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硅基智能完成数亿元D轮融资，司马华鹏带领团队深耕全球AI数字人生态。
2025年8月11日硅基智能完成数亿元D轮融资，由嘉兴高新区产业基金独投。其自2017年成立已累计超10轮融资，总超十亿元。该司技术领先，打破AI落地困境，商业覆盖多行业，还构建开发者生态。
大模型训练新突破！“不对称”训练让AI学会自我反思，推理零开销
字节团队提出全新语言模型训练方法PCL，首次打破训练与推理对称约束，实现‘训练-推理不对称’。在训练时让模型反思评估结果，推理时仅输出答案，零额外开销，显著提升模型能力。
Blender MCP功能使用与案例详解！
文章全面介绍3D创作工具Blender MCP，它基于MCP协议，可通过自然语言指令操控Blender。文中涵盖安装配置、核心功能及实战案例，还给出常见问题解决办法，显著降低创作门槛，提升创意转化效率。
解读｜生产级RAG系统落地的10个经验教训
本文解读Douwe Kiela分享的企业级RAG系统实施十大经验，如要有系统思维、专业化优先等，还推荐新作《MCP原理揭秘与开发指南——构建可扩展的AI智能体》。
kimi 的RL end2end ON LLM
文章分享Kimi Researcher背后技术思考，采用端到端强化学习打造大模型Agent。对比传统方法，凸显其灵活通用、能力上限高、可扩展优势。还展示其在考试榜单成绩提升及智能“涌现”，介绍多应用场景。
会“思考”的目标检测模型来了！IDEA提出Rex-Thinker：基于思维链的指代物体检测模型，准确率+可解释性双突破
现有目标检测方法有决策不透明和拒识能力不足问题。IDEA提出Rex - Thinker，引入“逻辑推理链”，构建可解释推理框架，经两阶段训练，在测评中准确率提升，可解释性强，有良好泛化能力。
3D VLA新范式！CVPR冠军方案BridgeVLA，真机性能提升32%
中科院自动化所提出BridgeVLA模型，将3D输入投影为2D图像并利用2D热图进行动作预测。它训练分两阶段，在多仿真基准和真机实验表现卓越，仅3条轨迹基础任务成功率达96.8%，真机性能提升32%。
SFT+RL双管齐下：ReasonGen-R1如何破解文生图「指令不遵」难题？
上海科技大学等机构提出 ReasonGen-R1 框架，结合链式推理监督微调与强化学习，提升自回归图像生成模型推理和创作能力，已全面开源。介绍了其训练阶段、实验结果及推理链模式。
让机器人学会系统2慢思考，叠衣服倒咖啡等不在话下 | 上海交大&智元机器人
上海交通大学与智元机器人等团队推出Hume——融合系统2慢思考的双系统VLA模型。它结合深度推理与实时控制，在多种机器人平台实验中表现出色，平均成功率达91%，显著超越现有模型。
如果海外EDA断供，国产EDA公司能支棱起来吗
文章分析了EDA行业及国产EDA覆盖情况。全球三大家EDA公司处于垄断地位，EDA市场规模小，容纳公司有限。国产EDA公司数量多但有差距，部分工具可用但仍需打磨，国产EDA发展道路艰难但要坚持。