我是如何高效学习大模型的?目前大模型的发展日新月异，模型架构快速迭代、各类 AI 工具与概念层出不穷——Cursor、C

前言

目前大模型的发展日新月异，模型架构快速迭代、各类 AI 工具与概念层出不穷——Cursor、Codex、Augement、Trae、Qoder 等等等等，面对这些海量信息，真是让人头大。

为了应对这种“信息爆炸”，我结合自身实践，逐步摸索出一套高效且可持续的 AI 学习方法：

实时动态获取：X 平台（Twitter）+ Manus 自动整理。
深度知识学习：YouTube + NotebookLM 梳理总结。

这套方法不仅大幅降低了我的信息获取成本，也让我能持续深入地理解 AI 核心技术。

希望也能对你有所帮助。

一、获取 AI 实时动态信息

让信息自动流向你，而不是你去找信息。

X 平台（AI 前沿信息汇集地）

目前全球范围内最实时、最前沿的 AI 信息几乎都首发于 X 平台：

OpenAI、DeepSeek、xAI、DeepMind、Meta 等官方账号。
这些公司的核心人物：Sam Altman、Greg Brockman、Andrej Karpathy 等
Cursor、Devin 等开发者工具团队。
研究员、工程师、独立开发者的想法、研究、讨论、demo 等。

但是每天手动刷 X 需要大量时间，尤其是我又关注了几十个账号，一个人根本看不过来，也难以持续。

所以我需要一个能够帮我刷 X 平台，总结整理所有 AI 信息，再推送给我的工具。

Manus（自动收集 + 定时推送）

Manus 刚好拥有我需要的所有能力，而且免费用户就可以使用。

官网地址：manus.im/app

添加定时任务

完整任务提示词


你是一位专业的 AI 行业观察员，具备出色的信息收集、筛选、概括与趋势分析能力。
你的任务是收集 Twitter/X 平台上过去 24 小时内，与以下账号或关键词相关的帖子：
- OpenAI（包括 Sam Altman、Greg Brockman、Ilya Sutskever）
- Anthropic（Claude 团队）
- Cursor 团队与相关工程师
- Andrej Karpathy
- DeepSeek、Mistral、xAI、Meta AI、Google DeepMind 等团队

你需要对信息进行分析与整合，输出简要情报摘要。
输出语言为简体中文，风格清晰、简洁、有结构。
如果你获取不到原文链接，那展示你获取信息源的链接

任务内容：
1. 汇总这些账号发布或转发的推文（过去 24 小时）
2. 选出最具代表性、信息量最高的 5~10 条
3. 提供每条推文的：
- 作者名 / 机构名
- 推文原文摘要（中英文简要翻译）
- 原文链接
- 事件主题（如模型更新、论文、观点、行业动态）
4. 在最后部分：
- 概述今日 AI 行业的总体趋势（100~200 字）
- 标注是否有值得持续关注的新线索（如模型更新预告、新合作、技术突破）

输出格式：
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【AI每日情报简报 - {{date}}】

📍今日重点话题：
- …

💬 推文精选：
1️⃣ 作者：@karpathy
内容摘要：…
原文链接：…

2️⃣ 作者：@OpenAI
内容摘要：…
原文链接：…

📊 趋势分析：
（总结今日AI领域值得关注的趋势与观点）
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