谷歌DeepMind正式发布AlphaGenome Atlas，这是一个覆盖全基因组的可搜索AI预测数据库，首次将人类基因组中约90亿种潜在单碱基突变全部计算一遍，并针对每种突变输出约27000项预测指标，覆盖基因表达、RNA剪接、染色质可及性及DNA三维构象等维度，预测总量超240万亿个、体量约1PB，是AlphaFold数据库的30倍。Atlas将模型推理时间285年压缩为静态检索表，配合AlphaMissense提炼的统一AVI评分，覆盖98%非编码区"暗物质"，并提供透明归因拆解和高频DNA模式词汇表。研究人员无需本地算力或代码，打开浏览器即可查询。该工具已在罕见病诊断和大规模人群队列分析中取得实效，例如Broad研究所利用AVI评分确诊一例癫痫性脑病患儿，将DNM1内含子内G→A变异锁定为首要致病位点；埃克塞特大学对5.4万名英国生物样本库参与者的分析多检出22%非编码关联，并缩小BMI遗传区域范围。Atlas已接入网页门户、API及Google Antigravity智能体平台，DeepMind称这标志着生命科学从"读懂生命"迈入"预测生命"。
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OpenAI 突发上线新一代图像生成模型 ChatGPT Images 2.5，重点提升图片细节质量、生成速度、编辑精度以及多轮修改一致性，新增 Sketch 手绘参考、创作模板、图片评论编辑等功能。新模型对"修改"理解能力显著增强，可在不改变主体、构图和风格的前提下精准调整产品、背景、文字等单元素。OpenAI 透露 ChatGPT Images 及 API GPT Image 系列每周生成图片超 30 亿张，并同步推出 GPT Image 2.5 Flare 与 Sunburst 两款 API 模型，前者延迟较 GPT Image 2 降低 50%。Images 2.5 已面向 ChatGPT、ChatGPT Work 和 Codex 用户开放，覆盖桌面、移动及网页端。文章通过人像保持、影视角色合成、递归画面、《黑神话》《三国演义》连环画等实测，展示其在复杂提示词、参考图保持及编辑流程上的进步，同时也指出噪点等细节仍有不足。
本文报道EMNLP 2026主会论文SCOPED-Hiring，提出面向LLM多智能体招聘系统的过程感知公平性诊断框架。研究指出，即使不同群体的最终录用率相近，决策过程中仍可能存在轨迹不公平，包括职业空窗触发额外怀疑、代理线索影响能力判断、身份线索导致不均等调查与审查。框架包含结果、反事实、过程、路径、动态、设计六个诊断视角，在GPT、Gemini、Qwen上记录31.1万条决策轨迹进行验证，结果显示过程感知风险显著高于结果导向风险。基于诊断定位的风险源，研究团队设计可触发的Fair Skills干预机制，在受控实验中使总分层公平负担降低72.3%，最终录用率仅变化1.86个百分点，输出有效率保持在99.7%以上，为多智能体高风险AI部署提供可落地的过程公平审计工具。
2025年9月8日，清华大学教育学院张羽教授与助理教授于济凡在巴黎联合国教科文组织总部完成90分钟AI教育实战展示，这是中国AI教育智能体团队首次登上联合国讲台。团队带来的开源项目OpenMAIC（被称"教育龙虾"）于2025年3月开源，30天斩获GitHub 1.6万星，8月28日v1.0版本发布后Star数突破3.3万。新版本采用Agent驱动模式，以"Agent=Model+Harness"理念实现课程级规划，能将一本书或前沿报告一键生成完整互动课程，内置数十种教学法Skill支持热插拔，并支持名师课堂复刻与老PPT智能改造。平台已覆盖清华13个院系50多门课程，国内外多所中小学及154个国家和地区用户使用，累计消耗883B Token。团队同时推出OpenMAIC Arena评测体系，旨在建立AI教学能力的公开评价标准。
作者是手小的数码爱好者，此前主力机为 iPhone 13 mini，2025 年 10 月购入橙色 iPhone 17 Pro Max 并使用一年。文章回顾了这款大屏旗舰带来的体验变化：续航大幅提升，日常电量稳定在 65% 左右，告别移动电源；长焦镜头与计算摄影让他拍摄鸟类等题材更加顺手；6.9 英寸屏幕配合 ProMotion 高刷让日常操作丝滑，iPad 使用率显著下降；12GB RAM 让他终于能流畅运行 Project Indigo 等专业相机 App。同时，大尺寸与 233g 重量也带来单手握持困难、易砸脸、误触相机控制按钮、横屏遮挡扬声器等问题，并促使他购入大量配件。作者最终认为，这台机器作为综合设备几无短板，自身用得开心却并不喜欢，梦想中仍是一台能单手握持同时拥有大屏幕的小尺寸旗舰，并期待未来类似形态的出现。
