夜雨聆风先关注后阅读，娇姐怕失去上进的你
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今天这篇是娇姐开公众号以来的第554篇，我是持续坚持日更分享AI干货的娇姐。
上个月我做了个实验：连续 30 天关闭抖音、知乎热榜和公众号推荐流，只用 RSS 读 AI 圈的内容。
结果意外地好：每天花 30 分钟，反而看到了更多真正重要的东西——Karpathy 新发的 LLM 讲解、Lilian Weng 的 RLHF 综述更新、Simon Willison 当天试出来的 prompt injection 案例。
这篇文章会带你：
理解为什么 AI 圈更需要 RSS 3 分钟搞懂 RSS 是什么 按需求选择 55 个实测有效订阅源 5 分钟完成订阅设置 避开信息过载的坑
说明： 本文所有链接已于 2026 年 6 月实测验证。标注 需科学上网 的链接在国内可能需要科学上网，标注 RSSHub 的使用 RSSHub 服务。
一、为什么 AI 时代你更需要 RSS
先说痛点。如果你做 AI 相关工作，这个场景你肯定熟悉：
打开知乎热榜 → 「GPT-5 重大突破」→ 营销文 刷抖音 → 「Sora 2 震撼发布」→ 还是营销文 公众号订阅几十个 AI 博主 → 80% 是「震惊！」「弯道超车！」
一周后回看：收藏 50 篇，读完 5 篇，记住 0 篇，焦虑 +200%。
核心问题：
- 算法推荐的目标不是让你看好内容，而是让你停留在屏幕上
- AI 圈更新太快
— 今天的综述下月过时，「早一天看到」和「晚一天看到」差距巨大
RSS 能解决这两个问题：你决定看什么，按时间顺序，没有算法。
二、3 分钟搞懂 RSS
原理简单到一秒懂：
推荐流 = 平台推什么你看什么 - RSS = 你订什么就只看什么，按时间顺序
类比：
公众号 = 邮递员决定给你送什么报纸 RSS = 你自己去报刊亭订固定几本杂志
每个博客、研究机构网站几乎都有隐藏的 RSS 链接（通常是 /rss、/feed、/atom.xml）。你把这些链接复制到「RSS 阅读器」，源头一更新就推到你面前。
RSS 适合： 研究员 / 工程师 / 重度信息消费者 / 想读第一手内容 / 对算法茧房有警觉的人
RSS 不适合： 只想随便刷刷 / 纯娱乐用户 / 需要「发现新博主」（这部分还得靠算法）
三、55 个实测有效订阅源（按使用场景）
我按实际使用场景整理了 55 个已验证可用的源，不要一次性全订 — 先从每类挑 2-3 个开始。
场景 1：追前沿研究（研究员/博士生）
顶级研究机构（9 个）
可直连Google DeepMind Blog — Gemini/AlphaFold 第一手发布
https://deepmind.google/blog/rss.xml
可直连OpenAI News — GPT/Sora 官方公告
https://openai.com/news/rss.xml
可直连Microsoft Research — Copilot 底层研究
https://www.microsoft.com/en-us/research/feed/
可直连NVIDIA Developer Blog — GPU/CUDA/推理加速
https://developer.nvidia.com/blog/feed/
可直连Apple ML Research — 端侧 AI/隐私计算
https://machinelearning.apple.com/rss.xml
需科学上网Meta AI Research — LLaMA/SAM 研究博客（需科学上网）
https://ai.meta.com/blog/rss/
可直连AWS Machine Learning Blog — SageMaker/Bedrock
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/feed/
可直连Cohere Blog — 企业 LLM/RAG
https://cohere.com/blog/rss.xml
可直连BAIR Blog (Berkeley) — 学术前沿硬核，Robotics/RL/NLP
https://bair.berkeley.edu/blog/feed.xml
学术实验室（4 个）
可直连MIT CSAIL — MIT 计算机科学与 AI 实验室
https://www.csail.mit.edu/news/rss.xml
可直连CMU ML Department — CMU 机器学习系
https://www.ml.cmu.edu/news/rss.xml
可直连Princeton NLP Group — Princeton NLP 前沿研究
https://princeton-nlp.github.io/feed.xml
注意Distill.pub — 可视化论文期刊（已于 2021 年 9 月停刊，存档参考，不再更新）
https://distill.pub/rss.xml
