1樓：zyzzzzz
NLP：@夕小瑤
@李紀為
@Towser
@熊辰炎
@駱梁宸
@王贇 Maigo（語音）@吳俁
@霍華德
@Tao Lei
@劉知遠
@憶臻@蕭瑟
CV:@mileistone
@Filestorm
@Naiyan Wang
@周博磊
ML (and theory):@Xenophon Tony@光喻@杜少雷
@2prime
@覃含章（優化）
AI system: @賈揚清
@陳天奇
@李沐@謝流遠
data mining/推薦系統：@陳然
@王喆RL: @田淵棟
躺學：@微調
@奈米醬
其他領域我關注了 @阿萊克西斯
@羅秀哲
@Milo Yip
@醬紫君
感覺自己雖然不搞nlp，但知乎上nlp活躍的大神多一些，所以關注得反而多...
2樓：Smith George
編譯原理和程式語言方面可以關注@千里冰封你懂嗎@劉雨培
@藍色@RednaxelaFX
@暮無井見鈴
至於圖形學可以關注 @Milo Yip
@叛逆者
機器學習方面建議 @霍華德
@王贇 Maigo
字型方面可以關注 @李阿玲
@Belleve
其他: @尤雨溪 (vue的作者) @開源哥@圓角騎士魔理沙
@嬴無翳
@平平淡淡紅美鈴
知乎有哪些值得關注的計算機領域在讀博士？
憶臻 我補充知道的幾位nlp方向的博士。果醬師兄 jiangfeng目前在mit做博后董力 董力目前愛丁堡大學博士 桂林桂林博士，雖未見面，聊過幾次，倍感親切。劉李嫣然香港理工大學博士，第一次主動花錢買過她的chatbot課，講的很好！其它後面補充。哈哈 補充幾位從事體系結構的博士 李博傑 微軟亞洲...
你所在的電腦科學領域的 big picture 是怎樣的？
散養RA，老師比較寬容，自己挑了transfer learning方向，結合組裡背景，做一些Data Mining和Vedio Image的嘗試。當然，如果本科畢業還有實驗室願意繼續包養我，搞東搞西再幹它個二十年不成問題。1.遷移媒介方面，抽象程度會越來越高，從假設因果，到資料 示例，再到模型 特徵...
知乎上為什麼這麼多人力挺電腦科學？
只有你進來了才知道它有多好玩，有多博大，有多前途光明。嘗試了CS但不選擇的人是沒有緣分，連CS都不想嘗試的人就是傻了。我真心的。 轉計算機至少比轉基因要好。喜歡計算機是因為 1 思考的樂趣，2 賺錢 大部分理論研究難以滿足2，而體力勞動和重複型別的工作難以滿足1。 yonka 資訊時代，程式設計本來...