인용된 글을 쓴 지 대략 4달이 지났습니다. 일부는 빠지고, 새로운 AI 프론티어 연구자들을 추가했습니다.
AI를 배우기에 좋은, 활발히 양질의 활동을 하는 계정 위주로 재구성했습니다. 이번에도 @grok 이 선정했어요.
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@karpathy — Andrej Karpathy
AI계 최고의 교육자 중 한 명. OpenAI 공동 창업 멤버이자 전 Tesla AI 디렉터로, 현재 Anthropic 사전학습 팀에 합류. 딥러닝·LLM 내부를 명확하게 설명하는 포스트를 가끔 올리며, ‘vibe coding’ 등 개념을 퍼뜨린 인물. 게시 빈도는 낮지만 한 번 올리면 신호 대 잡음 비율이 최상급이라 팔로우 가치가 가장 높습니다.
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@rasbt — Sebastian Raschka
LLM 연구 엔지니어이자 《Build a Large Language Model (From Scratch)》 저자. 전 위스콘신대 교수로, 실용적인 코드 중심의 아키텍처 분석·튜토리얼·최신 논문을 꾸준히 공유. 최근에도 모델 증류 등 구체적 실험 결과를 활발히 올려 엔지니어와 학습자에게 특히 유용합니다.
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@chipro — Chip Huyen
머신러닝 시스템·AI 엔지니어링 전문가. 《Designing Machine Learning Systems》와 《AI Engineering》 저자이며, 스탠포드 강의 경험과 NVIDIA·Snorkel 출신. 프로덕션 AI의 평가·데이터·비용·속도 등 실무 관점을 날카롭게 정리해 올려, 시스템을 실제로 운영하려는 사람에게 가치가 큽니다.
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@simonw — Simon Willison
Django 공동 창시자이자 Datasette·llm 도구 제작자. 새 모델·에이전트가 나오면 바로 직접 테스트하고, 실제 프롬프트·결과·실패 사례·보안 이슈를 상세히 기록. 이론보다 ‘지금 실제로 무엇이 되는지’를 보여주는 최고 수준의 실무 계정입니다.
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@emollick — Ethan Mollick
와튼 스쿨 교수이자 AI·혁신·교육 연구자. 모델 실험, 업무·교육 현장 적용 사례, 과장과 현실을 구분하는 분석을 자주 공유. 논문·데이터에 기반한 실용적 인사이트가 많아, AI를 ‘써보는 것’과 ‘이해하는 것’ 사이를 메워주는 계정입니다.
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@AndrewYNg — Andrew Ng
Google Brain 창립 리더, Coursera 공동 창업자, DeepLearning AI 설립자. 스탠포드 교수로 AI 교육 대중화에 기여. 적용 가능한 전략, 스킬 맵, 산업 도입 트렌드를 꾸준히 올려 넓은 시야와 학습 경로를 잡는 데 도움이 됩니다.
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@fchollet — François Chollet
Keras 창시자이자 ARC-AGI 벤치마크 공동 창립자. 《Deep Learning with Python》 저자. 현재 AI의 한계와 ‘진짜 지능’에 대한 비판적·구조적 분석을 자주 올리며, 패러다임 변화를 설명하는 차트와 글이 학습에 특히 유용합니다.
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@maximelabonne — Maxime Labonne
Liquid AI Post-Training 헤드. LLM 파인튜닝·오픈소스 모델 전문가로, 관련 책과 인기 코스를 제작. 최신 파인튜닝 기법, 오픈소스 도구, 실전 팁을 활발히 공유해 직접 모델을 다루는 빌더에게 바로 도움이 됩니다.
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@lilianweng — Lilian Weng
OpenAI 연구원(이전 Thinking Machines Lab 공동 창업자, 전 OpenAI 안전 연구 부사장). Lil’Log 블로그를 통해 트랜스포머, RLHF, 에이전트, 하니스 엔지니어링 등을 깊이 있게 설명. 긴 글과 함께 요약 포스트를 올려 심화 학습에 최적입니다.
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@ylecun — Yann LeCun
Meta 수석 AI 과학자(전)이자 튜링상 수상자, CNN 선구자. 현재 세계 모델(World Models)·JEPA를 강력히 옹호하며 LLM 중심 접근의 한계를 날카롭게 비판. 연구 논쟁과 아키텍처 방향성에 대한 관점을 활발히 공유해 균형 잡힌 시각을 유지하는 데 좋습니다.
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@demishassabis — Demis Hassabis
Google DeepMind CEO이자 공동 창업자. AlphaGo·AlphaFold를 이끌었으며 2024년 노벨 화학상 수상. AI for Science와 대규모 연구 성과에 대한 권위 있는 업데이트를 선별적으로 올려, 프론티어 연구 방향을 파악하는 데 유용합니다.
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@bcherny — Boris Cherny
Anthropic Claude Code 헤드(Staff Engineer). TypeScript 관련 저자이자 전 Meta 엔지니어로, AI 코딩 에이전트 도구의 핵심 인물. Claude Code와 코딩 워크플로우에 대한 실무 인사이트·내부 동향을 직접 접할 수 있어 에이전트 개발에 관심 있는 사람에게 가치가 높습니다.
Grok이 선택한, 12명의 프론티어 AI 연구자 리스트입니다.
팔로우할 가치가 높은 순으로 리스트를 짰습니다.
@grok 동의하지?