美国AI工程前沿博客推荐

美国AI工程前沿博客推荐

油管的AI Engineer

在这个频道中，来自各大科技公司不同领域的讲座汇聚一堂，包括搜索、推荐、图数据库和智能代理，内容丰富且贴近实际应用。尤其让我印象深刻的是有关LLM推荐算法的系列课程。
传统方法通过tabular或embedding特征构建机器学习或神经网络模型，而现在越来越多的大厂，例如Netflix和LinkedIn，正在开发内部推荐的基础模型，并将其应用于各个领域。这一现象值得关注：大型模型在解决不同问题时的同一解决方案，已经在这些大型公司内部实现。

Sebastian Raschka的Ahead of AI

在出版《Build a Large Language Model》一书后，作者Sebastian Raschka不断更新相关内容，堪称“卷王”。他以令人惊讶的速度更新技术博客，其内容质高且及时。
尤其是OpenAI发布gpt-oss几天后，他就立即剖析了其原理。其博客内容主要涵盖各种LLM的技术细节、原理及代码实现。最近，我深受《The Big LLM Architecture Comparison》一文的启发，该文通过图示方式清晰讲解了Deepseek、Llama、Qwen等开源模型之间的技术差异。

Generative AI System Design Interview

这本书的前7章主要涉及文本处理，早已久仰大名。书中的方法论总结让我印象深刻，从问题定义到澄清假设，再到数据处理、建模和评估，每章结尾还配有思维导图。
作者从多个案例出发讲解技术，覆盖了许多重要技术且又不重复，确实下了不少功夫。不论是准备面试还是深入了解行业经典案例，该书都非常适合。然而，最新的前沿内容相对较少，例如Agent和LLM judge，图像处理部分的篇幅可能过多了。

HuggingFace AI Agent

最近因为项目缘故接触到AI Agent，便找了个课程快速学习了一下。HuggingFace推出了多个可以在几个小时内完成的小课程，风格轻松易懂，非常适合入门，但代价是有些细节被忽略。
课程结合了流行的框架，比如Langgraph，讲解了很多应用，实现了快速的上手体验。

我的阅读清单

接下来我计划阅读Chip Huyen的《AI Engineering》。大家还有什么不错的内容或文章推荐给我吗？

总结

以上是我收集的关于AI工程领域的一些精彩博客推荐，它们涵盖了从基础到进阶的各类内容，适合不同学习阶段的朋友们。希望对你们的学习之路有所帮助！#大模型 #数据科学 #算法 #AI学习 #AI人工智能 #职场人学习 #北美打工人 #genai #AI工具