9月1日，AI领域三项成果同日披露：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生命算子（Life Operators）框架，尝试为细胞、组织、器官到人体的多尺度生命系统提供统一计算模型；清华AIR与域变换发布具身模型Zeva，在参数冻结条件下实现部署中自进化；Ropedia发布多模态采集系统HOMIE Gen2，把人类真实操作经验转化为机器人训练数据。

据量子位报道，生命算子把生命看作开放、随机、受控、部分可观测的多尺度动力系统，拆分为感知、演化、生成三类算子，分别负责从外部观测反推内部状态、推演状态变化、生成可观测结果，并通过“尺度桥”连接不同尺度模型。团队过去几年已在Nature Biomedical Engineering等期刊发表6篇相关工作，包括内镜影像知识提取、肾癌影像基础模型和心脏运动演化模型。论文之外，王烁在复旦孵化支持下成立上海全晓得医疗科技有限公司，旗舰项目Cardio-World瞄准心脏虚拟临床，计划2026年底完成完整版本迭代。

据量子位报道，清华AIR与域变换发布的Zeva被定义为首个实现In-Context Causal Learning的具身世界模型。该模型在推理时从视觉状态、动作编码和状态变化中提取因果信号，组织成“当前尝试内”和“跨尝试”双时标记忆，再以Causal Prompt注入冻结的动作生成模型，全程零梯度更新。在RoboCasa365-Atomic5基准上，Zeva平均成功率为76.8%；部署后的累计成功率从第一次进化的26%升至第四次进化的73%。在真实化学实验室的Pick Up Test Tube、Place Beaker、Pour Water三项任务中，成功率分别从65%到100%、25%到70%、30%到80%。一次人类演示即可初始化记忆，在Place Beaker任务上带来最高20个百分点的提升。

据雷峰网报道，Ropedia发布的新一代头戴式采集系统HOMIE Gen2重约380g，可连续采集约13小时，用4目全景相机和4路空间音频记录第一视角经验，多传感器同步精度达到50µs。Ropedia认为，视频、动作捕捉或深度中的单一模态都不是经验，只有动作、意图、环境、时序上下文与多模态信息对齐时才构成经验。该公司已发布含约1000万个真实世界交互片段、1万小时带音频第一视角视频的Xperience-10M数据集。据其测试，HOMIE Gen2的空间定位平均相对误差约千分之二，手部关键点动捕平均误差4.68mm，动作语义标注准确率96.0%。Ropedia联合创始人兼CEO陈昭熹将采集设备称为“物理世界进入数字世界的入口”。