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7个AI玩狼人杀，GPT-5获断崖式MVP，Kimi手段激进

OpenAI总裁转发基准测试，让7个LLMs玩210场狼人杀。GPT - 5胜率96.7%断崖式领先，国产Qwen3和Kimi - K2分列第4、6。测试方分析模型性格，还借此研究LLMs社会行为，长远目标是实现AI驱动的市场研究。

DroidMind是开源MCP服务器，将Android的ADB能力结构化暴露给支持MCP的AI客户端。适合调试、测试等场景，能让AI执行设备操作，有设备管理、调试信息获取等功能，使用体验友好且安全。

Epoch AI和曼彻斯特大学发布FME基准测试论文，让68道未解数学难题成5个顶级AI的考场。GPT - 6 Astra成唯一得分非0分模型，放宽预算共解开5道，其余4个AI全交白卷。该测试是对陶哲轩批评的回应。

UltraRAG是基于MCP架构的轻量级RAG开发框架，核心设计工程友好。其3.0版强调推理可视化，适用于科研复现、企业知识库问答等场景，还介绍了使用方式，能解决RAG落地痛点。

新加坡南洋理工大学等科研机构联合推出Light - X，全球首个「镜头×光照」双控4D视频生成框架。它解耦相机与光照，在扩散模型中融合，还构建Light - Syn数据管线，实验显示其效果显著优于现有方法。

文本摘要质量评估需兼顾多维度，但开发者优化时易顾此失彼。Li Auto团队提出HVO，基于GRPO框架，让7B模型在摘要任务媲美GPT - 4，且生成内容更简洁，成果被ICASSP 2026接收。

前端开源项目 Tailwind CSS 面临生存危机，创始人 Adam Wathan 称因 AI 对业务模式冲击大，一天内裁掉工程团队约 75% 员工。如趋势不变，约 6 个月后无法发工资，这与它在 AI 领域受欢迎形成反差。

弗吉尼亚理工大学研究团队提出 LensLLM 框架，基于 PAC - 贝叶斯泛化界限揭示 LLM 微调性能“双相演进”，可精准预测微调性能、大幅降低计算成本，为 LLM 选型提供新工具。

本文分享开源项目 SeleniumBase，它包装 Selenium 的 WebDriver API，功能强大。支持主流浏览器，内置测试框架，能搞定防爬检测。有智能等待等特色，安装简单，GitHub 有大量示例。