AI资讯速览是一份每日AI行业新闻精选。全部内容由算法筛选、AI撰写、人工监控质量。这是李自然的个人项目。
为什么做这个
中文AI资讯存在一个结构性问题：大部分内容是对英文一手信息的二次加工。
这个加工过程中，信息会发生系统性的变形。
标题被改写成情绪化的表达——「炸裂」、「杀疯了」、「颠覆一切」。
弱关联的事实被拼接成因果叙事。团队里找到一个华人成员就变成「中国力量」的故事。一篇论文的局部结论被放大成全局判断。
还有一层更隐蔽的问题：相当一部分看起来像正常报道的内容，实际上是付费商业合作。这些「商单」不会标注为广告，读者无从分辨自己看到的是编辑判断还是商业推广。
不是每个作者都有意为之，但流量机制和商业模式共同奖励这些做法，结果就是读者很难从中文渠道获得接近原貌的AI行业信息。
AI资讯速览试图提供另一种选择：直接从英文一手信息源抓取，用算法评分筛选，由AI按新闻写作规范撰写，全程不做人工内容干预。
不保证比别人更有深度，但保证更接近事实原貌。
适合谁读
如果你符合以下描述，这个产品可能适合你：
- 更看重客观中立，而不是观点输出
- 想知道「发生了什么」，而不是「这意味着什么」
- 希望信息来源可追溯，每条新闻都能点回原文验证
- 受不了情绪化标题和民族主义叙事框架
如果你想看有温度的分析、有洞察的评论、有立场的解读——这里不是合适的地方。这些内容同样有价值，但AI资讯速览提供的是不同的东西：经过筛选和整理、但未经深度加工的冷冰冰的事实。它更接近新闻通讯社的产品形态，而不是杂志或自媒体专栏。
信息来源
全部信息源来自英文互联网。不使用任何中文信息源。
这不是偏见，而是现实：AI行业的一手信息几乎全部以英文发布。公司公告、论文、产品发布、政策文件的原始出处都是英文。从中文二手源抓取再翻译回来，只会引入更多噪声。
当前监控的信息源包括：
公司官方博客：OpenAI、Anthropic、Google AI、DeepMind、Meta Engineering、NVIDIA
科技媒体：MIT Technology Review、The Verge、TechCrunch、Ars Technica、Wired、404 Media
社区与论文：Hacker News（AI相关讨论）、HuggingFace每日热门论文
行业Newsletter：Import AI（Jack Clark）、Ben's Bites、Latent Space、Interconnects（Nathan Lambert）、AI Snake Oil（Arvind Narayanan）、One Useful Thing（Ethan Mollick）
独立博客：Simon Willison's Weblog
共计20余个信息源，覆盖从前沿研究到产品发布到行业分析的完整光谱。每个源的抓取频率和过滤规则不同，按各自特性配置。
筛选机制
原始抓取的新闻条目远多于最终呈现的内容。筛选通过两层完成：算法评分和AI选题。
算法评分
每条新闻进入系统后，按以下维度自动评分：
- 多源交叉验证：同一事件被多个独立信息源报道，加分。这是最强的重要性信号——如果只有一个源提到，可能只是那个源觉得重要
- 社区热度：Hacker News的点赞和评论数、HuggingFace论文的投票数。社区共识是另一种验证
- 来源权威度：公司官方博客（OpenAI发自家产品公告）和一线科技媒体的报道，权重高于聚合类Newsletter
- 时效性：24小时内的新闻获得加分，避免旧闻占位
评分超过阈值的条目进入「重点关注」池，其余进入「值得关注」池。所有条目都会进入下一步的AI选题环节。
AI选题
算法评分解决「什么是重要的」，AI选题解决「今天讲什么故事」。
AI会从当天所有候选条目中选出3个值得深入报道的故事。选题遵循几个原则：
- 故事覆盖不同领域，避免同质化；叙事方式也刻意错开，避免阅读疲劳
- 每个故事会综合多条相关信息源，而不是对单条新闻的简单复述
