我刚才翻了一下我的收藏夹，我上知乎的前两年，知乎数学版块的画风还是这样的：如何评价陶哲轩的工作？.可以看下置顶匿名用户的全英文答案，我和此人有过一面之缘，他还送过我一本数学书（流形拓扑的，虽然我好像没怎么翻过。。）；后来他跟我说尝试过好几次要删知乎账号都没有成功，大概觉得知乎现在的氛围也没有待的必要了吧。我最喜欢的一个答案是为什么有人喜欢数学？同样是那位匿名用户的全英文答案，读起来真是荡气回肠。现在的知乎再写全英文回答，估计评论区90%都是喷子了。

那个年代的数学答主么，印象比较深刻的还有 @Sun math ,这个账号似乎是好几个人共用的？每次回答都会在末尾署名。我上知乎的前两年，写数学答案真的是特别谨慎的，不是怕被别人骂装逼，是怕被其他数学答主找出知识性错误、批评，如果某个专业问题被那个领域的专业答主答了，我一般也就不会班门弄斧了。后来我粉丝数上升了，有人回过头邀请我答以前的题目，我看到已经有很好的答案也不会答了。而现在呢？当然我不会故意写错的答案去误导别人，但是我可以确信，如果我答案里不小心在专业知识方面犯了错、或者我本来理解就有偏差，大部分情况下几天之内都不会有人提醒我，因为看得出错误的人已经不怎么上知乎了。

现在的知乎，也还是有学术输出的啊，比如数学系の生活札记。还有我那个几何学漫谈下面大家投稿的几篇文章。只是这些专栏/答案在流量方面是小户啊，不能为知乎吸引新用户或者创收啊，所以知乎的算法不会推荐啊。之前答类似问题的时候，我吐槽现在写数学答案都没人关注了，然后评论区就有人反问我“写数学答案难道是为了求关注么？”朋友，靠谱的数学回答关注量低，是写答案的人损失更大呢，还是想找这些答案却找不到的学习者损失更大呢？知乎的算法机制都开始逆向淘汰了，却还有人想不明白这么简单的逻辑。。我的粉丝量大一点对知乎数学版块大概也是好事吧。我会继续为我觉得靠谱的数学答案/文章点赞，即使不能对抗知乎的评选机制，起码能让几万粉丝中的数学爱好者们受益。

shaodongwang 网友的相关建议:

近期用知乎的时候发现了非常多有趣且深度的用户，在这个周五晚上等饭的时候赶紧来答一下，我之前本身做的是金融，所以关注的金融答主比较多，优秀回答者之类的就不用说了，推荐一些目前还未被大家所知的宝藏作者。

业界 - 金融、经济、财务

@bubo ，参与过 LIBOR 的 Replacement，答了这题之后就关注了如何评价Libor退出历史舞台？

@林景熙，中金的分析师，看写的文字应该是研究背景出身，还期待以后能多看到专业的干货呀媒体报道称字节跳动战投部门或解散，赵鹏远将带 5 个人转入总裁办，背后有哪些信息值得关注？

@Alphabeta ，前 JP Morgan，现某互联网公司战略，写的文字很厚重，对用户和社区有研究～哔哩哔哩 2020 Q2 营收同比增长 70%，超出预期，如何看待 B 站的未来？

@吾省三，东方资产管理的，之前有一些非常好的回答，近期回答感觉有点放飞了... ...如何确定未上市企业的利润真实性？

@兔阿娜阿娜，未知......但是感觉做一级市场的，看到答 ESG 的那题就觉得很专业要关注了如何看待 Nike、优衣库、GAP、Zara 等品牌均在境外官网发布「禁用新疆棉花」的声明？

@水心记高盛感觉是做 FE 的，经常答专业向的题，非常喜欢啊在高盛 (Goldman Sachs) 工作是一种怎样的体验？

@cxysdfz 感觉是国内券商做一级的，具体未知，靠谱券商里哪个部门最好？

@黄金豆沙包高盛的 Quant，苏黎世大学毕业，之前看到是因为答了 Jan Street 一题，非常靠谱，但是看起来是匿名了，嘤嘤嘤在苏黎世大学（University of Zurich）读书是一番怎样的体验？

