人工智能领域的信息聚合平台，通过系统性整理高质量内容源（如论文、技术博客、行业动态等），帮助用户高效追踪 AI 领域的前沿进展。它通过精选权威平台（如 Arxiv、Twitter 大 V、知乎专栏等）和实用筛选技巧，解决信息过载、信息差及信息茧房问题，尤其适合开发者、研究人员、学生以及对 AI 技术感兴趣的爱好者。\n\n平台的独特价值在于其「源头优先」理念——通过推荐论文预印本库、一线从业者动态和垂直社区，让用户直接接触原始创新成果而非二次加工内容。例如，针对 Twitter 信息筛选，提供关闭算法推荐、关注领域专家等实操建议；对学术研究则推荐通过 Google Scholar 查找综述论文、Arxiv 检索最新论文等路径。这种分层分类的信息架构，既覆盖学术研究（如 Yann LeCun、李飞飞等顶尖学者动态），也包含产业实践（如 OpenAI 官方账号、特斯拉 AI 团队观点）。\n\n用户可通过网页端或 GitHub 参与共建，提交优质资源时需遵循「有干货且与 AI 相关」的筛选标准。平台还提供飞书表单简化贡献流程，审核通过后资源将同步至主仓库。无论是想快速了解技术趋势的入门者，还是需要深度追踪特定领域的研究者，都能通过这个开源项目获得定制化的信息获取方案。","# Awesome-AISourceHub\n\n## 写在前面\n\n本仓库收集 AI 科技领域高质量信息源。\n可以起到一个同步信息源的作用，避免信息差和信息茧房。\n\n在线网址：[Ai Source Hub](https:\u002F\u002Fwww.aisourcehub.info)\n\n信息源越接近于源头的内容越好呢？下面这张图可以简单解释 信息流垃圾理论简图\n![信息流垃圾理论简图](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAmbroseX_Awesome-AISourceHub_readme_23d4f740b7b6.jpg)\n你认同这个图的顺序吗？\n(小红书里面的一手信息还是挺多的，只不过没有办法贴上原文链接，是个硬伤)\n\n**在这波人工智能浪潮中 Twitter 为什么重要？**\n\nAI 领域的许多书籍作者、企业决策者和工具开发者经常使用 Twitter 并在此发表言论 Twitter 聚集了大量的天使投资人、风险投资人和记者，他们源源不断地提供着有价值的背景信息。因此，在 AI 的一波波浪潮中，Twitter 始终拥有着自己的「寓教于乐的小世界」。但 2022 年，ChatGPT 的诞生让 Twitter 在这场 AI 热潮中显得尤为重要 —— 人们在 Twitter 上大量分享他们使用这个工具的过程，关于 Generative AI 和 GPT-3 \u002F3.5 的看法及围绕它们而产生的行为 —— 无论炒作与否。\n\n**如何在 Twitter 筛选优质信息流?**\n\n推特有各种大佬、各大官媒和民间高手。这些信息的全面性和时效性都非常好，只要用好关注列表，你基本不会错过。\n\n1.首先要脱离推荐算法的圈养。把推特的时间线从【推荐】改成按【时间顺序】， 这样时效性会好很多。\n\n2.找一个还不错的参考对象。可以是任何 AI 相关的账号，知名大 V 最好。从关注列表里面深挖你感兴趣的账号，点击关注。或者一次性的全部点击关注，后面看到不喜欢的内容再去取关就好。\n\n平台：知乎博主、B 站 up 主、油管 Up、知识星球、电报、公众号、推特大 V、垂类 AI 网站\n\n**挑选标准**\n\n-   有干货\n-   和人工智能、科技相关\n\n**了解一个领域的常见技巧**:\n\n1.谷歌学术搜关键词:找到 survey，或者引用数比较高的论文，然后用 ReadPaper 阅读和翻译。\n\n2.如果是最新的论文:Arxiv 搜关键词。\n\n3.看 PaperWithCode 的排行榜，比如: https:\u002F\u002Fpaperswithcode.com\u002Fsota\n\n4.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。\n\n## 如何贡献\n\n欢迎共享你的高质量信息源！请按照以下步骤操作：\n\n1. Fork 仓库 - 点击此页面右上角的 \"Fork\" 按钮，将此仓库的副本创建在你的 GitHub 帐户上。\n2. 克隆仓库 - 使用 git clone 命令将仓库下载到你的本地计算机。\n3. 创建新分支 - 创建一个新分支，你将在其中进行更改。\n4. 进行你的更改 - 在适当的类别中添加你的资源。请提供简短的描述和资源链接。\n5. 提交并推送你的更改 - 使用 git commit 命令保存你的更改，使用 git push 将它们上传到 GitHub。\n6. 打开拉取请求 - 转到原始仓库的 \"Pull Requests\" 选项卡，然后点击 \"New pull request\"。选择你的 fork 和你在其上进行更改的分支。点击 \"Create pull request\"，并简短描述你的更改。\n\n当然你也可以通过下面链接来贡献你的信息源，审核过后会同步到仓库。\n\n👉 [优质AI科技资讯源提交](https:\u002F\u002Fyoumiais.feishu.cn\u002Fshare\u002Fbase\u002Fform\u002FshrcnSO8Eh1g6krlh4iuAkMVfYg)\n\n## 资讯平台\n\n| 平台链接                              | 备注                                                                           |\n| ------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------ |\n| [推特](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fhome)      | 人工智能浪潮中信息前沿                                                         |\n| [公众号](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002F)   | 微信媒体                                                                       |\n| [知识星球](https:\u002F\u002Fzsxq.com\u002F)         | 干货比较多大都会开星球，但是也有很多割韭菜的                                   |\n| [播客](https:\u002F\u002Fwww.xiaoyuzhoufm.com\u002F) | 流行于欧美，音频方式分享知识                                                   |\n| [Arxiv](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002F)           | 开放免费的科学研究论文预印本库，主要面向物理学、数学、计算机科学、经济学等领域 |\n\n## X（推特 twitter）\n\n| 大 V                                                               | 备注                                                                                     |\n| ------------------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------- |\n| [Twitter threads](https:\u002F\u002Freadwise.io\u002Ftwitter_leaderboard?threads) | 一个 Twitter 排行榜列表                                                                  |\n| [OpenAI](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FOpenAI)                               | OpenAI 官方号，发布最强 AI 模型最新消息                                                  |\n| [Sam Altman](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fsama)                             | OpenAI 创始人，YC 前主席                                                                 |\n| [Elon Musk](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Felonmusk)                          | 钢铁侠马斯克                                                                             |\n| [Yann LeCun](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fylecun)                           | Meta 前首席科学家                                                                        |\n| [Andrej Karpathy](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fkarpathy)                    | 前特斯拉的 AI 总监，也是 OpenAI 的创始团队成员和研究科学家                               |\n| [François Chollet](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Ffchollet)                   | 推特界最会研究人工智能的一位网红科学家，Keras 创始人                                     |\n| [李飞飞](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fdrfeifei)                             | 是斯坦福大学人工智能实验室的主任，她是计算机视觉和人工智能领域的领先专家之一             |\n| [Soumith Chintala](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fsoumithchintala)            | FAIR 研究工程师、深度学习框架 PyTorch 创建者之一                                         |\n| [Sebastian Raschka](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Frasbt)                     | 经常分享论文解读                                                                         |\n| [clem](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FClementDelangue)                        | HuggingFace 创始人兼 CEO                                                                 |\n| [Kevin Patrick Murphy](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fsirbayes)               | 谷歌大脑\u002F深度学习的研究科学家。                                                          |\n| [Mark Chen](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fmarkchen90)                        | OpenAI 的研究部门负责人                                                                  |\n| [Connor Holmes](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fcmikeh2)                       | Sora 系统领导                                                                            |\n| [Tim Brooks](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002F_tim_brooks)                      | Sora 研究领导                                                                            |\n| [AK](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002F_akhaliq)                                 | 知名博主                                                                                 |\n| [Jürgen Schmidhuber](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FSchmidhuberAI)            | meta-learning (1987), GANs (1990), Transformers (1991), very deep learning (1991) 发明者 |\n| [宝玉](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fdotey)                                  | 推特宝玉老师，知名博主                                                                   |\n| [Jim Fan](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FDrJimFan)                            | Jim Fan, Nvidia 的科学家，经常分享 AI 相关                                               |\n| [吴恩达](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FAndrewYNg)                            | 吴恩达， Coursera 联合创始人、斯坦福大学兼职教授、baidu AI 团队\u002F谷歌大脑前负责人         |\n| [歸藏](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fop7418)                                 | 歸藏，经常分享 AI 最新资讯                                                               |\n| [Gorden Sun](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FGorden_Sun)                       | 只发 AI 相关信息的产品经理，维护 AI 日报                                                 |\n| [Quo Le](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fquocleix)                             | Goole 大脑首席科学家，经常分享 Google 最新研究成果                                       |\n| [Teslascope](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fteslascope)                       | 特斯拉车辆所有最新消息                                                                   |\n| [Binyuan Hui](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fhuybery)                         | 阿里巴巴Qwen团队的NLP研究员                                                              |\n| [Tony Z. Zhao](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Ftonyzzhao)                      | Meta GenAI的研究科学家                                                                   |\n| [Eric Jang](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fericjang11)                        | AI is Good for You作者                                                                   |\n| [Zipeng Fu](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fzipengfu)                          | 斯坦福人工智能与机器人博士,分享从事的移动机器人最新进展                                  |\n\n## 公众号\n\n| 平台链接                                                                                                                                                                  | 备注                                                                                                                                 |\n| ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |\n| [42 章经](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002F0XOBiRjjTR8KZIB5eRxS5g)                                                                                                              | 直接访谈 AI 领域最一线的大佬，纯干货                                                                                                 |\n| [机器人大讲堂](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fmp\u002Fappmsgalbum?