关于 Distill.pub： 这是 ML 可视化解释领域质量最高的出版物之一，但编辑团队已于 2021 年宣布无限期暂停。订阅 RSS 可以读历史存档，但不会有新内容推送。推荐直接去网站浏览历史文章，而非订阅 RSS。
场景 2：追大佬思路（工程师/产品）
个人博客（6 个）
可直连Andrej Karpathy — Eureka Labs 创始人/前 Tesla AI 总监/前 OpenAI 研究员
https://karpathy.github.io/feed.xml
可直连Simon Willison — LLM 工具链实战，更新极频繁
https://simonwillison.net/atom/everything/
可直连Lilian Weng — 前 OpenAI VP of Research & Safety，RLHF/Agent 综述权威
https://lilianweng.github.io/index.xml
可直连Eugene Yan — Anthropic MTS，前亚马逊首席应用科学家，RecSys/LLM 应用实战
https://eugeneyan.com/rss/
可直连Sebastian Raschka — LLM 训练专家/书籍作者
https://sebastianraschka.com/rss.xml
可直连Andrew Trask — Google DeepMind 研究员/OpenMined 创始人，隐私保护 AI
https://iamtrask.github.io/feed.xml
场景 3：追工程实战（开发者）
工程技术（7 个）
需科学上网Hugging Face Blog — LoRA/RLHF/扩散模型（需科学上网）
https://huggingface.co/blog/feed.xml
可直连GitHub Engineering — Copilot 实战/平台架构
https://github.blog/engineering/feed/
可直连LangChain Blog — Agent/RAG 工程
https://blog.langchain.dev/rss/
可直连Cloudflare Blog — 边缘 AI/Workers AI
https://blog.cloudflare.com/rss/
可直连Netflix Tech Blog — 推荐系统/大规模训练
https://netflixtechblog.com/feed
需科学上网Discord Engineering — 实时通信架构（需科学上网）
https://discord.com/blog/feed.rss
可直连Roboflow Blog — 计算机视觉工程实战
https://blog.roboflow.com/rss/
场景 4：追行业动态（产品经理/投资人）
综合媒体（9 个）
可直连TechCrunch – AI — 硅谷创业/融资
https://techcrunch.com/category/artificial-intelligence/feed/
可直连The Verge – AI — 消费级 AI 产品评测
https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/rss/index.xml
可直连MIT Technology Review — AI 政策/长期视角
https://www.technologyreview.com/feed/
需科学上网Wired – AI — 深度长文/趋势报道（需科学上网）
https://www.wired.com/feed/tag/ai/latest/rss
可直连VentureBeat – AI — 企业 AI/行业分析
https://venturebeat.com/category/ai/feed/
可直连Ars Technica — 技术派媒体综合报道
https://feeds.arstechnica.com/arstechnica/index
可直连IEEE Spectrum – AI — 工程派 AI 报道
https://spectrum.ieee.org/feeds/topic/artificial-intelligence.rss
可直连Import AI Newsletter — Jack Clark 周报（独立视角）
https://importai.substack.com/feed
需科学上网ACM TechNews — 学术圈快讯（需科学上网）
https://technews.acm.org/rss-feed.cfm
学术机构新闻（3 个）
可直连MIT News – AI — MIT 官方 AI 报道
https://news.mit.edu/topic/mitartificial-intelligence2-rss.xml
可直连Stanford HAI News — 斯坦福以人为本 AI 研究所
https://hai.stanford.edu/news/rss.xml
可直连Quanta Magazine – AI — 数学/理论视角
https://www.quantamagazine.org/tag/ai/feed/
场景 5：追中文内容
