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本周推荐的5个超级6的Github开源项目！
文章推荐了5个Github开源项目。如htmx，能在纯HTML搞定多种交互，无需JS；Flow.Launcher可快速搜索文件、启动应用；Maple Mono是编程字体，中英2:1对齐；Trilium Notes是分层笔记神器；Hyprnote可实时转录会议内容。
腾讯Kuikly框架鸿蒙版正式开源 —— 揭秘卓越性能适配之旅
腾讯将广泛使用的跨端开发框架Kuikly鸿蒙版正式开源，已接入多款业务。它有高性能、动态化特点，适配中解决渲染、文本性能等问题，还优化调试效率，发布Compose DSL Beta版。
个人开发者训400亿参数大模型：分布式算力，DeepSeek架构，3090单卡部署
Nous Research推出Psyche Network，可整合全球算力训练AI。它基于Deepseek的V3 MLA架构，有DisTrO优化器等技术，能让个人和小团体创建大规模模型，还实现40B参数LLM预训练。
氛围编程后，Karpathy又双叒有新「脑洞」！PDF将死，未来99%是AI氛围阅读
Karpathy提出未来研究论文不应是PDF格式，未来99%注意力将来自AI，科研成果应为AI优化。此观点源于生物学家Michael Levin关于为AI写作的讨论，引发众多科技思想者回应。
首篇全新情景认知视角的大模型Agent综述
中科大的这篇Survey从全新情景认知视角对大模型Agent进行综述，给出Agent本质，介绍Agentic AI定义、大模型五层演化理论等，还以OpenClaw为例说明，旨在提供理解框架与未来方向。
告别数据「噪音」，UCSD大模型推理新方法DreamPRM充当「信号放大器」，登顶MathVista测评榜
DreamPRM由加州大学圣地亚哥分校团队开发，在MathVista测评榜夺冠。它通过双层优化框架解决多模态过程奖励模型训练难题，能与多模态大模型集成，提升推理能力，实验效果显著。
V4或Code要来？刚刚，DeepSeek-V3.1-Terminus发布！
DeepSeek线上模型升级为DeepSeek-V3.1-Terminus，单从名字看像是V3终极版，或在筹备V4及Code模型。deepseek - chat和deepseek - reasoner完成升级，此次更新改进语言一致性，优化Agent能力。
告别JSON冗余：TOON让Token成本降低30-60%
LLM交互用JSON有冗余，成本高、速度慢。TOON格式专为LLM优化，结合YAML和CSV特点，比JSON减少30 - 60%的token消耗，还介绍了特性、上手方法、集成实践和适用场景。
字节清华智能体自动写CUDA内核，比torch.compile加速2.11倍
字节Seed与清华AIR团队开源CUDA Agent，在GPU内核优化基准KernelBench上成绩优异。它是大规模智能体强化学习系统，训练数据经多阶段构建，分阶段训练，全面超越商业模型，还开源了训练数据集。
用户被通知烦到关掉 Instagram？Meta：我们反思了，用 AI 给自己“限流”
Meta为Instagram推出新机器学习排序框架，引入‘多样性算法’，在现有互动模型上加‘多样性过滤层’，通过‘乘性惩罚’减少重复内容推送，解决通知疲劳，还计划探索新策略和用大语言模型优化。