据X平台用户God of Prompt称，MIT研究发现“大模型上下文污染”现象：当LLM读取自身先前回答时，会将早期的错误、幻觉与文风偏差当作事实向后传播；据该帖文报道，移除这段对话历史可恢复模型表现。该结果对多轮对话助手、自主代理与RAG检索式聊天的产品可靠性构成直接风险。根据该帖文，企业可通过历史截断、带引用的要约重写、以及每轮基于原始资料的再检索来缓解，以减少级联幻觉、降低客服与知识库问答的运营成本，并提升企业搜索与客户支持的准确性。

据 The Rundown AI 报道，Figure 已将其 Figure 03 人形机器人车队投入 24/7 连续值守，丰田新招募 7 台 Digit 人形机器人，一支机器人集群学会协同灭火，且 MIT 为软体机器人加入板载控制“脑”，并给出多条快讯（来源：The Rundown AI 在 X）。据 The Rundown AI，这些动态显示人形机器人迈向不间断生产线与仓储场景、车企开始试点企业级部署、多机器人协作切入应急救援、软体机器人通过嵌入式计算变得更智能，预示降本增效、扩展黑灯工厂与服务机器人新机会。