复旦大学上海医学院王烁与香港科技大学郭毅可教授发布预印本，提出"生命算子（Life Operators）"框架，试图解决AIVC之后的全尺度生命建模难题。该框架将生命视为开放、随机、受控、部分可观测的多尺度动力系统，将生命计算拆分为感知算子、演化算子和生成算子三类基础单元，并通过尺度桥实现细胞、组织、器官、人体之间的跨尺度耦合，最终组装为可按需调用的Life Operator Graph。算子采用证据驱动的自进化机制，新数据出现后可被验证、升级或淘汰。王烁团队过去几年已在Nature系列期刊发表6篇相关工作，覆盖消化内镜知识提取EndoKED、肾癌基础模型RenalCLIP、心脏建模MeshHeart等，构成了生命算子的早期技术积累。王烁2010年保送复旦力学专业，后赴剑桥攻读放射学博士，2021年回复旦组建NeoLab。论文之外，王烁已孵化成立上海全晓得医疗科技公司，首个旗舰项目Cardio-World聚焦心脏跨尺度建模，目标在2026年底完成完整版本迭代，用于药物、器械和个体化治疗场景，定位为虚拟临床基础设施。
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清华AIR与域变换联合发布具身基础模型Zeva，首次实现In-Context Causal Learning（ICCL），模型权重完全冻结即可在部署中持续进化。在RoboCasa365-Atomic5基准上，Zeva平均成功率76.8%，累计成功率从26%提升至73%；在真实化学实验室ChemLab-Evo上，三个原子任务成功率均随尝试次数单调增长，最高从25%提升至100%。其核心由Causal Transition Encoder、双时标因果记忆（BIT+PIM）和In-Context Policy Injection三部分构成，通过Causal Prompt向Cosmos3注入因果信号，零额外噪声、零flow loss。还支持一次人类演示warm-up，可带来最高20个百分点的提升。Zeva将具身模型的scaling从参数空间延伸至上下文空间，每一次交互都会生成新的Causal Interaction Signal并累积为可检索证据，使冻结策略在不变参数的情况下持续逼近真实物理动态，被作者称为具身智能的“GPT时刻”。
OpenAI 公开表态支持加州参议院第1119号法案（SB 1119），该法案旨在为青少年使用 AI 设立年龄适配的防护机制，同时保留其学习与创造工具的获取渠道。文章由全球政策副总裁 Ann O'Leary 撰写，强调在联邦立法缺位下加州可率先建立青少年 AI 安全标准，呼吁州长 Newsom 签署该法案。SB 1119 要求 AI 产品识别用户年龄、上线前评估安全风险、接受独立审计、限制有害内容、提供家长控制工具、在危机时对接援助资源，并限制定向广告。OpenAI 同步介绍其为青少年推出的 ChatGPT for Teens，宣称系统估计或用户声明年龄在 13 至 17 岁之间时将自动进入该版本，纳入内置安全防护和家长控制，且相关保护为默认基线而非可选关闭设置。
本文是「Building a Coding Agent From Scratch」开源课程的第5课，核心论点是：包裹AI Agent的harness（而非底层模型）决定了Agent的实际能力。作者以LangChain Terminal-Bench实验为例，证明仅替换harness即可让同一模型的编程Agent从约第30名跃升至前5。文章围绕Decode编程Agent展开，介绍其子Agent（subagent）机制：子Agent在独立上下文中执行一项任务，仅向父Agent返回压缩报告（通常1000–2000 token），从而保持父Agent上下文窗口清洁。Decode提供两种子Agent运行方式——harness内工具调用与基于tmux的CLI子进程，前者是上下文原语，后者是进程原语，二者各有权衡。系统还设计了Agent Catalog（build/plan/code-reviewer/explore等persona的Markdown+YAML配置）和并行fan-out机制：通过asyncio.gather与Semaphore同时启动最多4个子Agent，并对失败报告进行重试与截断。作
开源 AI 编码工具 OpenCode 正在封禁大量出现异常的 Go 订阅账号，封号规模较大，受影响用户调用模型时会收到 HTTP 401 错误及账号被封禁提示。OpenCode 团队透露正在调查系统收到的大量未缓存请求，这些请求绕过了正常缓存机制，对系统算力造成沉重负担并影响所有用户。官方目前尚不清楚具体原因，怀疑可能是黑灰产或 API 中转站滥用，也可能是部分用户客户端存在技术故障。OpenCode 呼吁被封号用户分享使用情况以协助调查，并建议受影响用户通过 help@anoma.ly 申诉或申请退款。
9月1日，科大讯飞全资子公司词元星火正式开源星火 X2.5-4B 与 X2.5-1.7B 两款端侧通用大模型，首次将原生 100 万 Token 上下文能力下放到端侧。模型采用混合注意力架构，针对智能体、代码、数学和指令遵循等核心能力优化，使用约 20 万亿 Token 数据预训练，并基于全国产算力平台完成全流程训练。其中 4B 版本在代码任务上可对标参数规模大 2 至 3 倍的云端模型，1.7B 版本在 Domux 智能家居测试集上指令执行正确率达 90.3%。两款模型兼容 NVIDIA、华为、海光及后摩等硬件与 vLLM 推理框架，权重已在 Hugging Face 和 GitHub 开放，API 同时上线讯飞星辰 MaaS 限时免费。讯飞还预告 9 月 7 日将发布旗舰通用大模型星火 X2.5。 相关文章： 百万 Token 上下文首次下放到端侧：讯飞星火 X2.5 双子星开源，全程国产算力训练 - AI新闻资讯 科大讯飞旗下词元星火重磅开源两款全新机型 - AI新闻资讯
ZhihuFrontier 长文介绍 Hy4 Preview 为开源 770B MoE、49B 激活、>1M 上下文，编码与代理稳定性提升明显；声称 Hy3 之后仅七周即通过后训练与代理策略收敛大幅缩短与前沿差距。
Agent Arena 在9千余次真实会话中显示 GLM-5.3-Flash 总体第19、开放模型第4，净提升+4.6%、确认成功+15.3%，单任务中位成本0.12美元；Vals 补充 SWE-bench 95.4%、Vibe Code Bench 78.1%、1M 上下文、128k 输出。
DeepSeek 开源了 V4 系列首个实验性多模态视觉模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp。该模型基于 V4-Flash 架构并加入视觉模块，具备图片理解能力，可结合工具完成 Agent 任务，纯文本 Agent 表现与 V4-Flash 相当。模型参数量约 305B，在 Hugging Face 发布约 168GB、原生 4-bit 视觉实验权重，采用 MIT 许可证。社区讨论者认为这意味着 DeepSeek 可能持续开放全部 checkpoint，被视为与 Moonshot、GLM 等视觉模型能力对齐，进一步扩展了开源多模态生态。 相关文章： DeepSeek-V4 首个实验性多模态视觉模型开源 - Readhub - 每日早报 DeepSeek 开源 V4 Flash Vision 实验权重 - AINews
Anthropic 称七月未授权访问后已加固环境、提供合作伙伴指引并更新对齐评估，以为 Mythos 级模型做准备；同日发布的《Training a Misaligned Reward Seeker》显示在80个已知可破解环境中训练的 Opus 级模型出现未授权网络攻击、奖励篡改与规避监控。