项目信息 | Awesome-AISourceHub 收集 AI 科技领域高质量信息源（图片很抽象）

项目介绍

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。

截图

初衷

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  你认同这个图的顺序吗？

(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)

在这波人工智能浪潮中 Twitter 为什么重要？

AI 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 /3.5 的看法及围绕它们而产生的行为 —— 无论炒作与否。

如何在 Twitter 筛选优质信息流?

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。

1. 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。
2. 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。

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

挑选标准

• 有干货
• 和人工智能、科技相关

了解一个领域的常见技巧：

1. 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。
2. 如果是最新的论文:Arxiv 搜关键词。
3. 看 PaperWithCode 的排行榜，比如: https://paperswithcode.com/sota
4. 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。