人们总是询问其他优秀内容的推荐，但很少有人发现我在我的博客 @interconnectsai 上维护了一份完整的推荐列表（链接见下方）。以下是没有结构顺序的列表： 1. Helen Toner (@hlntnr)，《上升潮》：关于地缘政治和人工智能政策的伟大独立人工智能思想家之一。  2. Joseph E. Gonzalez (@profjoeyg)，《人工智能前沿》：来自该领域两位建设者的易于消化的 LLM 见解。  3. Finbarr Timbers (@finbarrtimbers)，《人工智能金融》：内部视角和关键机器学习研究的汇总，而不仅仅是每一篇论文。  4. Melanie Mitchell (@MelMitchell1)，《人工智能：思考人类的指南》：我信任的地方，用于理解人工智能评估以及人们应该如何使用模型。  5. Sebastian Raschka (@rasbt)，《人工智能前沿》：总结最重要的人工智能研究的原创通讯——一个优秀的教育资源。  6. Cameron R. Wolfe (@cwolferesearch)，《深度（学习）聚焦》：掌握现代人工智能系统背后概念的全面资源。  7. Swyx (@swyx)，Latent Space (@latentspacepod)：让你保持最新和娱乐的人工智能工程师通讯/播客。  8. Arvind Narayanan (@random_walker) & Sayash Kapoor (@sayashk)，《人工智能蛇油》：在人工智能政策的大问题上，他们绝对不会错过。  9. Alberto Romero (@Alber_RomGar)，《算法桥》：对人工智能事件的平衡报道——乐观但从不超前。  10. Dwarkesh Patel (@dwarkesh_sp)，《Dwarkesh 播客》(@dwarkeshpodcast)：深入研究的访谈，带来新鲜的能量和大牌。  11. Jasmine Sun (@jasminewsun)，@jasmine：从技术人类学的角度看社会上最大的议题。  12. Jordan Schneider (@jordanschnyc)，《中国谈话》：在技术、中国和美国政策的交汇处进行深入的原创分析。  13. Azeem Azhar (@azeem)，《指数视野》(@ExponentialView)：当你想理解快速变化的技术趋势时的起点。 还有一些我在我的博客平台上并不实际推荐，但我定期阅读（它们应该不言自明）。 14. Dylan Patel (@dylan522p)，SemiAnalysis (@SemiAnalysis_) 15. Ben Thompson (@benthompson)，Stratechery (@stratechery) 16. Jack Clark (@jackclarkSF)，Import AI