中文媒体（5 个）
可直连机器之心 — 国内 AI 媒体头部，学术+产业
https://www.jiqizhixin.com/rss
RSSHub量子位 — 产品发布速报快（通过 RSSHub）
https://rsshub.app/qbitai
RSSHubInfoQ 中文站 — 工程师向技术媒体（通过 RSSHub）
https://rsshub.app/infoq/topic/1
RSSHub新智元 — AI 综合资讯（微博源，通过 RSSHub）
https://rsshub.app/weibo/user/1903507223
RSSHubAI 科技评论 — AI 产业深度报道（微博源，通过 RSSHub）
https://rsshub.app/weibo/user/6105753432
提示： 标注 RSSHub 的源使用 RSSHub 服务，可自建或使用公共实例
场景 6：追论文（研究员/进阶工程师）
论文平台（4 个）
可直连arXiv cs.LG (机器学习) — LLM 主阵地
https://rss.arxiv.org/rss/cs.LG
可直连arXiv cs.CL (计算语言学) — NLP 与对话模型
https://rss.arxiv.org/rss/cs.CL
可直连arXiv cs.CV (计算机视觉) — 图像/视频模型
https://rss.arxiv.org/rss/cs.CV
需科学上网Hugging Face Daily Papers — 每天精选 5-10 篇（需科学上网）
https://huggingface.co/papers/feed
arXiv 链接说明： arXiv 于 2024 年 1 月将 RSS 迁移至新域名
rss.arxiv.org，本文已更新为新地址。旧格式（arxiv.org/rss/cs.LG）目前仍会重定向，但建议直接使用新地址。arXiv 主站在国内通常可以正常访问，无需科学上网。
重要提示： arXiv 每天新增几百篇论文，直接订会信息爆炸。正确姿势：
- 只订 1-2 个频道
（cs.LG 或 cs.CL） - 必须配合关键词过滤
：
Feedly：用「Only Show」功能 Inoreader：用「规则过滤」 关键词示例： RLHF,reasoning,multimodal,agent,alignment,diffusion
场景 7：追长期视角（AGI/安全/治理）
AI 安全与治理（6 个）
可直连LessWrong — 理性主义 + AI 风险社区
https://www.lesswrong.com/feed.xml
可直连Alignment Forum — AI 对齐核心社区
https://www.alignmentforum.org/rss.xml
可直连80,000 Hours Blog — AI 风险与职业影响
https://80000hours.org/feed/
可直连AI Now Institute — AI 政策/治理批判
https://ainowinstitute.org/feed
可直连CSET (Georgetown) — AI 安全与政策
https://cset.georgetown.edu/feed/
需科学上网Brookings – AI — 智库政策研究（需科学上网）
https://www.brookings.edu/topic/artificial-intelligence/feed/
四、5 分钟上手 RSS
步骤 1：选一个阅读器
推荐方案（按优先级）：
跨平台首选
推荐工具Inoreader
特点免费 150 源，规则过滤强大
iOS/Mac
推荐工具NetNewsWire
特点开源免费，体验最好
Windows
推荐工具Fluent Reader
特点开源，现代化界面
安卓
推荐工具FeedMe
特点功能强大
自建方案
推荐工具FreshRSS
特点隐私党首选
步骤 2：添加订阅源
方法 A：逐个添加
复制上面任意链接（如 https://simonwillison.net/atom/everything/）阅读器里点「+ 订阅」或「Add Feed」 粘贴 URL → 确认 完成！第一次会拉取最近 20-30 篇文章
方法 B：批量导入 OPML（推荐） 我整理了一个 OPML 文件包含全部 55 个源，可以在文末获取。导入步骤：
下载 OPML 文件 阅读器里选「导入 OPML」或「Import」 选择文件 → 一次性导入全部
步骤 3：设置过滤规则（推荐）
Inoreader 示例：
订阅 arXiv cs.LG 后，右键该订阅源 → 「创建规则」 条件设置：「标题包含」→ 填入 RLHF|reasoning|agent|multimodal动作选择：「隐藏不匹配的文章」 保存
Feedly 示例：
点击订阅源右上角三个点 → 「Add Filter」 选择「Only Show」→ 输入关键词 保存
五、避开信息过载的坑
反直觉建议：不要一次性订太多
我试过订 80+ 个源，结果产生严重焦虑 — 和「算法茧房」本质是同一个问题：信息过载。
我的当前策略：
| 数量 | |