__biz=MzI5MzE0NDUzNQ==&action=getalbum&album_id=1610828918314319873&scene=126&sessionid=249306691#wechat_redirect) | 清华孙富春老师团队维护的平台，机器人必关注，干货多，软广少。                                                                         |\n| [九章智驾](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FfeScEzzUG44JbiuTCvZG6Q)                                                                                                             | 自动驾驶领域的“顶会”                                                                                                                 |\n| [我爱计算机视觉](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FMFbCt0XfOf9fV0YbdkmR6g)                                                                                                       | 主要会介绍一些最新论文解读。也有一些软广                                                                                             |\n| [量子位](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FwZApA2MpnymBQ22Gqs93lQ)                                                                                                               | 别管什么标题党，分享一些最新的比较火的资讯                                                                                           |\n| [机器之心](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FTyevzSaWihfxRA4ZZ0F1fg)                                                                                                             | 别管什么标题党，分享一些最新的比较火的资讯                                                                                           |\n| [新智元](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FWqQWS-hiQ1i1Ve6IPH3djw)                                                                                                               | 别管什么标题党，分享一些最新的比较火的资讯                                                                                           |\n| [Alwalker](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002F3jctCVGpBXegwQgS5YLjvQ)                                                                                                             | cv 相关的论文分享，干货比例高。                                                                                                      |\n| [cver](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FOWlM1a_7lbbhgVAuUOu_mQ)                                                                                                                 | 论文解读，开星球了，软广多。                                                                                                         |\n| [计算机视觉 life](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FGxpZRfPgYFdNomGtFjLifA)                                                                                                      | 主要是自动驾驶,也开星球了，软广多                                                                                                    |\n| [游戏葡萄](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002F_u_QrjxF3M7Wk-gHKysiHQ)                                                                                                             | 游戏领域:干货比较多，平台能接触到很多一线大厂的资源。                                                                                |\n| [老刘说 NLP](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FRPzuppX1Q13tFVum9aSZSA)                                                                                                           | 原创干货比较多，少量付费，以及会维护一个付费社群，作者本身就是知识图谱和 NLP 专业出身，目前在 360 工作，所以信息量比营销号会好不少。 |\n| [JioNLP](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002F2ZFsvr80AxvpJIWQ2YHJwg)                                                                                                               | 作者目前在昆仑万维 LLM 团队，喜欢开源，喜欢分享各种 AI 知识，干货比例会比较高。                                                      |\n| [NewBeeNLP](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002Fa8hjzZ_Rzl6pOU1PRAARJQ)                                                                                                            | nlp 相关内容，最新学术、技术贴，以及一些付费知识，广告。公众号的生态是这样的。大家按需关注。                                         |\n| [GithubDaily](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FK5Hf2k6PXPLIq1DaQCWKag)                                                                                                          | 会介绍一些 Github 热门的项目，现在主要是 LLM 相关的内容，有点标题党，有广告，有知识星球付费。大家按需关注。                          |\n| [夕小瑶科技说](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002F9_GKQUIYujIj2xcJ45fM4g)                                                                                                         | 弱化版的三顶会，营销内容和比例大于三顶会。                                                                                           |\n| [36 氪](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FNpBt5GpoR0w3ONijngmVzw)                                                                                                                | 和 LLM、AI 关系没那么大，但也是传统科技媒体了。                                                                                      |\n| [Z Potentials](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FsVhQ8agFQSqqMrSMiB55vA)                                                                                                         | LLM，AIGC 创业投资相关资讯。                                                                                                         |\n| [爱可可爱生活](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002F7hHz3IHqIF-UWC9eg3UhOA)                                                                                                         | 其实微博才是大佬的主战场，大佬会分享一些最新的论文，如果有点评就更好了。                                                             |\n| [数字生命卡兹克](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002F6_4SYTbMe8mSXJ4U1vIbqg)                                                                                                       | 各种 AI 原创应用分享，以及新 AI 应用的介绍。有软广。                                                                                 |\n| [李 rumor](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002F-9rrprjsaJVsNShpQ0uMJA)                                                                                                             | 强化，大模型相关资讯分享，招聘信息发布，以及广告。                                                                                   |\n| [AI 科技评论](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FBp5aLPd0klp0IzyuzrO-hw)                                                                                                          | CSDN 旗下的公众号,相当于是弱版的三顶会。                                                                                             |\n| [将门创投](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002F9hLM3kSvgOZXsrIaNcC94Q)                                                                                                             | 干货较多，但更新频率不高，能有办法直接邀请论文作者做免费分享。                                                                       |\n| [强化学习实验室](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002F0fSJa3QQ_E5PQXNlukcHsQ)                                                                                                       | 天大郝建业老师组的知识分享平台.他们分享的论文都比较重要，他们写的帖子也非常深入浅出。输出频率不算高，但比较稳定。                    |\n| [硅星人Pro](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FQLdgjrWSRBou_7NEJGpkdg)                                                                                                            | 会采访一些创业公司和科技公司，也分享一些 AI 相关的资讯，除了头条外另外的转载比例较高。                                               |\n\n## 网站\n\n| 平台链接                                                       | 备注                                                                             |\n| -------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------- |\n| [GitHub Trending](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrending)                 | Github 热榜，程序员必刷，祝大家早日登榜!                                         |\n| [Cool Papers - Immersive Paper Discover](https:\u002F\u002Fpapers.cool\u002F) | 苏剑林大佬开发的一个刷论文的网站                                                 |\n| [科学空间](https:\u002F\u002Fkexue.fm\u002F)                                  | 苏佬开发的                                                                       |\n| [Daily Papers - Hugging Face](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fpapers)   | 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。          |\n| [MITNews](https:\u002F\u002Fnews.mit.edu\u002F)                               | 应该是国内科技自媒体的上游信息源了。                                             |\n| [paperswithcode.com\u002Fsota](https:\u002F\u002Fpaperswithcode.com\u002Fsota)     | 一些领域的 Sota 方法排行榜。                                                     |\n| [菜鸟教程](https:\u002F\u002Fwww.runoob.com\u002F)                            | 学的不仅是技术，更是梦想!:拓展技术栈比较好的网站                                 |\n| [LLM-Arxiv](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Flist\u002Fcs.CL\u002Frecent)               | 关于 LLM 的最新 Arxiv 论文列表，有空刷一下。这是原始信息源,是 Cool Papers 的简版 |\n| [ShowMeAl](https:\u002F\u002Fwww.showmeai.tech\u002F)                         | 乔 sir 维护的 Al 日报。一个 AI 信息的整合平台。                                  |\n| [Futurepedia](https:\u002F\u002Fwww.futurepedia.io\u002F)                     | AI 应用目录，每日更新。                                                          |\n| [Reddit ChatGPT](https:\u002F\u002Fwww.reddit.com\u002Fr\u002FChatGPT)             | 成立于 2022 年 12 月, 目前观看次数最多的人工智能相关社区，拥有超过 350 万订阅者  |\n| [Reddit artificial](https:\u002F\u002Fwww.reddit.com\u002Fr\u002Fartificial\u002F)      | Reddit 人工智能社区，73 万订阅                                                   |\n| [GiantPandaCV](http:\u002F\u002Fgiantpandacv.com\u002F)                       | 分享计算机视觉的干货，论文解读                                                   |\n\n## 播客\n\n| 平台链接                                                                   | 备注 |\n| -------------------------------------------------------------------------- | ---- |\n| [AI 局内人](https:\u002F\u002Fwww.xiaoyuzhoufm.com\u002Fpodcast\u002F643928f99361a4e7c38a9555) |      |\n\n## 博客\n\n| 平台链接                                                             | 备注                                                                                                                          |\n| -------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| [OpenAI Blog](https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fblog)                               | OpenAI 的官方博客，提供研究更新和深度分析，提供深度学习和人工智能相关的深度文章。                                             |\n| [Google Blog](https:\u002F\u002Fblog.research.google\u002F)                         | Google AI 团队的官方博客，介绍最新的研究进展和应用，提供人工智能和机器学习的新闻和研究。                                      |\n| [Deepmind Blog](https:\u002F\u002Fdeepmind.google\u002Fdiscover\u002Fblog\u002F)              | DeepMind 的官方博客，介绍他们的研究成果和最新进展，提供人工智能和深度学习的最新研究成果。                                     |\n| [Meta Blog](https:\u002F\u002Fai.meta.com\u002Fblog\u002F)                               | Facebook AI 团队的官方博客，分享他们的研究和新的 AI 技术，提供 AI 的最新研究成果和应用。                                      |\n| [Nvidia Blog](https:\u002F\u002Fblogs.nvidia.com\u002Fblog\u002Fcategory\u002Fdeep-learning\u002F) | 英伟达公司的官方 AI 博客，分享他们在 AI 和深度学习领域的最新进展和研究，提供了大量关于硬件加速、AI 应用和深度学习的深度文章。 |\n| [Microsoft Blog](https:\u002F\u002Fblogs.microsoft.com\u002F)                       | 微软公司的官方 AI 博客，分享他们在 AI 和机器学习领域的最新研究和进展，提供了大量关于 AI 技术和应用的深度文章。                |\n| [Geoffrey Hinton](https:\u002F\u002Fwww.cs.toronto.edu\u002F~hinton\u002F)               | Geoffrey Hinton，被誉为“深度学习之父”，他的个人主页分享了他在 AI 领域的研究和成果，提供深度学习和人工智能的深度文章。         |\n| [Jason Brownlee](https:\u002F\u002Fkarpathy.github.io\u002F)                        | Jason Brownlee 的博客，提供机器学习和深度学习的教程和文章，提供机器学习和深度学习的教程和文章。                               |\n| [Li'Log:lilian](https:\u002F\u002Flilianweng.github.io\u002F)                   | 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!                                                                     |\n\n## 知乎\n\n| 博主                                                                         | 备注                                                                                                                                                                                              |\n| ---------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| [Hugging Face](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Forg\u002Fhuggingface)                        | Huggingface face 官方号，会分享一些基础技术贴，工作日更新频率比较高。                                                                                                                             |\n| [苏剑林](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fsu-jian-lin-22)                        | 苏剑林:苏佬去年从追一去月之暗面了。玩知乎的，苏佬应该不用多介绍了。虽然大本营在他自己的科学空间，后面也会介绍，但知乎刷起来会更方便一些。唯一难受的是，苏佬很多帖子都需要一定的数理基础才能看懂。 |\n| [李沐](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fmli65)                                   | 沐神，深度学习领域的重要人物，他的博客提供了许多有价值的深度学习和 AI 相关文章，B 站 有他的系列课程。                                                                                             |\n| [李博杰](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fli-bo-jie)                             | 科大博士，前华为天少。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。                                                                      |\n| [李 rumor](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Frumor-lee)                           | 北航，现在美团做 RLHF。其实公众号是她的主战场会分享一些有趣的 AI 知识。但感觉在美团做 RLHF，已经占用了她太多的时间了，更新频率没那么高了。                                                        |\n| [刘聪 NLP](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002FLiuCongNLP)                          | 《ChatGPT 原理与实战》作者。LLM 的学术和行业信息。                                                                                                                                                |\n| [苏洋](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fsoulteary)                               | 大佬的经历一长串，泛 AI 领域的资讯，关注就行了。                                                                                                                                                  |\n| [田渊栋](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Ftian-yuan-dong)                        | MetaFAIR 研究院研究员，CMU 机器人博士。之前做 MARL，做长文本小说生成，以及现在做 LLM，大佬非常强，在知乎的干货输出也很多，直接关注就行。                                                          |\n| [毛航宇](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fwan-shang-zhu-ce-de)                   | 北大博士，前华为诺亚，现商汤。之前做 MARL，现在弃坑，去做 LLMAgent 了，主要分享这两个方向的学术进展，个人见解，以及相关八卦。                                                                     |\n| [信息门下跑狗](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fxin-xi-men-xia-de-pao-gou\u002Fposts) | 北大跑姐，重拳出击学术造假，但最近更新频率也下降了。                                                                                                                                              |\n| [白小鱼](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fyoungfish42)                           | 上交。联邦学习相关干货知识分享，以及推荐各种 LLM 相关讯息。                                                                                                                                       |\n| [桔了个仔](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fhuangzhe)                            | AI 领域大佬答主了。泛 AI 领域的咨询。                                                                                                                                                             |\n| [Al 小舟哥](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fai--53-32)                          | Huggingface 的大佬。但微信朋友圈的资讯都是一手最新的。                                                                                                                                            |\n| [王鹏程](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fsikila)                                | 中科大。博主的想法会分享最新 arxiv 论文的图文介绍，刷起来很舒服。建议关注。                                                                                                                       |\n| [何枝](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fwho-u)                                   | 电子科大，现在字节。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。