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建议大家都去油管学 AI Agent，真的能打破信息差！ ① Jeff Su
节奏快、实用导向，适合普通人入门。他有大量把 Prompt、AI Agent、工具落地讲清楚的短视频（例如约 10 分钟的 AI Agents, Clearly Explained 播放量很高）。 内容直给，新手跟着做能上手。频道约 190 万订阅，风格轻松实用。 ② Andrej Karpathy
AI 领域真正的大神（前 Tesla AI、OpenAI 等）。他的 LLM 入门/深度讲解视频（1 小时版和更长的 Deep Dive）在圈内刷屏，原理、训练、应用讲得通俗，非技术背景也能跟上。干货密度极高。 ③ Tina Huang
前 Meta 数据工程师/科学家。录有《Building AI Agents In 44 Minutes》《AI Agents Fundamentals In 21 Minutes》等视频，擅长把复杂资料提炼成清晰框架和实操路径，非常适合作为入门第一课。频道约 140 万订阅。 ④ Dave Ebbelaar（Datalumina）
Datalumina 创始人，内容聚焦可落地的 AI 系统工程（生产级 Agent、架构、部署）和 AI 自由职业/创业建议。 实战导向，经验分享多，适合想真正做出系统的人。 ⑤ IBM Technology
IBM 官方频道，覆盖 AI、自动化、DevOps、量子等，常有领域专家讲解。内容广度好，解释相对严谨可靠，像一个小型 AI 知识库。适合建立系统性认知。 ⑥ Google Cloud Tech
Google Cloud 官方频道，更垂直深入（Vertex AI、Agent 相关、NotebookLM、实用工具等）。 如果说 IBM 更“广”，这个更“深”，尤其适合想用 Google 生态落地的人。 ⑦ Cole Medin
强烈推荐做 Agent 实操。重点讲生产级 AI Agent、n8n / LangGraph 全流程构建、本地部署、架构设计。 内容实战、有完整项目和仓库，适合从“会用”进阶到“能做出稳定系统”。在很多“学 Agent 必看”列表里常出现。 ⑧ Liam Ottley
偏商业落地和变现角度。有超长完整指南（如《How to Build & Sell AI Agents》），覆盖无代码/低代码构建、自动化业务、接单卖服务。 适合想把 AI Agent 技能直接变成收入的人。 ⑨ Andrew Ng / DeepLearningAI
Andrew Ng 是 AI 教育与实践的标杆人物。DeepLearningAI 频道有关于 Agentic AI、设计模式（reflection、tool use、planning、multi-agent）的短课程和讲解，质量高、结构清晰。 适合想建立扎实基础并理解“为什么这样设计”的人。 ⑩ Nate Herk
以 n8n + AI Agent 实操闻名，有完整的无代码/低代码 Agent 教程和长视频课程。 非常适合不想先写大量代码、又想快速做出能用的自动化 Agent 的人。 和 Cole Medin、Liam Ottley 互补。 学习建议（快速上手路径） 1.完全新手：Jeff Su + Tina Huang 先建立概念 → 再看 Karpathy 补原理。 2.想动手做：Tina Huang / Cole Medin / Nate Herk 跟做项目。 3.想做生意/自由职业：Liam Ottley + Dave Ebbelaar。 3.想系统扎实：Karpathy + Andrew Ng + IBM / Google Cloud 官方内容。 这些频道大多免费、更新相对及时，能有效打破信息差。 建议先看 1-2 个入门视频确认风格是否适合自己，再深入。 如果有具体方向（比如纯无代码、Python 工程、商业变现），可以再细化推荐。