| 时段 | |
| 动作 | |
| 底线 |
如何判断一个源该不该取消订阅？
简单标准： 如果过去一个月，这个源 80% 的内容你都没点开 → 勇敢取消订阅
你不是在「放弃信息」，而是在「为真正重要的内容腾出注意力」。
我的推荐起步配置（10 个源）
如果你是第一次用 RSS，建议从这 10 个开始：
Simon Willison — 每日 LLM 实战
Lilian Weng — 月更深度综述
OpenAI News — 官方产品动态
DeepMind Blog — 研究前沿
MIT Technology Review — 长期视角
TechCrunch AI — 行业动态
GitHub Engineering — 工程实践
机器之心 — 中文资讯首选
LessWrong — AI 安全讨论
Quanta Magazine — 理论深度
用一周后，再根据实际需求增删。
六、进阶技巧
如何找到任意网站的 RSS？
方法 1：直接试常见 URL 在网站域名后加 /rss、/feed、/atom.xml 试试：
example.com/rssexample.com/feedexample.com/blog/feed.xml
方法 2：查看页面源代码 按 Ctrl+U (Windows) 或 Cmd+Option+U (Mac) → 搜索 rss 或 feed → 找到类似这样的标签：
<link rel="alternate" type="application/rss+xml" href="/feed.xml">
方法 3：用浏览器扩展
Chrome/Edge: RSS Feed Reader Firefox: Feedbro
方法 4：用 RSSHub 强制生成 很多网站没有官方 RSS，但可以通过 RSSHub 生成：
微博用户： rsshub.app/weibo/user/[用户ID]知乎专栏： rsshub.app/zhihu/column/[专栏ID]B 站 UP 主： rsshub.app/bilibili/user/video/[UID]GitHub Release： rsshub.app/github/releases/[用户]/[仓库]
Newsletter 也能转成 RSS
很多优质内容是 Newsletter 格式（如 Import AI）。解决方案：
1. Substack 自带 RSS 把 URL 中的 substack.com 改成 substack.com/feed：
https://importai.substack.com
↓
https://importai.substack.com/feed
2. 用转换服务 Kill the Newsletter：
生成专属邮箱地址 用这个邮箱订阅 Newsletter 获得对应的 RSS 链接
科学上网方案
标注 需科学上网 的源在国内可能无法访问，三个解决方案：
方案 1：代理订阅服务
RSSProxy — 免费代理服务 FeedX — 付费服务，稳定性更好
方案 2：自建 RSS 聚合器 在海外 VPS 上部署 FreshRSS，让服务器帮你抓取
方案 3：选择国内可访问的源 本文已筛选出 40+ 个国内可直接访问的源，够用了
七、写在最后
RSS 不是要替代一切 — 它只是把「信息源」和「消费方式」彻底分开。
算法流的问题不是「内容不好」，是主动权不在你手上。
AI 圈信息更新太快，比起「被推什么看什么」，「主动追踪最值得看的人」才是更高效的学习方式。
最后三句话
- 订 RSS 不是为了"看更多"，是为了"看准"
- 先订 10 个用一周，再决定增删
- 工具是手段，注意力是目的
当你把关注权交回给自己，焦虑感会肉眼可见地下降。这是我这一年做过最划算的「数字极简」决策。
想玩得更深？三选一
方案 1自学党 · 69 元
OpenClaw + Hermes 全套资料包：
入门到精通教程 102 个实战案例 避坑手册（踩过的坑都给你标好了） 数百个 Skill 技能包 Hermes 实战文档
适合：想自己琢磨、慢慢啃的人。
方案 2找人带 · 99 元
资料包全部内容，外加：
群内实操交流，踩坑有人接 不定期干货分享 一群同频玩家，互相打气
适合：想少走弯路、有人配置一起玩的人。
方案 3就要这两个工具 · 私聊咨询
直接拿到娇姐用 OpenClaw + Hermes 摸索大半年、调教成熟的两个精华 Hermes Agent：
公众号订阅助手：订阅的公众号文章自动下载、自动进 Obsidian 知识库，再也不用手动复制粘贴。
微信聊天记录 AI 助手：微信本地聊天记录接 AI，群聊私聊都支持，把聊天记录变成可检索、可分析的数据资产，玩法超多。
不光是工具，更是实战教程：配置方案里每一步怎么走、为什么这么配都讲得清清楚楚，照着跑一遍，Hermes Agent 怎么搭、怎么调、怎么落地，已经学到手了。
适合：就要这两个工具、又想在实战里把 Hermes Agent 学明白的人。
怎么领：后台私信
kekohu，备注你要哪个（资料 / 社群 / 工具），看到就回。
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