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私が追っている X の AI アカウントをまとめた

2025/02/17に公開
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tl;dr

  • 表題の通り、AI 関連情報をキャッチアップする際に追っているアカウントをまとめたよ
  • X をどうキャッチアップに使っているか、どうキャッチアップしていないかをまとめたよ

はじめに

X でのキャッチアップ、正直疲れませんか?

ChatGPT 公開以後、2022 年 12 月より継続的に AI 関連情報(特に一次情報)をキャッチアップ、微力ながら発信を続けている私が、どの X アカウントから情報を仕入れているかをまとめたものが本記事となります。

前置きで恐縮ですが、私個人のバイアスを多分に含むこと、流動的であることをご了承ください。「発信者」とすると企業アカウントはどうなるの?という疑問が湧くので一律「アカウント」と表記させてください。あくまで参考程度に。自己紹介は省略しますが、気になる方は X の「さらに表示」をご覧ください。

また、普段は note で記事を公開しています。今回は note の X プロフィールリンクを貼った時のサムネが気に入らないのでこちらにて。note の運営さんどうにかして!

https://note.com/schroneko

蛇足ですが

Zenn CLI オススメです。いまちょうど書いていますがかなり快適。やり方はこの記事とリプ先の公式記事だけで導入できました。オススメ。

https://x.com/schroneko/status/1891152666681610267

どうやって X でキャッチアップをしているか?

細かい話はいいからはよリスト出せえ!と思われる方はどうぞ -> アカウント一覧

私は X のリストをふたつ、ホームに固定して使っています。

Primary / Secondary とリストを分けていて、基本的には Primary しか開きません。Primary はすべてのポストを読みます。Secondary は気が向いたら読みます。おすすめ欄やフォロー欄はノイズが多いのでほぼ見ません。

リストはプライベートにしています。私は相手方に通知がいくと迷惑かなと思うタイプです。

リストを使ったことのない方もいらっしゃるかもしれないので簡単に説明すると、X の特定のアカウントをまとめておいて、リストを開くとそれらの方の投稿のみが表示されるものです。サイドバーより「もっと見る」をクリックすると「リスト」が開けるかと思います。

リストの右にピン留めマークがありますので、そちらを青塗りにしておくと X のホーム(X を開いた時の画面)からすぐに情報を拾うことができます。以前は丁寧に管理をしていたのですが、いまは三つに絞っています。新規の方をまずは Secondary に入れて、OpenAI の投稿並みに追うべき情報であれば Primary に移動 or 外すという運用をしています。

アカウント一覧

Primary / Secondary の区別はせず、プライベートリストの中からピックアップしています。フォローされるのいやそうだなと、意図的に書いていない方もいます。ここに書いていない方は有益ではないとまでは言っていないからね!!!か、勘違いしないでよね!

順不同です。入れ忘れていたら追加します。実際にはリストに入れていないけれどキャッチアップ対象としている方も載せています。


https://x.com/OpenAI

説明不要でしょう。ここが AI 界隈の震源地です。ChatGPT を開発しています。


https://x.com/sama

言わずもがなですが、OpenAI CEO のサムアルトマン氏。


https://x.com/OpenAIDevs

OpenAI の開発者向け情報。ユースケースや細かい技術的なアップデートなど。


https://x.com/AnthropicAI

ここも震源地。Claude を開発しています。Claude はいいぞ!


https://x.com/alexalbert__

Alex Albert 氏。Anthropic の DevRel の方。Claude の Tips や公式情報の補足、Cookbook などの情報を発信されています。


https://x.com/hillbig

Preferred Networks の岡野原大輔さん。インパクトの大きい論文は必ずまとめていらっしゃいます。

X からは離れますが、岡野原さんのランチタイムトークもおすすめです。時々見ています。

https://a03.hm-f.jp/index.php?action=BN&gid=15&aid=946&bn_code=847b025ee8c0f2d5466573219aa1245f