不过在字节工作，应该是比较难输出了                                                                          |\n| [东林钟声](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fdong-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。大佬的干货比例和更新频率都比较好。                                                                                                       |\n| [YY 硕](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fyyss2037)                               | 卡内基梅隆大学博士。机器人领域的优质答主，关注就完事儿了。输出频率不高，但每个帖子都值得认真阅读。                                                                                                |\n| [李淼 robot](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fli-miao-8-1)                       | EPFL(瑞士洛桑联邦理工).博士，现在武汉某高校(隐约记得是武大)。李老师是机器人领域的优质答主，之前有比较多的教程贴，现在更新频率较低。                                                               |\n| [丁霄汉](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fding-xiao-yi-93)                       | 清华博士，现在腾讯 AIlab。主要分享一些关于学术写作、审稿、cv、AI 圈八卦和暴论。阅读起来比较开心                                                                                                   |\n| [电光幻影炼金术](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fzhao-ytc)                      | 上交博士，大佬的方向很杂，我刷了一圈都定位到具体专业。主要分享全领域学术进展、读研读博教程(包括写作、投稿、审稿、师生关系等)，更新频率比较高。                                                    |\n\n## B 站 Up 主\n\n| 平台链接                                                                                               | 备注                                                                      |\n| ------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------- |\n| [花儿不哭](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F5760446?spm_id_from=333.337.0.0)                                 | RVC 变声器创始人 GPT-sovits 作者，关注声音复刻的可以关注                  |\n| [风信子的猫 Redamancy](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F241286257?spm_id_from=333.337.search-card.all.click) | 数字人对话系统 Linly-Talker。                                             |\n| [李自然说](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F39089748?spm_id_from=333.337.0.0)                                | AI 连续创业者，对业界的思考很有价值。                                     |\n| [差评君](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F19319172?spm_id_from=333.337.0.0)                                  | 一些 AI 领域评测和分享，范围较广                                          |\n| [耿同学讲故事](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F1732848825?spm_id_from=333.337.0.0)                          | 北航老哥，战斗力非常猛，下饭利器!                                         |\n| [机器人科学与技术](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F49975325?spm_id_from=333.337.0.0)                        | 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。             |\n| [图灵的猫](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F371846699?spm_id_from=333.337.0.0)                               | 下饭视频看。                                                              |\n| [小约翰可汗](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F23947287?spm_id_from=333.337.0.0)                              | 说到下饭视频，必须得优可汗                                                |\n| [来自星星的何教授](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F1010101551?spm_id_from=333.337.0.0)                      | 室温超导+学术八卦跑的最快的 up                                            |\n| [落英行者](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F393702473?spm_id_from=333.337.0.0)                               | 各种尖端行业深度解析，很好奇素材都是哪儿来的。                            |\n| [萌萌战队](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F357669580?spm_id_from=333.337.0.0)                               | 空气动力学，激波!最像营销号的干货号。                                     |\n| [二进制哈士奇](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F475312678?spm_id_from=333.337.0.0)                           | 学术版 GPT 的作者，分享学术版 GPT 最新的功能。                            |\n| [浪子之心科技](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F431556168?spm_id_from=333.337.0.0)                           | 数字人，AIGC 开源项目介绍。                                               |\n| [李鲁鲁](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F1572312?spm_id_from=333.337.0.0)                                   | AIGC、LLM 角色扮演、论文分享，大佬的知乎我忘记贴了!                       |\n| [秋葉 aaaki](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F12566101?spm_id_from=333.337.0.0)                              | AI 绘图界的喂饭级 Up，狠狠关注!                                           |\n| [五里墩茶社](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F615957867?spm_id_from=333.337.0.0)                             | 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。               |\n| [ShusenWang](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F1369507485?spm_id_from=333.337.0.0)                            | 王老师的强化学习课和推荐系统课，都是免费的，讲的非常好!                   |\n| [王树义老师](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F314022607?spm_id_from=333.337.0.0)                             | 一些新 AI 工具的使用分享。比较适合小白。                                  |\n| [霍华德 vlog](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F295428344?spm_id_from=333.337.0.0)                            | 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。 |\n| [跟李沐学 AI](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F1567748478?spm_id_from=333.337.0.0)                           | 深度学习论文解读和教程,关注就行，最近老师创业去了，断更了。               |\n\n## 油管 Up 主\n\n| 平台链接                                                           | 备注                                                                   |\n| ------------------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------------------------- |\n| [李宏毅](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fchannel\u002FUC2ggjtuuWvxrHHHiaDH1dlQ) | 台湾科技大学的知名 AI 研究者，提供深度学习和人工智能的深度文章和视频。 |\n\n## 电报\n\n| 平台链接                                         | 备注                                                            |\n| ------------------------------------------------ | --------------------------------------------------------------- |\n| [ChatGPT \u002F AI 新闻聚合](https:\u002F\u002Ft.me\u002FAI_News_CN) | 汇集全网 ChatGPT\u002FAI 新闻                                        |\n| [极客分享](https:\u002F\u002Ft.me\u002Fgeekshare)               | 分享各种高质量网站、工具、APP、开源项目等一切好玩的东西 🚀      |\n| [AI 探索指南](https:\u002F\u002Ft.me\u002Faigc1024)             | 关于 ChatGPT、Bard 等人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。 |\n| [AI News](https:\u002F\u002Ft.me\u002Faigcnote)                 | 记录 AI 业界大新闻和最有趣的新产品                              |\n\n## 垂类 AI 网站\n\n## 知识星球\n\n## Star History\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAmbroseX_Awesome-AISourceHub_readme_3be4fc45dd86.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#AmbroseX\u002FAwesome-AISourceHub&Date)\n\n## 联系\n欢迎关注康哥的公众号~\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAmbroseX_Awesome-AISourceHub_readme_80f7f6d552e8.png\" alt=\"公众号\" width=\"45%\"\u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n\n建了一个知识星球，会分享AI相关的活动讲座比赛咨询等\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAmbroseX_Awesome-AISourceHub_readme_73924f9a58a6.png\" alt=\"知识星球\" width=\"40%\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAmbroseX_Awesome-AISourceHub_readme_efe0e0f8324a.png\" alt=\"星球优惠券\" width=\"40%\"\u002F>\n\u003C\u002Fp>","# 优质AI信息源合集\n\n## 写在前面\n\n本仓库收录人工智能科技领域高质量信息源  \n可作为同步信息源的工具，避免信息差和信息茧房现象  \n\n在线网址：[Ai Source Hub](https:\u002F\u002Fwww.aisourcehub.info)  \n\n信息源越接近源头的内容质量越高？下图展示信息流垃圾理论简图  \n![信息流垃圾理论简图](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAmbroseX_Awesome-AISourceHub_readme_23d4f740b7b6.jpg)  \n你认同这个排序逻辑吗？  \n（小红书平台的一手信息质量不错，但存在无法直接引用原文链接的局限性）\n\n**为什么Twitter在人工智能浪潮中如此重要？**  \n\nAI领域的书籍作者、企业决策者和工具开发者普遍使用Twitter进行观点分享。该平台聚集了大量天使投资人、风险投资人和记者，持续提供有价值的背景信息。因此在AI发展浪潮中，Twitter始终保持着独特的「寓教于乐的小世界」。2022年ChatGPT的出现更凸显了Twitter的重要性——人们在此分享使用体验、讨论生成式AI（Generative AI）和GPT-3\u002F3.5模型，无论是否涉及炒作。\n\n**如何在Twitter筛选优质信息流？**  \n\nTwitter上有各类专家、官方账号和民间高手，通过合理使用关注列表可获得全面且及时的信息：  \n\n1. 脱离推荐算法限制：将时间线从【推荐】改为按【时间顺序】排列，提升时效性  \n2. 寻找优质参考对象：选择任意AI相关账号（知名大V更佳），通过关注列表深入挖掘感兴趣账号。可一次性关注全部账号，后续再取消不感兴趣的内容  \n\n平台类型：知乎博主、B站UP主、YouTube创作者、知识星球、Telegram、微信公众号、Twitter大V、垂直AI网站  \n\n**信息源筛选标准**  \n\n- 内容有深度价值  \n- 与人工智能、科技领域相关  \n\n**了解一个领域的常用方法**：  \n\n1. 谷歌学术搜索关键词：查找综述论文或高引用论文，使用[ReadPaper](https:\u002F\u002Freadpaper.com\u002F)阅读翻译  \n2. 最新论文查询：在[Arxiv](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002F)搜索关键词  \n3. 查看PaperWithCode排行榜：例如 [SOTA排行榜](https:\u002F\u002Fpaperswithcode.com\u002Fsota)  \n4. 