- 参考近几天已发布的内容，避免重复选题
没有入选主题文章但仍然值得关注的条目，会以快讯形式呈现。
关于中立性
这是这个项目最核心的原则：人只调算法，不碰内容。
具体来说：
- 信息源权重、筛选规则、编辑规则——这些由人制定
- 每天选什么题、怎么写、用什么标题——这些由AI基于规则自动完成
- 我会监控每天的产出质量，发现问题后调整规则和算法，但绝不直接修改某篇文章的内容或选题
这样做的目的是建立一个可信的隔离层：读者看到的内容不受任何人的主观偏好、情绪或利益影响。如果某天的内容有问题，那是算法或规则的问题，修复方式是改规则，而不是改内容。
关于商业利益：本站不接受任何形式的商业合作内容（商单、软文、付费推荐）。所有选题和排序完全由算法决定，没有任何条目因为商业关系获得曝光。如果将来引入广告，会以明确标注的广告形式展示，绝不混入正文冒充编辑内容。
产品形态
每天一期，北京时间上午更新。每期包含3篇主题文章和若干条快讯，总阅读时间约5分钟。
覆盖方向包括：模型发布、AI代理、安全与对齐、行业动态、开发工具、研究前沿、产品应用、开源生态、政策监管、劳动力影响。选题不追求面面俱到，每天只挑最值得讲的3个故事，宁可漏掉也不凑数。
已知局限
坦诚说明这个项目的不足：
英文源偏向：信息全部来自英文互联网。实际上，国内头部AI公司（DeepSeek、字节、阿里等）的重要发布通常也会同步英文渠道，主流英文科技媒体对中国AI动态的报道也越来越密集，所以大事件不太会漏掉。但纯粹面向国内市场的产品更新、政策细节、行业八卦，确实不在覆盖范围内。
AI生成的固有限制：文章由AI撰写，可能存在对原始信息的理解偏差。虽然所有文章都附有来源链接供读者验证，但AI不是记者，不会打电话求证、不会追问细节。
评分规则的偏向：当前评分体系偏重社区热度和机构权威度，这意味着小团队的突破性工作、冷门但重要的研究方向，可能被系统性低估。
无追踪更新：每条新闻反映发布时的信息快照。如果后续有重大更正或反转，除非它本身成为新的新闻事件，否则不会被追踪。
单人项目：这是一个个人项目，不是新闻编辑部。没有事实核查团队，没有多人交叉审核。我能做的是设计好规则、监控好结果、及时修复问题。
常见问题
AI会有偏见吗？AI写的内容可信吗？
会。AI模型本身带有训练数据和设计者赋予的倾向，不存在真正「无偏见」的AI。我能做的是：制定尽可能中性的编辑规则，要求AI基于事实陈述而非观点输出，并且始终不计成本使用当前最强的模型。这个站帮你发现值得关注的事，不替你下结论。
和自己用AI总结新闻有什么区别？
你让ChatGPT「帮我总结今天的AI新闻」，它只能基于训练数据或联网搜索拼一个大概。这个站的价值在上游：我花了大量时间筛选和配置20多个信息源、设计多维度评分规则、调试去重和反重复机制、打磨写作规范。你看到的5分钟阅读内容，背后是一套持续运行和迭代的系统。这些不是一句prompt能替代的。
和直接看英文信息源有什么区别？
如果你英文阅读没有障碍，而且每天有时间刷Hacker News、TechCrunch、The Verge、几个公司博客再加几个Newsletter——那你确实不需要这个站。这个站解决的是「我知道信息在那里，但我没时间每天自己去筛」的问题。20多个源的聚合、交叉验证、评分排序，压缩成3篇文章和几条快讯，中文呈现，5分钟读完。
这个项目能持续运行吗？
我自己就是这个产品的第一个用户——做这个站的原因就是我本身需要每天高效获取AI行业的一手信息。这不是一个一时兴起的副项目，而是我自己每天在用的工具。只要我还在这个行业，这个站就会持续运行和迭代。技术上，整个流程从抓取到发布完全自动化，运行成本很低，不依赖我手动操作。
发现内容有误怎么办？
欢迎反馈。如果是事实错误，我会检查是信息源问题还是AI理解偏差，然后修正对应的规则。如果是选题偏差（漏掉了重要事件），我会检查评分规则是否需要调整。修复方式永远是改规则，不是改内容。