@六便士清华毕业，现在是某家券商，感觉像是做研究，写了券商里哪个部门最好？一直等等你更新啊！

@will shen 欧洲气候基金的 D，非常非常非常靠谱，也很认真输出内容，回答这题的时候都哭了，狂赞啊，想到之前我自己做过的一个 Deal 也是很类似，企业并购是如何创造价值的？

@mydeartan 从投行到 PE，挺棒的，说得很中肯，但是就答了一题......还是期待更多呀从投行跳到 PE/VC 的人现在工作生活的状态是怎样的？会有怎样的改变？

@雷诺威感觉是北京的券商投行部请问投行对于社会的贡献是什么？

@Mercer 感觉是某家自营......感觉是经济学专业背景，看这个回答就挺靠谱的如果美联储加息之前先缩表对资产价格有何影响？

@seraph 感觉是债券的二级（错了别打我......）债券交易员、债券研究员（宏观/信用）该怎么选？

@Bunny Rabbit 应该是在一家 NY 的买方，也非常靠谱为什么消费股和科技股总是背道而驰？

@Roamer 应该是税务系统的老师，回答也非常认真如何看待公司被税务稽查这件事？

@Douns 地区地方性银行总行，感觉是川渝，主要在专栏中输出Douns：债论-城投系列（二）-地方政府支持城投的N种方式

@XXXX 看起来现在主要做一级市场，话说这个名字真的是......找起来太费劲了！波士顿咨询(BCG）的企业文化是怎样的，推荐应届生加入吗？

@枫叔感觉非常有料，还期待多输出呀波士顿咨询(BCG）的企业文化是怎样的，推荐应届生加入吗？

@wohenhao 应该是美国 BB 投行的全球投资银行实力排行榜是怎样的？

@任和是 Blackrock 的 Quant，回答都很干货，还期待新的呀贝莱德 (BlackRock) 看上了 Andrew Ang 教授的哪方面学术研究将其从学界挖到业界？

@Zheyin Zhao 在 TwoSigma 做，输出的内容都非常硬核价值投资和量化有哪些交集？在哪些方面量化方法可以辅助基本面分析？

学界 - 经济学、统计学、金融学

@史震涛耶鲁的计量经济学毕业，现在港中文担任 AP，非常靠谱啊经济学专业博士如何学好高级计量？

@Shing Chengyui 行为经济学，求多回答专业问题了......！如果想在行为经济学方向继续深造，有哪些学校的硕士或博士项目比较好？

@economics-lover 看专栏文章的质量被感动了......economics-lover：2021年学习总结

@WagonQQ 虽然很久没发了，但是发的话还是很有收获，期待呀 2018 年计量经济学会弗里希奖授予论文《密度经济学：柏林墙的启示》，对城市经济学研究有什么启示？

@吴乐旻之前是 UC Berkley 的博士，现在北大当助理教授，回答有长又短，但是都非常受用如何评价李井奎教授的《大侦探经济学：现代经济学中的因果推断革命》？

其他

@xingzhou 之前在美国的国企......感觉很有趣，推荐关注！国企待久了是什么感觉？

@世袭野人村小组长非常好的提问者，也期待以后的输出呀为什么经济学家们不把实验设备增长模型代入异质企业贸易模型来分析零部件进口呢？

打字太累了！先去玩了......以后慢慢更......也会时不时在 #靠谱的知乎用户# 这个 Tag 中分享

欢迎点「追更」

yzhihao 网友的相关建议:

答一波（怎么标签都是化学，生物....，知乎那最火的计算机呢？#滑稽）：

先吐槽问题，后推荐计算机（机器学习，AI等）相关输出者。

首先，社区越来越大，知乎的一堆问题越来越凸显，很多很不好的风气。也真是林子大了，什么鸟都有。。。

吐槽下问题：

比如现在抖机灵的回答越来越多，有些虽然真的抖的尴尬。但点赞数依然排在回答的第一第二....，真正干货越来越少，干货点赞数完全排在熬鸡汤，秀脸秀身材，抖机灵之后....，很多大佬流失，而且盗版回答，东拼西凑的回答特多，很多人也有应该有同感，@路人甲一下：

在知乎通过卖肉露胸就能吸粉无数....有些做的可以说非常出格...具体可以看下下面的连接。我觉得吧，确实知乎用户多了，不可避免的有这些非常过分东西。但........这也跟知乎某些大V，专为露胸，露大腿的点赞，评论不无关系吧....可能一两个大V这样做，还没什么，但这样做的大V多了.....就呵呵了....