又来安利「Hands-On Large Language Models」 作者 @JayAlammar @MaartenGr 全书绘制了近 300 张自制图，对应理解概念和原理、架构非常有帮助，作者们叫它 "The Illustrated LLM Book"。 Alammar 的图解系列从 2018 年起就是很多人理解 Transformer、BERT、GPT 的入口，被斯坦福、MIT 等课程引用；这本书把那套「先给直觉和图，再给代码」的讲法系统化沉淀成了 12 章内容。 12 章可以分成三段，这个分法也呼应了 @Nils_Reimers 在书评里的概括，生成式、表示式、检索式三类应用： 理解模型（1–3 章）：语言模型是什么、token 和嵌入怎么工作、Transformer 内部长什么样。第 3 章就是 Illustrated Transformer 的更新版。 表示与检索（4、5、8、10、11 章）：文本分类、聚类与主题建模、语义搜索和 RAG、自己训练嵌入模型、微调 BERT 类表示模型。这是本书区别于其他 LLM 书的部分，大多数书聚焦生成，这条嵌入线来自 Grootendorst 做 BERTopic 的一手经验，讲的是「模型不生成文本、而是把文本变成向量」的那一半应用。 生成与微调（6、7、9、12 章）：提示工程、高级生成技术（采样、结构化输出等）、多模态、微调生成模型。 Alammar 对第 3 章的图解： 代码开源在这： 两位作者还参加了一次 @DeepLearningAI 课程：

"Voice gets interesting the moment developers find interaction patterns that only voice makes possible." - @scottcjohnston We built a @DeepLearningAI course on exactly that. Voice for AI Agents and Applications, with @_ashwyn , @AndrewYNg , and @scottcjohnston. Most voice infrastructure out there was built for one job: replace humans in contact centers. Answer the phone, follow the script, close the ticket. Building voice into a real product is a different problem. This free short course is about that, giving your apps and agents an actual voice. You'll walk away having built: 🎮 a voice-interactive game where voice and mouse clicks run over one channel 🤖 a chat agent that gains a voice in ~10 lines, no touching your prompts, RAG, or tools 📞 an agent that makes real outbound phone calls and streams the transcript back live Enroll for free: We'd love to see what you build. Let's go 🚀

The future of humanoids isn't just mechanical—it's neural. A humanoid robot is an embodied AI system. Motors, sensors, and actuators provide the body, but neural intelligence provides the mind. Neural models power vision, speech, language, navigation, manipulation, planning, memory, decision-making, and continuous learning. As robotics evolves, nearly every cognitive subsystem is becoming neural-first. That's why represents more than a niche—it's a foundational concept for the next generation of intelligent robotics. #HumanoidRobots# #EmbodiedAI# #PhysicalAI# #NeuralNetworks# #ArtificialIntelligence# #Robotics# #MachineLearning# #DeepLearning# #RobotLearning# #ReinforcementLearning# #ComputerVision# #GenerativeAI# #AIResearch# #Automation# #FutureOfAI#

直接从顶级公司免费学习 AI 1 - Anthropic: 2 - Google: 3 - Meta: 4 - NVIDIA: 5 - Microsoft: 6 - OpenAI: 7 - IBM: 8 - AWS: 9 - DeepLearning AI: 10 - Hugging Face:

老外这个骚操作也是相当邪门，这博主把吴恩达/DeepLearning.AI 的几段内容拼在一起、配了时间戳，然后就说吴恩达刚发布了一个 3 小时的课程，后面配自己的长文……然后一堆人收藏点赞 😂