いろいろ著書がありますが、ひとつだけあげるとするなら『拡散モデル』でしょう。


https://x.com/chokkanorg

東工大の岡﨑直観先生。日本語の大規模言語モデルとして性能の高い Swallow を中心とした研究開発をされていらっしゃる研究室の教授です。

著書は『自然言語処理の基礎』がオススメです。


https://x.com/shanegJP

シェイングウさん。Google DeepMind -> OpenAI -> Google DeepMind で、いまは Google Gemini の非英語向け事後学習をされています。


https://x.com/awnihannun

Awni Hannun 氏。Apple の機械学習の研究者で、MLX 関連の情報を発信されています。Apple 製品でローカル LLM を動かしたい方は見ておくと良いです。


https://x.com/sdrzn

Saoud Rizwan 氏。コーディングエージェントの Cline の開発者。


https://x.com/OfficialLoganK

Logan Kilpatrick 氏。Google AI Studio の中の人。


https://x.com/ggerganov

Georgi Gerganov 氏。GGML や GGUF、llama.cpp の開発者。


https://x.com/danielhanchen

Daniel Han 氏。Unsloth の開発者。


https://x.com/reach_vb

Vaibhav Srivastav 氏。Hugging Face の方。


https://x.com/calebfahlgren

Caleb 氏。Hugging Face の方。Hugging Face の話だけではなく、いろんな論文やリポジトリなどについても投稿されています。


https://x.com/_akhaliq

AK さん。Gradio の中の人。ポストが多過ぎるのでリストには入れていません。

Hugging Face Daily Papers に AK さんピックの論文が流れてきます。毎日読んでいます。ただ数日遅いです。

https://huggingface.co/papers


https://x.com/arankomatsuzaki

Aran Komatsuzaki さん。GPT-J や LAION を聞いたことのない方はきっといないでしょう。AI 界隈で聞いたことがなければ申し訳ないですがモグリです。基本的に AK さんより論文のピックがはやいです。


https://x.com/ikuyamada

山田育矢さん。『大規模言語モデル入門』、『大規模言語モデル入門 Ⅱ』は LLM をやるなら必ず読んでください。


https://x.com/iwiwi

秋葉拓哉さん。生ける伝説です。いまは Sakana AI にいらっしゃいます。


https://x.com/okoge_kaz

藤井一喜さん。東工大の修士の学生さん。実績と経験が桁外れ。


https://x.com/aratako_lm

Aratako さん。オープンデータセットやモデルの公開をされています。松尾研 LLM 講座の優秀賞受賞者です。


https://x.com/odashi_t

Odashi さん。LLM-jp のモデルを開発されています。


https://x.com/asap2650

asap さん。きちんと理論を理解しようとされていて勉強になります。


https://x.com/p1atdev_art

Plat さん。LLM / 画像生成ともにモデルを作ることのできる方。勉強になっています。


https://x.com/ce__lery

celery さん。大規模言語モデルの事前学習の記事の頃から追っています。つよつよです。


https://x.com/WMjjRpISUEt2QZZ

ぱぷりか炒めさん。継続的に LLM の GGUF 変換をされています。彼の Hugging Face を見ると LLM の歴史がわかります。


https://x.com/CurveWeb

はちさん。note をよく見ています。はやいのに地に足がついています。見習いたい...


https://x.com/hpp_ricecake

hpp さん。高性能な埋め込みモデルを作られています。


https://x.com/bilzrd

Bilzard さん。きちんと理解されていらっしゃる方なのでめちゃくちゃ勉強になっています。


https://x.com/npaka123

npaka 大先生。リポストが多いのでリストには入れていません。主に note を追って、時々抜け漏れがないかフェッチしています。いつも npaka 大先生よりもはやく検証記事を公開することを目標にしています。


https://x.com/iScienceLuvr

Tanishq さん。19 で PhD というのはわけがわからないよ。最前線のひとりです。


以上となります。

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