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Google | 溯源分析RAG系统错误，提出选择性生成框架，让RAG问答准确率提升10%
Google对RAG系统错误深入分析，引入‘充分上下文’概念，指出幻觉或因上下文不足。构建评估器，提出选择性生成框架，结合多信号决策，实验显示可让RAG问答准确率最高提升10%。
Moltbook底裤被扒了！150万用户99%是水军，创始团队自导自演
Moltbook是为AI智能体打造的社交平台，超150万AI Agent活跃。但其爆火或有人为操纵，研究人员指部分截图伪造、用户数有假，还存安全漏洞，专家提醒警惕风险。
「AI 100」榜单启动招募，AI产品“年会”不能停丨量子位智库
2025年国内AI产品关键词频现，各有代表性产品。量子位智库2025年度「AI 100」榜单开启招募，分三大板块，用定量与定性结合评估体系，还公开AI产品知识库。
92% 工程师都在用 AI 后，Uber 开始给 AI “限额”了
Uber的‘零增长技术栈’解耦容量与业务需求，优化Go运行时性能。还将生成式AI集成开发，92%工程师在用，但成本压力大。为此，Uber限额每位开发者，审查代码效果，完善评估指标。
80%代码由Claude合并，Anthropic内部人员点破Agent真相：「Close the Loop」
Anthropic团队研究产品经理Theo演讲指出，Claude已深入其工程流程，超80%代码由它合并。模型角色转变，能力提升，失败率下降。开发者应升级研发战术，如刷新评估基准、精简“脚手架”、闭环设计。
翁荔最新博客：我们可能高估了模型，却严重低估了那层“脚手架”
前OpenAI安全研究副总裁翁荔在新博客聚焦AI领域Harness Engineering。她认为Harness是决定模型在现实任务中走多稳、多远的‘脚手架’，并梳理其演进路线，也指出研究面临评估、安全等瓶颈。
Shopify 经验贴：如何搞出一个生产级别可用的 AI Agent 系统？
Shopify 以 AI 助手 Sidekick 为例，分享从简单工具调用系统演变为复杂 AI Agent 平台的经验，包括架构设计、评估方法和训练技术等方面，还给出构建生产级别可用的 AI Agent 系统的四条核心建议。
突发！Meta 收购 OpenClaw 龙虾社交网络 Moltbook
Meta 收购给 AI agent 用的社交网络 Moltbook，其底层用 OpenClaw 框架，平台曾现安全漏洞。此前 Meta 还高价收购 Manus。但 Meta 想收购的 OpenClaw 被 OpenAI 抢走，社区对收购 Moltbook 反应不一。
MemOS：一种用于 AI 应用的记忆操作系统
大型语言模型缺乏记忆管理系统，限制其发展。MemTensor与高校联合开源MemOS，它将记忆视为可管理资源，有三层架构，系统化三种记忆类型。评估显示其在推理、检索、加速等方面表现优异。
Anthropic 最强模型 Mythos 发布了，但你暂时用不上
4月7日，Anthropic公布全新前沿模型Claude Mythos Preview，但未开放给公众，而是用于网络安全防御项目Project Glasswing。该模型安全能力强大，能发现大量零日漏洞并编写攻击代码，普通用户短期内难用上。