rssai
海外AIの最前線を追うAIエンジニアが毎日見ているサイト一覧
SNSではなく、「一次情報」に近い場所だけをまとめました。
目的は、AIの最前線を速く・正確に・ノイズ少なく追うこと。
1. 研究・モデル発表系
OpenAI
https://openai.com/news/company-announcements/
- GPT系アップデート
- API仕様変更
- 研究発表
- 推論・マルチモーダル方向性の確認
Anthropic
https://www.anthropic.com/news
- Claude関連アップデート
- Alignment研究
- 推論効率の改善動向
Google DeepMind
- マルチモーダル研究
- 強化学習
- 基礎研究の最前線
Meta AI
- Llama
- SAM
- Production-ready OSS公開
Sakana AI
- 進化的アルゴリズム研究
- 日本発AIスタートアップの動向
Preferred Networks
https://tech.preferred.jp/ja/blog/
- 研究寄り技術ブログ
- 埋め込み・翻訳系基盤モデル
2. 論文・モデル探索系
Hugging Face Papers
- 最新AI論文一覧
- 実装リンク
- モデルカード
Hugging Face Trending Papers
https://huggingface.co/papers/trending
- トレンド論文抽出
- 話題になっている論文だけ追える
arXiv
- 一次論文の最速公開場所
- cs.AI / cs.CL / cs.LG など
3. 実装・Fine-tune・応用系
Unsloth
- LoRA高速化
- 低VRAM学習
- 実践的fine-tuneノウハウ
ElevenLabs
- STT / TTS動向
- 音声AI APIアップデート
4. OSS・トレンド観測系
GitHub Trending
- 伸びているOSS
- LLMツール
- エージェント系プロジェクト
Open Source Projects
https://www.opensourceprojects.dev/feed.xml
- OSS横断フィード
5. コミュニティ・兆し観測系
Hacker News
- バズる前の議論
- 実装者視点のトレンド
- r/MachineLearning など
- 生の議論・研究共有
Zenn（AIトピック）
https://zenn.dev/topics/ai/feed
- 日本語圏の実装情報
結論：一次情報は「構造化」しないと追えない
ここまで挙げた情報源を毎日巡回するのは、現実的ではありません。
- 更新頻度が高すぎる
- ノイズが多い
- 重要情報が埋もれる
だから重要なのは、RSSで統合管理することです。
1. Denoise
https://apps.apple.com/jp/app/denoise/id6757993217
海外AIテック特化の情報整理ツール。
- 海外AI・LLM関連ソースにフォーカス
- ノイズを削ぎ落とす思想設計
- 一次情報を効率よく俯瞰できる
- SNSに依存しない静かな情報空間
AIエンジニア向けに設計されている点が特徴。
2. Feedly
老舗RSSリーダー。
- カテゴリ管理が充実
- AI要約機能あり
- 多分野対応
汎用的に情報を集めたいなら有力な選択肢。
まとめ
これからのAIエンジニアに必要なのは：
「情報を探す力」ではなく
「情報を構造化して追う力」
一次情報を正しく整理できる環境を持つことが、 長期的な競争力になります。