2026 年学习 AI 最值得关注的 YouTube 频道，拒绝废话版。 收藏起来，按这个顺序学： 1. 3Blue1Brown AI / 数学基础。用可视化方式讲清楚线性代数、神经网络和底层数学直觉。 2. Andrej Karpathy 深度学习 / LLM。前 OpenAI、Tesla AI 核心人物，讲课硬核但非常清晰。 3. Yannic Kilcher AI 研究。适合跟进论文、模型架构和前沿研究动态。 3. AssemblyAI 实用 AI。大量语音识别、LLM、AI 工程化和 API 实战内容。 4. AI Explained LLM / AI 趋势。适合理解大模型能力边界、行业变化和最新进展。 5. StatQuest 机器学习理论。把统计学、机器学习算法讲得非常通俗。 6. Two Minute Papers 论文简明讲解。用短视频快速了解 AI、图形学和科研新成果。 7. Matthew Berman 生成式 AI。关注 AI 工具、开源模型、LLM 应用和最新产品。 8. Nicholas Renotte AI Agents / 实战项目。适合想动手做项目、Agent、自动化和计算机视觉的人。 9. Krish Naik 应用机器学习。数据科学、机器学习、MLOps 和实战项目内容很多。 10. Aladdin Persson PyTorch / 深度学习代码。适合系统学习 PyTorch、CNN、GAN、Transformer 等实现。 11. Serrano Academy 机器学习数学。适合补机器学习背后的数学、概率和算法直觉。 12. Lex Fridman 行业洞察。通过长访谈理解 AI、科技、创业、机器人和社会影响。 13. DeepLearningAI 真实世界 AI。Andrew Ng 团队出品，适合系统学习 AI 工程和应用落地。 我的建议： 新手先看 3Blue1Brown + StatQuest + DeepLearningAI。 想做工程项目，看 Karpathy + Nicholas Renotte + Krish Naik。 想跟前沿趋势，看 Yannic Kilcher + AI Explained + Matthew Berman。 别只收藏。 真正的学习路径是： 看一集，记一页笔记，复现一个小项目。 你也可以把最后一句改成更有传播感的一版： AI 学习最怕的不是资源不够，而是收藏太多、动手太少。

公司领导 + AI = ？ 有这么一些公司领导，他们在一些领域并不专业，甚至不懂，但就是心里觉得这个事情很简单，做不好是人的问题！ 这种领导，加上 AI，都不用 Claude Fable 5 或 GPT-5.5，豆包就行，他们在你提出方案时，会直接用 AI 去查，然后跟你说: 我问了 AI，很简单啊，根本没有你说的那么复杂，然后你就陷入了自证的阶段 😂 不是说不懂的公司领导不能用 AI，关键是，您把上下文输对啊，含含糊糊的问一句，而且带着预设倾向，AI 回复的是最接近简单场景的做法，并不解决实际复杂场景。 比如，为什么有了 OpenCV，还需要 CV 领域的 Deeplearning？是的，就是这么明显的问题，在前司甚至很多公司都在反复出现。。。

15 AI related accounts you should follow on Twitter: 1. @karpathy His tweets already create LLMs narratives that you later see on linkedin in 2 months. 2. @fchollet posts thoughtful research on intelligence, benchmarks, and AI limitations. Keras creator + ARC-AGI 3. @ylecun Yann LeCun is Deep learning pioneer & Meta Chief AI Scientist; big-picture research takes and critiques (and drama). 4. @AndrewYNg Andrew Ng is AI education legend; practical ML advice, courses, and real-world implementation. creator of deeplearning ai 5. @rasbt Sebastian Raschka posts on Practical ML/LLM implementations, "build from scratch" tutorials, and books. 6. @dair_ai Weekly ML/AI paper threads and accessible research explainers (high-signal for staying current). 7. @lilianweng Lilian Weng is ex-OpenAI, and her Lil'Log-style threads are good. has In-depth LLM research breakdowns 8. @jeremyphoward posts interesting takes on AI/crypto news, and works on democratizing practical deep learning and accessible education. 9. @simonw Simon posts Practical LLM tools, takes, experiments, prompting, and engineering breakdowns. django co-founder 10. @_akhaliq Curates the latest arXiv papers, model releases, and open-source AI drops. 11. @ID_AA_Carmack AGI/low-level optimization takes that makes you think about the problem. 12. @gwern Really high-quality long-form AI research notes and essays. 13. @goodside LLM evaluation, prompting research, and real capabilities testing 14. @drfeifei Computer vision pioneer; human-centered AI and spatial intelligence research 15. @demishassabis Been following his work for 9 years. Demmis is my hope against google usurpating their power with AI. Demmis is Google DeepMind's CEO Let me know who I missed, guys, and save it for the future

2026年学习AI的最佳YouTube频道： 1. AI Explained 👉 2. Andrej Karpathy 👉 3. Cole Medin 👉 4. DeepLearningAI 👉 5. Futurepedia 👉 6. Matthew Berman 👉 7. Skill Leap AI 👉 8. Tech With Tim 👉 9. Tina Huang 👉 10. Two Minute Papers 👉