代码复现参考：在GitHub搜索`awesome+xxx`，通常会有资深开发者整理的资料  \n\n## 如何贡献  \n\n欢迎共享高质量信息源！请按以下步骤操作：  \n\n1. Fork仓库 - 点击页面右上角\"Fork\"按钮，将仓库复制到你的GitHub账户  \n2. 克隆仓库 - 使用`git clone`命令下载到本地计算机  \n3. 创建新分支 - 新建分支进行修改  \n4. 添加资源 - 在合适分类中添加资源，提供简短描述和链接  \n5. 提交更改 - 使用`git commit`保存修改，`git push`上传到GitHub  \n6. 创建拉取请求 - 进入原始仓库的\"Pull Requests\"选项卡，点击\"New pull request\"。选择你的fork和修改分支，提交简短描述  \n\n您也可以通过下方链接提交信息源，审核通过后将同步至仓库  \n\n👉 [优质AI科技资讯源提交](https:\u002F\u002Fyoumiais.feishu.cn\u002Fshare\u002Fbase\u002Fform\u002FshrcnSO8Eh1g6krlh4iuAkMVfYg)  \n\n## 资讯平台  \n\n| 平台链接                              | 备注                                                                           |\n| ------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------ |\n| [推特](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fhome)      | 人工智能浪潮中的前沿信息源                                                   |\n| [公众号](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002F)   | 微信生态媒体平台                                                             |\n| [知识星球](https:\u002F\u002Fzsxq.com\u002F)         | 高质量内容社区，但需注意甄别营销账号                                         |\n| [播客](https:\u002F\u002Fwww.xiaoyuzhoufm.com\u002F) | 欧美流行的音频知识分享形式                                                   |\n| [Arxiv](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002F)           | 开放获取的科研预印本库，覆盖物理、数学、计算机科学等领域                     |\n\n## X（推特 Twitter）\n\n| 大 V                                                               | 备注                                                                                     |\n| ------------------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------- |\n| [Twitter threads](https:\u002F\u002Freadwise.io\u002Ftwitter_leaderboard?threads) | Twitter热门话题排行榜                                                                  |\n| [OpenAI](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FOpenAI)                               | OpenAI官方账号，发布最先进AI模型动态                                                   |\n| [Sam Altman](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fsama)                             | OpenAI创始人，YC前主席                                                                   |\n| [Elon Musk](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Felonmusk)                          | 特斯拉CEO马斯克                                                                          |\n| [Yann LeCun](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fylecun)                           | Meta前首席科学家                                                                         |\n| [Andrej Karpathy](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fkarpathy)                    | 前特斯拉AI总监，OpenAI创始团队成员                                                     |\n| [François Chollet](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Ffchollet)                   | 人工智能领域知名研究者，Keras框架创始人                                                |\n| [李飞飞](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fdrfeifei)                             | 斯坦福大学人工智能实验室主任，计算机视觉领域权威                                       |\n| [Soumith Chintala](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fsoumithchintala)            | FAIR研究工程师，PyTorch框架联合开发者                                                  |\n| [Sebastian Raschka](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Frasbt)                     | 经常分享论文解读                                                                       |\n| [clem](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FClementDelangue)                        | HuggingFace创始人兼CEO                                                                   |\n| [Kevin Patrick Murphy](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fsirbayes)               | 谷歌大脑\u002F深度学习研究科学家                                                            |\n| [Mark Chen](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fmarkchen90)                        | OpenAI研究部门负责人                                                                   |\n| [Connor Holmes](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fcmikeh2)                       | Sora系统负责人                                                                         |\n| [Tim Brooks](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002F_tim_brooks)                      | Sora研究负责人                                                                         |\n| [AK](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002F_akhaliq)                                 | 知名技术博主                                                                           |\n| [Jürgen Schmidhuber](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FSchmidhuberAI)            | 元学习（meta-learning）、GANs、Transformer等技术的早期发明者                         |\n| [宝玉](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fdotey)                                  | 推特知名博主                                                                           |\n| [Jim Fan](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FDrJimFan)                            | NVIDIA科学家，经常分享AI相关内容                                                     |\n| [吴恩达](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FAndrewYNg)                            | Coursera联合创始人，斯坦福大学兼职教授，百度AI团队\u002F谷歌大脑前负责人                   |\n| [歸藏](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fop7418)                                 | 经常分享AI最新动态                                                                     |\n| [Gorden Sun](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FGorden_Sun)                       | 专注AI领域的产品经理，维护AI日报                                                     |\n| [Quo Le](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fquocleix)                             | Google大脑首席科学家，分享Google最新研究成果                                         |\n| [Teslascope](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fteslascope)                       | 特斯拉车辆最新动态追踪账号                                                           |\n| [Binyuan Hui](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fhuybery)                         | 阿里巴巴Qwen团队NLP研究员                                                              |\n| [Tony Z. Zhao](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Ftonyzzhao)                      | Meta GenAI研究科学家                                                                   |\n| [Eric Jang](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fericjang11)                        | 《AI is Good for You》作者                                                             |\n| [Zipeng Fu](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fzipengfu)                          | 斯坦福人工智能与机器人博士，分享移动机器人最新进展                                   |\n\n| 平台链接                                                                                                                                                                  | 备注                                                                                                                                 |\n| ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |\n| [42 章经](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002F0XOBiRjjTR8KZIB5eRxS5g)                                                                                                              | 直接访谈 AI 领域最一线的大佬，纯干货                                                                                                 |\n| [机器人大讲堂](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fmp\u002Fappmsgalbum?__biz=MzI5MzE0NDUzNQ==&action=getalbum&album_id=1610828918314319873&scene=126&sessionid=249306691#wechat_redirect) | 清华孙富春老师团队维护的平台，机器人必关注，干货多，软广少。                                                                         |\n| [九章智驾](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FfeScEzzUG44JbiuTCvZG6Q)                                                                                                             | 自动驾驶领域的“顶会”（顶级会议）                                                                                                     |\n| [我爱计算机视觉](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FMFbCt0XfOf9fV0YbdkmR6g)                                                                                                       | 主要会介绍一些最新论文解读。