吐槽完一些问题，还是推荐一波咯:

虽然问题越来越多，但知乎还是比较值得关注的社区，来这里搞学术是不科学的，但完全脱离也没有必要，作为日常打发时间，看看大佬的回答和文章，还是可以的：

在下一名程序猿，更细来说是ML，AI相关，下面说下值得关注的学术输出人和有关专栏：

对于用户：可以看看我这个回答，应该都是值得关注的大牛：Evan：知乎有哪些值得关注的计算机领域在读博士？

对于专栏，我觉得不错的，推荐几个：

@郑华滨等人的AI带路党，文章发的不多，但可以说篇篇精品吧~~

@grapeot 等人挖掘知乎里有趣的东西，确实挺多有趣的文章

@何之源的AI Insight，挺不错的吧，质量还好。

@Flood Sung 等人的智能单元，这个专栏还是很多干货的，估计很多人也关注了

@Gapeng 的学术兴趣小组，虽更新慢，但质量真的好！

@忆臻的机器学习算法与自然语言处理，我覃哥的专栏，还是很不错的~~哈。

记得 @王乐写过一篇文章：ML/DL/NLP/AI领域最值得关注的知乎专栏，挺不错的，上面很多专栏都值得关注。

最后必须自荐一波专栏和公众号哈哈：AI遇见机器学习，我的想法是，用空闲写完我知道的整个ML，NLP体系相关知识，形成系统（也写了挺多的了），这样沉淀自己，也算输出干货吧。欢迎关注哦~

shi-zhong-ju-shi 网友的相关建议:

严肃输出有啊，遍地都是。

但关键是，你真的能看下去吗？

知乎远远不是严肃学习的地方，它最多是告诉你该怎么严肃学习，最多是让一个领域的人彼此之间初步地认识认识。真的要严肃地学点什么，你应该上知网下硕博士论文来看，上网找电子版教材和专著来看，上网课自学，上scihub搜论文来看，联系自己的师兄师姐、老板校友，提问题，要程序，旁敲侧击打听内部消息。

shou-xie-de-cong-qian-65-90 网友的相关建议:

————补充一些回答，

知乎是个知识分享的好地方吧，即使够不上学术交流，虽然现在抖机灵的越来越多，但科普+回答也有很多不错的精品！如社会学

@山羊月

经济类话题

@塞冬

，高中数学+数竞+泛数学问题

@白如冰

@sammy711

@Dylan

@张辰LMY

地质类有

@云舞空城

，海洋生物类

@一个男人在流浪

，

@喵鱼酱

,古生物

@老牛头

，遗传学

@李雷

数学类

@Yuhang Liu

，

@dhchen

@酱紫君

，

@马同学

@陆zz

@rainbow zyop

科研+人生经验+飙车 +劝退

@贱贱

，

@BrianRWang

@到处挖坑蒋玉成

@天文类，

@刘博洋

，

@太空精酿

，

@haibaraemily

,化学类

@Luyao Zou

@好大的风

，物理类，

@赵永峰

，

@萨塔妮亚

，

@傅渥成

土木建筑类

@猪小宝

，电气+自动化

@Patrick Zhang

,农业

@龙牙

，围棋

@高飞龙

，乒乓球

@伊萨卡

这些答主的回答对我的帮助特别大，也并非特意的装逼，我想部分大佬有这个想法，可能是知乎的推送有问题，一些撕逼+蹭热点的话题充斥在时间线上，这些也是目前知乎需要改进的地方！

jiehou1993 网友的相关建议:

厚脸皮安利一下自己的专栏，虽然更新有点慢，但干货还是有的

以及收藏夹：

zhang_guo 网友的相关建议:

为了这个答案翻了一下关注列表，把学术向的大V挑出来整理了一下，可能还不太全面。如有疏漏请在评论区at，本答案会持续更新。我的列表里主要以学术大V、科技公司相关的各领域专家、好看的妹子三类，如果对其他领域感兴趣的可以直接翻我的关注列表。

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本答案介绍一下经济学领域的学术大V，排名不分先后，主要看我先想到谁的介绍。