非营利组织费米探索者任务（Fermi Explorer Mission）公布一项低成本星际探测方案，计划在2029年底前发射小型探测器飞向距地球约4.4光年的半人马座α星系统。该项目路线由AI规划，全程预计耗时约8万年，总预算控制在1500万美元以下。联合创始人菲利普·约翰斯顿表示，任务结束时无人能亲见结果，但意义在于迈出人类能力的第一步并激励后代。任务设定四项硬指标：目标对准半人马座α星、8万年内完成至少99%旅程、有效载荷至少1公斤且封装于10立方厘米空间内、2029年底前发射。半人马座α星系统由αA、αB与比邻星组成，是太阳系最近的恒星邻居。
淘天直播技术团队针对 Agent 长程任务的中断恢复问题，提出"框架层 Checkpoint + 上层任务调度"的两层架构方案。框架层不改动 Spring AI Alibaba 源码，通过扩展 InterruptableAction、利用 Hook 机制注入关机信号检测、消息顺序修正、多工具调用 Mock 返回及子图会话 ID 记录等自定义逻辑，实现进程内 Checkpoint 保存与恢复；上层调度则借助 MQ 摘流防止关机机器消费新消息，并通过任务表与 MQ 协调跨进程任务恢复。该方案覆盖了用户主动中断、工具执行中断、系统级重启以及人机协作、多 Agent 协同等复杂场景，保障了 Agent 系统的稳定长期运行。文章还总结了实践中遇到的恢复消息顺序错乱、多工具调用中间无法保存 Checkpoint、子图会话 ID 后缀导致中断失效等问题及对应解法。
vastsa/PI-Desktop 是一个开源的本地优先 AI 编程代理桌面工作区，基于 Electron 与 Rust host-core 构建，搭配 pi Agent Harness，并支持用户可安装插件。项目当前处于 Early Preview 阶段，已发布 v0.14.6-rc.3，主仓库累计 1,965 次提交、获得约 1.4k Star 与 143 Fork，仍有 45 个 Issue 与 2 个 Pull Request 待处理。其核心定位是为编码代理提供独立桌面工作区，支持 OpenAI、Anthropic、兼容 API 及 Ollama、LM Studio 等本地网关，并允许在会话级别切换模型。功能上提供 Agent、Plan、Goal 三种执行门控模式，所有特权操作均经过权限层审批，并可通过 Subagents 委派后台任务。扩展层面涵盖 Skills、MCP、Subagents 与 Plugins 四层，其中 Plugins 可通过 .piplug 包格式从市场或本地安装。数据存储方面，会话以 JSONL 本地保存并建立 SQLite 索引，凭证存于操作系统钥匙串
Harness 现场 CTO Martin Reynolds 在采访中表示，随着 AI 编码智能体大规模产出代码，企业工程团队正面临严重的代码评审瓶颈，PR 数量增幅从 1.5 到 2 倍上升到个别团队的 10 倍甚至 50 倍，测试团队难以跟上，部分企业被迫降低推送门槛。为此 Harness 重写了其代码仓库产品，构建基于 Kubernetes、跨多云多区域的 AI 优先 Git 仓库，可承受每秒数千次提交，并配套发布 AI Code Review 工具，结合其耗时 12 个月搭建的软件交付知识图谱，使评审者优先看到核心变更而非依赖更新等脚手架内容。Harness 称该方案每月为工程师节省超 1 万小时人工评审时间。文章还对比了 GitHub 8 月 17 日近 8 小时故障及其月均 29 亿次提交的规模，认为传统为人协作设计的仓库难以承载智能体全天候流量，并强调确定性测试工具仍不可被替代。
腾讯在 GitHub 开源了 teamai-cli 项目，标语为"Make Every Team AI Native"，仓库已获约 2.6k Star 和 168 Fork。该 CLI 工具名为 tad（Team AI DevKit CLI），定位为团队级 AI 开发工具包，用于在团队成员之间共享 skills、rules、docs 和 hooks，并基于 TGit 进行分发。仓库沿 Team Execution × Team Context × Team Improvement 的产品架构构建，包含 agents、assets、docs、skills、src、test 等目录，687 次提交、20 个分支、80 个标签。最近一次合并为 PR #444，于 2026 年 9 月 9 日引入 feat(#375) 多项目管理（P3），包括成员花名册、projects 命令以及 push --project 支持。仓库同步引入多项重要变更：修复 search 去重逻辑、采用 npm trusted publishing、pre-release 版本发布到独立 dist-tag 避免污染 l