也有一些软广                                                                                             |\n| [量子位](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FwZApA2MpnymBQ22Gqs93lQ)                                                                                                               | 别管什么标题党，分享一些最新的比较火的资讯                                                                                           |\n| [机器之心](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FTyevzSaWihfxRA4ZZ0F1fg)                                                                                                             | 别管什么标题党，分享一些最新的比较火的资讯                                                                                           |\n| [新智元](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FWqQWS-hiQ1i1Ve6IPH3djw)                                                                                                               | 别管什么标题党，分享一些最新的比较火的资讯                                                                                           |\n| [Alwalker](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002F3jctCVGpBXegwQgS5YLjvQ)                                                                                                             | cv（计算机视觉）相关的论文分享，干货比例高。                                                                                         |\n| [cver](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FOWlM1a_7lbbhgVAuUOu_mQ)                                                                                                                 | 论文解读，开星球（知识星球）了，软广多。                                                                                             |\n| [计算机视觉 life](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FGxpZRfPgYFdNomGtFjLifA)                                                                                                      | 主要是自动驾驶，也开星球了，软广多                                                                                                   |\n| [游戏葡萄](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002F_u_QrjxF3M7Wk-gHKysiHQ)                                                                                                             | 游戏领域：干货比较多，平台能接触到很多一线大厂的资源。                                                                               |\n| [老刘说 NLP（自然语言处理）](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FRPzuppX1Q13tFVum9aSZSA)                                                                                           | 原创干货比较多，少量付费，以及会维护一个付费社群，作者本身就是知识图谱和 NLP 专业出身，目前在 360 工作，所以信息量比营销号会好不少。   |\n| [JioNLP](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002F2ZFsvr80AxvpJIWQ2YHJwg)                                                                                                               | 作者目前在昆仑万维 LLM（大语言模型）团队，喜欢开源，喜欢分享各种 AI 知识，干货比例会比较高。                                           |\n| [NewBeeNLP](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002Fa8hjzZ_Rzl6pOU1PRAARJQ)                                                                                                            | NLP 相关内容，最新学术、技术贴，以及一些付费知识，广告。公众号的生态是这样的。大家按需关注。                                         |\n| [GithubDaily](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FK5Hf2k6PXPLIq1DaQCWKag)                                                                                                          | 会介绍一些 Github 热门的项目，现在主要是 LLM 相关的内容，有点标题党，有广告，有知识星球付费。大家按需关注。                          |\n| [夕小瑶科技说](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002F9_GKQUIYujIj2xcJ45fM4g)                                                                                                         | 弱化版的三顶会（三大顶级会议），营销内容和比例大于三顶会。                                                                           |\n| [36 氪](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FNpBt5GpoR0w3ONijngmVzw)                                                                                                                | 和 LLM、AI 关系没那么大，但也是传统科技媒体了。                                                                                      |\n| [Z Potentials](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FsVhQ8agFQSqqMrSMiB55vA)                                                                                                         | LLM，AIGC（人工智能生成内容）创业投资相关资讯。                                                                                      |\n| [爱可可爱生活](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002F7hHz3IHqIF-UWC9eg3UhOA)                                                                                                         | 其实微博才是大佬的主战场，大佬会分享一些最新的论文，如果有点评就更好了。                                                             |\n| [数字生命卡兹克](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002F6_4SYTbMe8mSXJ4U1vIbqg)                                                                                                       | 各种 AI 原创应用分享，以及新 AI 应用的介绍。有软广。                                                                                 |\n| [李 rumor](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002F-9rrprjsaJVsNShpQ0uMJA)                                                                                                             | 强化学习，大模型相关资讯分享，招聘信息发布，以及广告。                                                                               |\n| [AI 科技评论](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FBp5aLPd0klp0IzyuzrO-hw)                                                                                                          | CSDN 旗下的公众号，相当于是弱版的三顶会。                                                                                            |\n| [将门创投](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002F9hLM3kSvgOZXsrIaNcC94Q)                                                                                                             | 干货较多，但更新频率不高，能有办法直接邀请论文作者做免费分享。                                                                       |\n| [强化学习实验室](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002F0fSJa3QQ_E5PQXNlukcHsQ)                                                                                                       | 天大郝建业老师组的知识分享平台。他们分享的论文都比较重要，他们写的帖子也非常深入浅出。输出频率不算高，但比较稳定。                    |\n| [硅星人Pro](https:\u002F\u002Fmp.weixin.qq.com\u002Fs\u002FQLdgjrWSRBou_7NEJGpkdg)                                                                                                            | 会采访一些创业公司和科技公司，也分享一些 AI 相关的资讯，除了头条外另外的转载比例较高。                                               |\n\n## 网站\n\n| 平台链接                                                       | 备注                                                                             |\n| -------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------- |\n| [GitHub Trending](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrending)                 | GitHub 热榜，程序员必刷，祝大家早日登榜!                                         |\n| [Cool Papers - Immersive Paper Discover](https:\u002F\u002Fpapers.cool\u002F) | 苏剑林大佬开发的一个刷论文的网站                                                 |\n| [科学空间](https:\u002F\u002Fkexue.fm\u002F)                                  | 苏佬开发的                                                                       |\n| [Daily Papers - Hugging Face](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fpapers)   | 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。          |\n| [MITNews](https:\u002F\u002Fnews.mit.edu\u002F)                               | 应该是国内科技自媒体的上游信息源了。                                             |\n| [paperswithcode.com\u002Fsota](https:\u002F\u002Fpaperswithcode.com\u002Fsota)     | 一些领域的最优性能（SOTA）方法排行榜。                                           |\n| [菜鸟教程](https:\u002F\u002Fwww.runoob.com\u002F)                            | 学的不仅是技术，更是梦想!:拓展技术栈比较好的网站                                 |\n| [LLM-Arxiv](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Flist\u002Fcs.CL\u002Frecent)               | 关于 大语言模型（LLM）的最新 Arxiv 论文列表，有空刷一下。这是原始信息源,是 Cool Papers 的简版 |\n| [ShowMeAl](https:\u002F\u002Fwww.showmeai.tech\u002F)                         | 乔 sir 维护的 AI 日报。一个 AI 信息的整合平台。                                  |\n| [Futurepedia](https:\u002F\u002Fwww.futurepedia.io\u002F)                     | AI 应用目录，每日更新。                                                          |\n| [Reddit ChatGPT](https:\u002F\u002Fwww.reddit.com\u002Fr\u002FChatGPT)             | 成立于 2022 年 12 月, 目前观看次数最多的人工智能相关社区，拥有超过 350 万订阅者  |\n| [Reddit artificial](https:\u002F\u002Fwww.reddit.com\u002Fr\u002Fartificial\u002F)      | Reddit 人工智能社区，73 万订阅                                                   |\n| [GiantPandaCV](http:\u002F\u002Fgiantpandacv.com\u002F)                       | 分享计算机视觉的干货，论文解读                                                   |\n\n## 播客\n\n| 平台链接                                                                   | 备注 |\n| -------------------------------------------------------------------------- | ---- |\n| [AI 局内人](https:\u002F\u002Fwww.xiaoyuzhoufm.com\u002Fpodcast\u002F643928f99361a4e7c38a9555) |      |\n\n## 博客\n\n| 平台链接                                                             | 备注                                                                                                                          |\n| -------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| [OpenAI Blog](https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fblog)                               | OpenAI 的官方博客，提供研究更新和深度分析，提供深度学习和人工智能相关的深度文章。                                             |\n| [Google Blog](https:\u002F\u002Fblog.research.google\u002F)                         | Google AI 团队的官方博客，介绍最新的研究进展和应用，提供人工智能和机器学习的新闻和研究。                                      |\n| [Deepmind Blog](https:\u002F\u002Fdeepmind.google\u002Fdiscover\u002Fblog\u002F)              | DeepMind 的官方博客，介绍他们的研究成果和最新进展，提供人工智能和深度学习的最新研究成果。                                     |\n| [Meta Blog](https:\u002F\u002Fai.meta.com\u002Fblog\u002F)                               | Facebook AI 团队的官方博客，分享他们的研究和新的 AI 技术，提供 AI 的最新研究成果和应用。                                      |\n| [Nvidia Blog](https:\u002F\u002Fblogs.nvidia.com\u002Fblog\u002Fcategory\u002Fdeep-learning\u002F) | 英伟达公司的官方 AI 博客，分享他们在 AI 和深度学习领域的最新进展和研究，提供了大量关于硬件加速、AI 应用和深度学习的深度文章。 |\n| [Microsoft Blog](https:\u002F\u002Fblogs.microsoft.com\u002F)                       | 微软公司的官方 AI 博客，分享他们在 AI 和机器学习领域的最新研究和进展，提供了大量关于 AI 技术和应用的深度文章。                |\n| [Geoffrey Hinton](https:\u002F\u002Fwww.cs.toronto.edu\u002F~hinton\u002F)               | Geoffrey Hinton，被誉为\"深度学习之父\"，他的个人主页分享了他在 AI 领域的研究和成果，提供深度学习和人工智能的深度文章。           |\n| [Jason Brownlee](https:\u002F\u002Fkarpathy.github.io\u002F)                        | Jason Brownlee 的博客，提供机器学习和深度学习的教程和文章，提供机器学习和深度学习的教程和文章。                               |\n| [Li'Log:lilian](https:\u002F\u002Flilianweng.github.io\u002F)                   | 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!                                                                     |\n\n## 知乎\n\n| 博主                                                                         | 备注                                                                                                                                                                                              |\n| ---------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| [Hugging Face](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Forg\u002Fhuggingface)                        | Huggingface（机器学习开源社区）官方号，会分享一些基础技术贴，工作日更新频率比较高。                                                                                                                             |\n| [苏剑林](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fsu-jian-lin-22)                        | 苏剑林（知名AI研究者）：苏剑林去年从追一科技加入月之暗面。玩知乎的，苏剑林应该不用多介绍了。虽然大本营在他自己的科学空间，后面也会介绍，但知乎刷起来会更方便一些。唯一难受的是，苏剑林很多帖子都需要一定的数理基础才能看懂。 |\n| [李沐](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fmli65)                                   | 李沐（深度学习领域专家），深度学习领域的重要人物，他的博客提供了许多有价值的深度学习和 AI 相关文章，B 站 有他的系列课程。                                                                                             |\n| [李博杰](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fli-bo-jie)                             | 科大博士，前华为天才少年。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。                                                                      |\n| [李 rumor](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Frumor-lee)                           | 北航，现在美团做 RLHF（基于人类反馈的强化学习）。其实公众号是她的主战场会分享一些有趣的 AI 知识。但感觉在美团做 RLHF，已经占用了她太多的时间了，更新频率没那么高了。                                                        |\n| [刘聪 NLP](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002FLiuCongNLP)                          | 《ChatGPT 原理与实战》作者。LLM（大语言模型）的学术和行业信息。                                                                                                                                                |\n| [苏洋](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fsoulteary)                               | 大佬的经历一长串，泛 AI 领域的资讯，关注就行了。                                                                                                                                                  |\n| [田渊栋](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Ftian-yuan-dong)                        | MetaFAIR 研究院研究员，CMU 机器人博士。之前做 MARL（多智能体强化学习），做长文本小说生成，以及现在做 LLM，大佬非常强，在知乎的干货输出也很多，直接关注就行。                                                          |\n| [毛航宇](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fwan-shang-zhu-ce-de)                   | 北大博士，前华为诺亚，现商汤。之前做 MARL，现在弃坑，去做 LLMAgent 了，主要分享这两个方向的学术进展，个人见解，以及相关八卦。                                                                     |\n| [信息门下跑狗](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fxin-xi-men-xia-de-pao-gou\u002Fposts) | 北大跑姐，重拳出击学术造假，但最近更新频率也下降了。                                                                                                                                              |\n| [白小鱼](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fyoungfish42)                           | 上交。联邦学习相关干货知识分享，以及推荐各种 LLM 相关讯息。                                                                                                                                       |\n| [桔了个仔](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fhuangzhe)                            | AI 领域大佬答主了。泛 AI 领域的咨询。                                                                                                                                                             |\n| [Al 小舟哥](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fai--53-32)                          | Huggingface 的大佬。但微信朋友圈的资讯都是一手最新的。                                                                                                                                            |\n| [王鹏程](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fsikila)                                | 中科大。博主的想法会分享最新 arxiv 论文的图文介绍，刷起来很舒服。建议关注。                                                                                                                       |\n| [何枝](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fwho-u)                                   | 电子科大，现在字节。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。不过在字节工作，应该是比较难输出了                                                                          |\n| [东林钟声](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fdong-lin-zhong-sheng-76)             | 华科博士。博士方向是 RL（强化学习）+灵巧手。现在主要研究 LLM+灵巧手。大佬的干货比例和更新频率都比较好。                                                                                                       |\n| [YY 硕](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fyyss2037)                               | 卡内基梅隆大学博士。机器人领域的优质答主，关注就完事儿了。输出频率不高，但每个帖子都值得认真阅读。                                                                                                |\n| [李淼 robot](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fli-miao-8-1)                       | EPFL(瑞士洛桑联邦理工).博士，现在武汉某高校(隐约记得是武大)。李老师是机器人领域的优质答主，之前有比较多的教程贴，现在更新频率较低。                                                               |\n| [丁霄汉](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fding-xiao-yi-93)                       | 清华博士，现在腾讯 AIlab。主要分享一些关于学术写作、审稿、cv（计算机视觉）、AI 圈八卦和暴论。阅读起来比较开心                                                                                                   |\n| [电光幻影炼金术](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fzhao-ytc)                      | 上交博士，大佬的方向很杂，我刷了一圈都定位到具体专业。主要分享全领域学术进展、读研读博教程(包括写作、投稿、审稿、师生关系等)，更新频率比较高。                                                    |\n\n## B 站 Up 主\n\n| 平台链接                                                                                               | 备注                                                                      |\n| ------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------- |\n| [花儿不哭](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F5760446?spm_id_from=333.337.0.0)                                 | RVC 变声器创始人（GPT-sovits 作者），关注声音复刻的可以关注                  |\n| [风信子的猫 Redamancy](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F241286257?spm_id_from=333.337.search-card.all.click) | 数字人对话系统 Linly-Talker。                                             |\n| [李自然说](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F39089748?spm_id_from=333.337.0.0)                                | AI 连续创业者，对业界的思考很有价值。                                     |\n| [差评君](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F19319172?spm_id_from=333.337.0.0)                                  | 一些 AI 领域评测和分享，范围较广                                          |\n| [耿同学讲故事](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F1732848825?spm_id_from=333.337.0.0)                          | 北航老哥，战斗力非常猛，下饭利器!                                         |\n| [机器人科学与技术](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F49975325?spm_id_from=333.337.0.0)                        | 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。             |\n| [图灵的猫](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F371846699?spm_id_from=333.337.0.0)                               | 下饭视频看。                                                              |\n| [小约翰可汗](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F23947287?spm_id_from=333.337.0.0)                              | 说到下饭视频，必须得优可汗                                                |\n| [来自星星的何教授](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F1010101551?spm_id_from=333.337.0.0)                      | 室温超导+学术八卦跑的最快的 up                                            |\n| [落英行者](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F393702473?spm_id_from=333.337.0.0)                               | 各种尖端行业深度解析，很好奇素材都是哪儿来的。                            |\n| [萌萌战队](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F357669580?spm_id_from=333.337.0.0)                               | 空气动力学，激波!最像营销号的干货号。                                     |\n| [二进制哈士奇](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F475312678?spm_id_from=333.337.0.0)                           | 学术版 GPT 的作者，分享学术版 GPT 最新的功能。                            |\n| [浪子之心科技](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F431556168?spm_id_from=333.337.0.0)                           | 数字人，AIGC 开源项目介绍。                                               |\n| [李鲁鲁](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F1572312?spm_id_from=333.337.0.0)                                   | AIGC、LLM 角色扮演、论文分享，大佬的知乎我忘记贴了!                       |\n| [秋葉 aaaki](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F12566101?spm_id_from=333.337.0.0)                              | AI 绘图界的喂饭级 Up，狠狠关注!                                           |\n| [五里墩茶社](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F615957867?spm_id_from=333.337.0.0)                             | 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。               |\n| [ShusenWang](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F1369507485?spm_id_from=333.337.0.0)                            | 王老师的强化学习课和推荐系统课，都是免费的，讲的非常好!                   |\n| [王树义老师](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F314022607?spm_id_from=333.337.0.0)                             | 一些新 AI 工具的使用分享。比较适合小白。                                  |\n| [霍华德 vlog](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F295428344?spm_id_from=333.337.0.0)                            | 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。 |\n| [跟李沐学 AI](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F1567748478?spm_id_from=333.337.0.0)                           | 深度学习论文解读和教程,关注就行，最近老师创业去了，断更了。               |\n\n## 油管 Up 主\n\n| 平台链接                                                           | 备注                                                                   |\n| ------------------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------------------------- |\n| [李宏毅](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fchannel\u002FUC2ggjtuuWvxrHHHiaDH1dlQ) | 台湾科技大学的知名 AI 研究者，提供深度学习和人工智能的深度文章和视频。 |\n\n## 电报\n\n| 平台链接                                         | 备注                                                            |\n| ------------------------------------------------ | --------------------------------------------------------------- |\n| [ChatGPT \u002F AI 新闻聚合](https:\u002F\u002Ft.me\u002FAI_News_CN) | 汇集全网 ChatGPT\u002FAI 新闻                                        |\n| [极客分享](https:\u002F\u002Ft.me\u002Fgeekshare)               | 分享各种高质量网站、工具、APP、开源项目等一切好玩的东西 🚀      |\n| [AI 探索指南](https:\u002F\u002Ft.me\u002Faigc1024)             | 关于 ChatGPT、Bard 等人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。 |\n| [AI News](https:\u002F\u002Ft.me\u002Faigcnote)                 | 记录 AI 业界大新闻和最有趣的新产品                              |\n\n## 垂类 AI 网站\n\n## 知识星球\n\n## Star History\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAmbroseX_Awesome-AISourceHub_readme_3be4fc45dd86.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#AmbroseX\u002FAwesome-AISourceHub&Date)\n\n## 联系\n欢迎关注康哥的公众号~\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAmbroseX_Awesome-AISourceHub_readme_80f7f6d552e8.png\" alt=\"公众号\" width=\"45%\"\u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n建了一个知识星球，会分享AI相关的活动讲座比赛咨询等\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAmbroseX_Awesome-AISourceHub_readme_73924f9a58a6.png\" alt=\"知识星球\" width=\"40%\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAmbroseX_Awesome-AISourceHub_readme_efe0e0f8324a.png\" alt=\"星球优惠券\" width=\"40%\"\u002F>\n\u003C\u002Fp>","# Awesome-AISourceHub 快速上手指南\n\n## 环境准备  \n- **系统要求**：支持 Git 的操作系统（Windows\u002FmacOS\u002FLinux）  \n- **前置依赖**：  \n  - [Git](https:\u002F\u002Fgit-scm.com\u002F)（用于版本控制）  \n  - [Python 3.8+](https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002F)（如需运行本地脚本）  \n\n---\n\n## 安装步骤  \n1. **克隆仓库**（推荐使用国内镜像加速）  \n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fhub.fastgit.org\u002Fyour-username\u002FAwesome-AISourceHub.git\n   ```\n   *注：将 `your-username` 替换为实际 GitHub 用户名*\n\n2. **安装依赖**（如需运行本地脚本）  \n   ```bash\n   pip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n   ```\n\n---\n\n## 基本使用  \n1. **查看资源列表**  \n   直接打开项目根目录下的 `README.md` 文件，浏览分类整理的 AI 科技资讯源链接。  \n\n2. **运行本地脚本**（如项目提供）  \n   ```bash\n   python main.py\n   ```\n   *注：具体功能需根据仓库实际脚本定义*  \n\n3. **贡献新资源**  \n   - Fork 仓库并克隆到本地  \n   - 在对应分类中添加资源链接和简短描述  \n   - 提交更改并推送至 GitHub  \n   - 创建 Pull Request（PR）等待审核  \n\n---\n\n## 国内优化建议  \n- **GitHub 镜像**：使用 [FastGit](https:\u002F\u002Fhub.fastgit.org\u002F) 加速克隆  \n- **PyPI 镜像**：安装依赖时优先使用 [清华源](https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002F)","张伟是一名AI算法工程师，正在跟进生成式AI领域的最新动态以优化团队的产品方案。他每天需要花费大量时间筛选有效信息，但常被碎片化内容困扰。\n\n### 没有 Awesome-AISourceHub 时\n- 需要手动搜索Twitter、Arxiv、公众号等7个平台，每天耗费2小时仍遗漏关键信息\n- 遇到推特算法推荐的低质量内容，误读了3篇关于Stable Diffusion的技术分析\n- 无法及时获取OpenAI官方账号的模型更新公告，导致产品迭代滞后竞争对手1周\n- 查阅论文时找不到权威综述，重复研究了已被替代的GAN架构\n\n### 使用 Awesome-AISourceHub 后\n- 通过整合的推特大V列表（如Yann LeCun、李飞飞等），1小时内获取到最前沿的观点碰撞\n- 通过Arxiv精选和PaperWithCode排行榜，快速定位到SOTA的图像生成论文及开源实现\n- 订阅公众号专题分类后，精准获取到《AIGC产业白皮书》等深度行业报告\n- 利用知乎\u002FB站垂类账号推荐，发现3个高赞的模型优化实践视频课程\n\n核心价值：通过系统化整合AI领域优质信息源，帮助从业者突破信息茧房，将知识获取效率提升40%，显著缩短技术决策周期。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAmbroseX_Awesome-AISourceHub_bf97c81e.png","AmbroseX","Ambrose","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FAmbroseX_1aff9f46.jpg","Student of University of Science and Technology of China ","University of Science and Technology of China ",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAmbroseX",[84,88,92,96],{"name":85,"color":86,"percentage":87},"TypeScript","#3178c6",79.4,{"name":89,"color":90,"percentage":91},"Python","#3572A5",13.8,{"name":93,"color":94,"percentage":95},"JavaScript","#f1e05a",6.7,{"name":97,"color":98,"percentage":99},"CSS","#663399",0.1,1679,98,"2026-04-05T08:30:44","MIT",1,"","未说明",{"notes":108,"python":106,"dependencies":109},"本项目为信息源整理仓库，无需特定运行环境。贡献需具备GitHub账户及基础git操作能力，提交内容需符合平台收录标准",[],[15,13,14,51,26],[112,113,114,115,116,117,118,119,120],"ai","infomation","knowledge","technology","twitter","wechat","awesome","hub","source",4,"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T08:45:45.092128",[125],{"id":126,"question_zh":127,"answer_zh":128,"source_url":129},1977,"如何获取 RAG 和 LLM 应用开发的系统性调试方法？","推荐使用 WFGY 项目提供的「16 个常见失败模式」清单，该项目覆盖向量库错误、检索系统问题、RAG pipeline 部署陷阱等场景。每个问题包含具体案例、诊断步骤和修复方向，可通过 GitHub 地址 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fonestardao\u002FWFGY 获取。开发者可直接将错误信息与 Problem Map 编号对照，配合任意 LLM 使用。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAmbroseX\u002FAwesome-AISourceHub\u002Fissues\u002F4",[]]