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优步通过实时信号与 Listwise 排序改进餐厅推荐

优步在Uber Eats推荐系统引入实时用户信号与Listwise排序法，用实时信号处理层替换早期特征流水线，还引入Listwise排序优化候选餐厅排序，降低特征漂移，保障系统性能。

近日，摩尔线程举办「SGLang × MUSA Meetup」，分享与 SGLang 社区及 MUSA 生态协同进展。其 MUSA 后端已加入 SGLang 官方支持体系，代码合入主线，还在多方面取得成果，众多开源项目核心维护者参与探讨国产 AI 算力。

哈佛毕业女生 Eva Tuecke 和 Catherine Yeo 创立 Altara 公司，获 700 万美元种子轮融资。其系统能整合电池等物理科学领域分散数据，将故障排查时间从数月缩至几分钟，还能确保输出可审查，适应不同机构需求。

Meta发布首个AI模型Muse Spark，是多模态推理模型，在部分健康和多模态测试领先，编程与智能体任务有不足。Meta披露技术细节少，该模型基准测试有竞争力，但其从开放转向封闭引开发者担忧。

当前大模型发展对计算硬件需求增长，数据搬运成隐性开销。中科院团队成果Ouroboros实现晶圆级芯片，解决数据搬运问题，虽面临挑战，但性能与能效表现显著，验证了“存算一体+晶圆级集成”路线可行性。

4月5日，LangChain创始人Harrison Chase阐述对Agent自我进化的思考，认为Agent系统可在Model、Harness、Context三层持续进化。知名开源框架DeerFlow联合作者Daniel也补充了团队思考。

南京大学与上海人工智能实验室联合推出 LoCoMo-Refined，这是严苛的 Agent 记忆评测基准。它指出当前记忆评测基准有两大漏洞，在其标准下主流记忆框架得分普降，且相关数据集和评测脚本已开源。

南洋理工、北航与合工大联合提出CARE Transformer，以非对称解耦建模局部与全局，降低计算开销、提升特征表达。实验显示其在移动端低延迟高精度，打破“效率与精度不可兼得”困局。

OpenClaw 3.24 发布，改动显著。Skills 安装更顺滑，系统自动检测依赖；控制台界面大改，侧边栏更易用；修复媒体文件访问漏洞；Microsoft Teams 支持升级；还修了多平台群聊 Bug，新增 API 端点，提升 RAG 兼容性。

2026年，99%企业用AI未盈利。如今模型性能差距小，壁垒在context。Data不等于Context，企业需挂钩业务结果、构建反馈闭环与专属上下文系统。特赞GEA是这样的企业级智能体系统。