学AI别再刷朋友圈!AI大神Karpathy的92个信源公布了

 Datawhale干货 

推荐人:Andrej Karpathy

很多人问:AI 迭代这么快,每天都有新模型、新论文,到底该怎么学?

有一种很有效的路径不是去追逐二手的碎片推文,而是:关注顶级大佬在关注什么,阅读顶级大脑在阅读的内容。

最新,Andrej Karpathy 公开了他的信息获取方式,被上百万人观看,近万人收藏。

一个包含了 92 个顶级科技博客的 RSS 清单。

图片[1]-学AI别再刷朋友圈!AI大神Karpathy的92个信源公布了-AI Express News
清单地址:https://t.co/dwAiIjlXet

这份清单并非随机挑选,而是 2025 年 Hacker News 上最受欢迎的年度博客合集。Karpathy 的逻辑很直接:比起算法推荐的碎片,这些长文博客能提供更高密度的思考。

他把这些博客,作为了自己 2026 年最重要的深度信息来源。

一、Andrej Karpathy:AI领域的顶级大神

在 AI 领域,Karpathy 的履历很有说服力。

他是 OpenAI 的创始成员,主导过 GPT 的早期开发。他也是前特斯拉 Autopilot 的负责人,从零搭建了视觉神经网络团队。

但最让人佩服的,是他对技术的“去魅”能力。

他能从零开始用 C 语言写出一个大模型(llm.c),也能在 YouTube 上用几个小时把复杂的 Transformer 讲得透透彻彻。

所以,他在技术和行业趋势上的判断力,已经经过了多次验证。

二、这份信源的背后有什么?

这份信源来自全球硬核技术社区 Hacker News 的票选结果。

图片[2]-学AI别再刷朋友圈!AI大神Karpathy的92个信源公布了-AI Express News

它不提供“XX 公司融资”类的快讯,更多是关于技术架构、算法优化和商业逻辑的复盘。

其中几个代表博主:

  • Simon Willison: 高产的技术专家,目前专注于 AI 落地,记录了大量大模型实战中的边界问题。

  • Paul Graham: YC 创始人,他的文章多关于商业本质和逻辑。

  • Dan Luu: 以详实分析见长,会花大量精力去研究一个极小的技术细节。

  • Julia Evans: 擅长拆解计算机底层原理,能把复杂的系统架构讲得像说明书一样清晰。

这些博主大多是在一线工作的开发者或创始人,其内容侧重于解决问题的逻辑长期的技术趋势

三、如何用好信源?

如何读这份清单,Karpathy 的做法是,将这些博客全部纳入自己的 RSS 订阅流。

他发现,这种回归传统的阅读方式,能有效过滤掉那些为了博取关注而煽动的内容。在他看来,现在的互联网产品虽然形态各异,但背后的算法逻辑是一致的:它们像一个“中心化的黑洞”,试图通过碎片化信息把人吸进去。

而 RSS 里的长文,提供了更高质量的思考。

如果你想尝试这种阅读方式,可以按照以下三个步骤操作:

第一步:选一个好用的客户端RSS 客户端就像是一个收件箱,专门接收你订阅的文章。这里推荐Karpathy 本人也在用的 NetNewsWire,和中文环境友好的 Follow。

第二步:一键导入清单(冷启动)你不需要一个一个去搜索博主的网址。你可以直接利用这份包含 92 个博客的 OPML 文件。

文件下载地址:https://t.co/dwAiIjlXet

  1. 在阅读器里找到“Import(导入)”选项。

  2. 导入这个文件,你的阅读器里立刻就会填满这些全世界最聪明的大脑所写的文章。

第三步:建立你的阅读节奏不要把 RSS 当成朋友圈来刷。建议每天找个完整的时间(比如半小时),像读报纸一样翻一遍。没兴趣的标题直接划过,不要有心理负担。

写在最后

改变获取信息的方式,本质上是在保护你自己的注意力。

如果你也觉得那种“说不上来的不对劲”一直在困扰你,不如从今天开始,分出一部分时间给这些高质量的长文。

像 Karpathy 说的,这种改变不需要太费力,但它能让你在这个嘈杂的时代,拥有一个属于自己的宁静的信息港湾。

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一起“三连

<原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/PJC7Ka9fZ7TsFONYCruj9g?scene=1&click_id=7

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