首先是 @司马懿老师，我们都是司马懿老师的粉。司马懿老师是产业组织强校图卢兹经济学院博士毕业，现在在爱丁堡大学商学院做经济学教授，研究领域是理论产业组织。司马懿老师的答案最鲜明的特点是逻辑条理清晰，用很简单的语言把很专业的理论在具体问题背景下解释清楚，学术性和科普性平衡的非常好。司马懿老师是一个非常全能的学者，在管理、计算机、历史等领域也有很专业的输出。（PS：如此全能的学者我认识两个，还有一个是天天把我虐哭的我导师。）举些例子：

劳动经济学：司马懿：为什么明星能赚那么多钱，而科学家却不行？
福利经济学：司马懿：发达国家的高福利制度在造就一批懒人的同时，创造出了更大的社会价值吗？
货币经济学：司马懿：纸币有没有可能完全消失？
产业组织：司马懿：淘宝为什么把「双十一」的红包规则定得那么复杂难懂，是流程设计有问题，还是故意为之？
经济史：司马懿：古代大兴土木，或者大举用兵致使国库亏空，可是那些钱不都到了工匠和士兵手中吗？为什么会使朝代衰落呢？
博弈论：司马懿：3人聚餐后，想玩一个游戏来决定谁买单，这个游戏公平吗？
经济学大数据（司马懿老师本人最喜欢的答案）：司马懿：如何理解马云「未来 30 年，计划经济会越来越大」的言论？

司马懿老师的输出平台：

- 知乎：知乎用户

- 知乎专栏：经史通义

- 微信公众号：经史通义

- 《穿越历史聊经济》：穿越历史聊经济 (豆瓣)

@Manolo 知乎经济学圈的文献帝，北大经院本科毕业，现在在港大做RA。Manolo的答案和文章以相关实证论文的文献综述为主。我们群里的博士生们经常需要找文献的时候直接问他这个领域有什么文献。我开始做我的毕业论文的时候，惊奇地发现他已经把我follow的几篇主要论文都写完了。我也多次和他请教相关领域的文献。他选的很多文章可读性很强，很有趣，推荐几篇主题有趣的：

他的输出平台：

知乎：知乎用户
知乎专栏：辍耕录
知乎专栏：裘箕录
知乎专栏（代发）：量化历史研究

以上两位大V，一位理论，一位实证，如果想对经济学有比较全面的了解，可以从他们的答案开始读起。下面介绍一下各个专业领域的大V。

@慧航上海财经大学的博士，上海对外经贸大学的教授，研究领域为计量经济学。慧航老师的答案比我们计量课讲的还要好，我很多不懂的知识点都是查慧航老师的答案学清楚的，还补充了很多很有用的进一步的知识。推荐一些答案：

线性代数：慧航：线性代数有什么用？学习线性代数的意义在哪？
计量经济学：慧航：什么是双重差分模型（difference-in-differences model）？
计量经济学：慧航：如何用简单的例子解释什么是 Generalized Method of Moments (GMM)？
计量经济学：慧航：为什么样本方差（sample variance）的分母是 n-1？
数据分析：慧航：如何评价「城市数据团」的文章《远离你终将衰落的家乡》？
机器学习与经济学：慧航：机器学习（machine learning）在经济学领域是否有应用前景？
经济学与编程：慧航：学习经济学需要熟悉哪些编程语言？

他的输出平台：

知乎：知乎用户
知乎专栏：码农经济学
知乎专栏：EconPaper
微信公众号：阿尔山下

@chenqin 知乎数据帝。他本人对自己的介绍：chenqin：chenqin 是谁？就不再赘述了。推荐一些他的答案：

城市经济学：上海如果少一千万所谓的「外地人」会怎么样？
人口经济学：chenqin：中国计划生育政策在此之前有过哪些价值和意义？这些价值和意义是否有值得商榷之处？
楼市房价：https://www.zhihu.com/question/19618421/answer/17173452
收入分配：chenqin：为什么富人越来越富，穷人越来越穷？
（重点，数据帝的重要成果之一）新经济指数：新经济指数——用大数据倾听中国未来

@冯晗浙江大学的博士，现在在杭州师范大学做教授。冯老师在知乎上的输出也非常多元全面，推荐一些他的答案：

货币经济学：冯晗：如果世界统一使用一种货币，经济运行会更稳定吗？
宗教经济学：冯晗：肯德基和麦当劳的优惠券意义在哪里？为何不直接降价？
产业组织：冯晗：肯德基和麦当劳的优惠券意义在哪里？为何不直接降价？
算法与经济学：冯晗：如何评价《人民日报》于 10 月 5 日发表的《不能让算法决定内容》？
博弈论：冯晗：博弈论用来解释和解决现实问题和现象的效果如何？都有哪些实例？
同伴效应：冯晗：大学室友对学习成绩有什么影响吗？

