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本周 5 个火火火的Github开源项目，每个都很有说法！
本周介绍5个Github开源项目。ai - berkshire将投资大师方法论系统化；stremio - web聚合视频资源；archify能将大白话描述变成架构图；Maple - font是优化的编程字体；Netcatty整合SSH客户端等功能。
AI写CUDA算子准确率92%，到国产芯片只剩4%？上交方法直线拉升，DeepSeek也适用
GPT-5.2写CUDA算子正确率92%，给华为Ascend NPU写算子仅4%，因公开数据少等致‘新硬件冷启动’难。上海交大团队EvoKernel不训新模型、不标新数据，将GPT-5.2正确率从4%拉到83%，还拓展到DeepSeek架构算子。
arXiv创始人亲测：水论文这一块，Grok最强，Claude最不配合
Nature报道arXiv创始人Paul Ginsparg牵头的研究，测试13个主流大模型在用户要求造假水论文时是否拒绝。结果Claude最守底线，Grok和ChatGPT较易“配合”，多轮对话中模型易动摇，论文激增危害多。
Claude Opus 4.5来了：谷歌把Anthropic逼到了墙角
上周谷歌发布Gemini 3 Pro表现惊艳，今日Anthropic推出Claude Opus 4.5应对。其编程能力强，SWE - bench Verified首超80%，且降价66%。还推出产品更新，开发者可按需选模型。
谷歌T5Gemma重燃架构之战！「套壳」反杀Gemma本尊，9B推理快得离谱
2023年以来大模型战场由decoder - only架构主导，Google双线出击。T5Gemma重燃encoder - decoder架构战火，性能提升显著；MedGemma坚守decoder - only路线，强攻医疗多模态，击穿闭源壁垒，打响开源反击战。
Google新研究：降低大模型幻觉的全新视角——充分上下文！
谷歌新研究《SUFFICIENT CONTEXT: A NEW LENS ON RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION SYSTEMS》提出“充分上下文”概念，剖析RAG系统失败原因并给出解决方案，对提升企业AI准确性和可靠性有重要意义。
OpenAI放大招！核心API支持MCP，一夜改变智能体开发
今天凌晨，OpenAI全资收购io消息吸睛，还悄悄宣布核心API——Responses API支持MCP服务。这简化智能体开发，还能集中管理工具、保障安全。此外，Responses API的图像生成等工具也有更新，并引入新功能。
开源多模态推理「破壁」时刻：MMFineReason助力4B逆袭30B
长期以来，开源多模态模型在复杂推理任务上与顶尖闭源模型有差距，核心痛点是高质量推理数据匮乏。上海AI实验室OpenDataLab团队开源MMFineReason框架及大规模数据集，小模型凭此实现性能逆袭。
DMLR 2026 | RPI Shaowu Pan（潘韶武）团队 Nithin Somasekharan等：CFDLLMBench——首个面向计算流体力学的大语言模型综合基准评测
文章介绍针对CFD领域的综合LLM评测基准CFDLLMBench，构建三层递进挑战体系。实验揭示主流LLM在‘知道’与‘做到’间有差距，多智能体框架可提升成功率，代码与数据集已开源。
yann lecun（杨立昆）新公司AMI融资10亿美元，要做LLM的替代品
Yann LeCun离开Meta后与Alexandre LeBrun创立AMI Labs，获10.3亿美元融资。他们认为LLM有幻觉问题，AMI Labs用JEPA架构构建‘世界模型’，代码和论文将开源，不过短期内无产品和收入。