@Reinhardt Jin 五道口的博士生，研究领域是宏观金融。这是我们自己的培养体系最缺的，我在这块的知识很多都依靠金老师的答案填补。推荐一些答案：

货币经济学：Reinhardt Jin：支付宝的信用体系会不会带来货币贬值？
金融经济学：Reinhardt Jin：金融是怎么支撑实体经济的？
来自本人的答案总结：FAQ
经济学入门路径科普：拆掉经济学学习的高墙
（金老师有篇介绍自己的研究领域的文章找不到了）
（金老师答案好杂，实在不知道应该推荐啥，求你自己来……）

@星日马新国立的博士生，我的本科校友学长，研究领域是创新。他自己总结过自己的答案：星日马知乎回答精选（经济学部分）。

@扣小米德国的博士生，研究领域同@星日马。推荐一些答案：

经济史：扣小米：德国一战后出现的恶性通货膨胀是如何形成的？
生活中的经济学：扣小米：有什么经济学技巧可以用于日常购物？
欧洲经济：扣小米：英国脱欧对于国际格局有何影响？
机器学习与经济学：扣小米：机器学习（machine learning）在经济学领域是否有应用前景？

@Richard Xu 南加州的经济学博士生，清华经管本科加数双毕业，高中就是高考加竞赛大神（如果本人同意我可以放一下他的百度百科……），研究方向是博弈论和机制设计。他的答案集中在博弈论、各种（我看不懂的）数学问题、算法和计算机问题等，也是一个很全面的大神。他的答案太多，并且技术性总体比较强，就不推荐了（害怕推荐的不好）。关于他的更多介绍，参见他女票的秀恩爱贴：Wentingggg：有一个清华大学的男朋友是一种怎样的体验？

@杨阳港科的博士生，我们院毕业的学长，研究领域是经济史，但其实是个沉迷编程的码农。他有一些很经典的答案和文章，推荐给大家：

@陈茁山大的博士生，研究领域是行为经济学。推荐一些答案：

@由之中科院的博士生。他办过好几次微观经济学的知乎Live，推荐给大家：知乎 Live - 全新的实时问答。

@李佳飞芝加哥大学的博士生。推荐一些答案：

经济学大数据：李佳飞：有哪些经济学论文运用了知名社交网站的数据？
经济学论文：李佳飞：2017 年，哪些经济学论文让你印象深刻？
劳动经济学：李佳飞：「宁愿花 11K 重新招人，也不愿意花 9K 留住老员工」的现象是否属实？为什么会出现该现象？

@豆大福 MIT的博士生。推荐一些答案：

@小铜雀儿 Stanford的博士生，研究领域是经济史。推荐一些答案：

宗教经济学：https://www.zhihu.com/question/39373123/answer/81448759
法律与经济史：小铜雀儿：不同的法律体系会对经济发展有影响吗？
经济学工具箱：小铜雀儿：学习经济学应该掌握哪些数学工具或是学习哪些数学理论？
经济学的数学：小铜雀儿：经济学到底是越来越重视数理推导还是越来越基于经济直觉？

特别推荐一下几位后浪，以 @孙安娜为首的“我在哈佛学经济”专栏团队，成员包括 @Tiffany 等(为什么其他几个at不到)。这个专栏的由来：引子。他们的专栏地址：我在哈佛学经济。

最后介绍一下我自己 @iGuo。我是厦大WISE的大四本科生，主要的研究领域是结构实证方向的应用产业组织和经济学大数据，还是个新手。被导师忽悠上了搞科研的道路一去不复返，更没想到一路跑偏成了程序员、数据分析师、初创数据公司CEO，是个标准的奇葩。最大的爱好是看好看的妹子，最喜欢御姐。准备失学中。实在没有什么拿得出手的答案和文章，就不介绍了。给自己的个人媒体和公司媒体打个广告：

公司公众号：XMUCPP（课题组官号），量潮科技（公司官号），颜值量化研究（项目号）
公司&课题组专栏：China's Prices Project
个人公众号：iGuo说，主要写些自己的日常思考。
知乎： @iGuo
悟空问答：悟空问答

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