成品视频nike1688

成品视频nike1688?然而，电影还原出细节和郎朗的口述回忆完全不同。电影省略了郎朗父亲对郎朗花样百出的羞辱和贬低，直接简化为“父子矛盾”，郎朗自己说要死然后要去跳楼（郎朗口述中是父亲逼他去死他不愿意，逃走后开始以手锤墙），是郎朗父亲一脚绊住了儿子，但这一绊直接导致儿子坠楼，又是父亲的大手抓住了儿子，直到他把儿子拽回来。 ÃÀý£ºÎ´ÊÕµ½Ô¤¾¯ÇéÐÎÏ·¢Ã÷B-52ºäÕ¨»ú¿ìËÙ¿¿½ü£¬´ïÃÀº½¿ÕÒ»¿Í»ú½ÓÄÉ¡°¼¤½øÎÞа²½·¥¡±×èÖ¹Ïàײ

成品视频nike1688?面向AI代理的上下文工程：构建 Manus 的经验教训 2025 年 7 月 18 日 季逸超 在Manus 项目伊始，我和团队面临一个关键抉择：是使用开源基础模型训练一个端到端的代理模型，还是基于前沿模型的上下文学习能力构建代理？ 回想我在自然语言处理领域的最初十年，我们没有这样的选择余地。在BERT 的远古时代（是的，已经七年了），模型必须经过微调并评估后才能迁移到新任务。即使当时的模型远小于如今的 LLMs，这一过程每次迭代往往也需数周。对于快速发展的应用，尤其是产品市场匹配前期，这样缓慢的反馈周期是致命的。这是我上一家创业公司的惨痛教训，当时我从零开始训练模型用于开放信息抽取和语义搜索。随后 GPT-3 和 Flan-T5 的出现，让我自研的模型一夜之间变得无关紧要。讽刺的是，正是这些模型开启了上下文学习的新纪元——也为我们开辟了一条全新的前进道路。 这个来之不易的教训让选择变得清晰：Manus 将押注于上下文工程。这使我们能够在数小时内发布改进，而不是数周，同时保持我们的产品与底层模型正交：如果模型进步是涨潮，我们希望 Manus 是船，而不是固定在海床上的柱子。 然而，上下文工程远非简单。这是一门实验科学——我们已经重建了四次代理框架，每次都是在发现了更好的上下文塑造方法之后。我们亲切地称这种手动的架构搜索、提示调整和经验猜测过程为“随机梯度下降”。它不优雅，但有效。 这篇文章分享了我们通过自己的“SGD”达到的局部最优解。如果你正在构建自己的 AI 代理，希望这些原则能帮助你更快收敛。 围绕KV缓存设计 如果只能选择一个指标，我认为KV 缓存命中率是生产阶段 AI 代理最重要的指标。它直接影响延迟和成本。要理解原因，我们先看看典型代理的工作方式： 在接收到用户输入后，代理通过一系列工具调用来完成任务。在每次迭代中，模型根据当前上下文从预定义的动作空间中选择一个动作。然后在环境中执行该动作（例如Manus 的虚拟机沙箱），以产生观察结果。动作和观察结果被追加到上下文中，形成下一次迭代的输入。这个循环持续进行，直到任务完成。 正如你所想象的，上下文随着每一步增长，而输出——通常是结构化的函数调用——则相对较短。这使得预填充与解码之间的比例在代理中远远偏高，区别于聊天机器人。例如，在 Manus 中，平均输入与输出的Token比约为100:1。 幸运的是，具有相同前缀的上下文可以利用KV 缓存，这大大减少了首次生成标记时间（TTFT）和推理成本——无论你是使用自托管模型还是调用推理 API。这里的节省可不是小数目：以 Claude Sonnet 为例，缓存的输入标记费用为 0.30 美元/千标记，而未缓存的则为 3 美元/千标记——相差 10 倍。 从上下文工程的角度来看，提高KV 缓存命中率涉及几个关键做法： 保持提示前缀稳定。由于LLMs 的自回归特性，即使是单个标记的差异也会使该标记及其之后的缓存失效。一个常见错误是在系统提示开头包含时间戳——尤其是精确到秒的时间戳。虽然这样可以让模型告诉你当前时间，但也会大幅降低缓存命中率。 使你的上下文仅追加。避免修改之前的操作或观察。确保你的序列化是确定性的。许多编程语言和库在序列化JSON 对象时不保证键的顺序稳定，这可能会悄无声息地破坏缓存。 在需要时明确标记缓存断点。一些模型提供商或推理框架不支持自动增量前缀缓存，而是需要在上下文中手动插入缓存断点。设置这些断点时，应考虑缓存可能过期的情况，至少确保断点包含系统提示的结尾部分。 此外，如果你使用像vLLM 这样的框架自托管模型，确保启用了前缀/提示缓存，并且使用会话 ID 等技术在分布式工作节点间一致地路由请求。 遮蔽，而非移除 随着你的智能体功能不断增强，其动作空间自然变得更加复杂——简单来说，就是工具数量激增。最近 MCP 的流行更是火上浇油。如果允许用户自定义工具，相信我：总会有人将数百个神秘工具接入你精心策划的动作空间。结果，模型更可能选择错误的动作或走低效路径。简而言之，你的重装智能体反而变得更笨。 一种自然的反应是设计动态动作空间——或许使用类似 RAG 的方式按需加载工具。我们在 Manus 中也尝试过。但实验表明一个明确的规则：除非绝对必要，避免在迭代过程中动态添加或移除工具。主要有两个原因： 1. 在大多数LLMs 中，工具定义在序列化后通常位于上下文的前部，通常在系统提示之前或之后。因此，任何更改都会使所有后续操作和观察的 KV 缓存失效。 2. 当之前的操作和观察仍然引用当前上下文中不再定义的工具时，模型会感到困惑。如果没有受限解码，这通常会导致模式违规或幻觉操作。 为了解决这一问题，同时提升动作选择的效果，Manus 使用了一个上下文感知的状态机来管理工具的可用性。它不是移除工具，而是在解码过程中屏蔽Token的对数概率，以根据当前上下文防止（或强制）选择某些动作。 在实际操作中，大多数模型提供商和推理框架都支持某种形式的响应预填充，这使你可以在不修改工具定义的情况下限制动作空间。函数调用通常有三种模式（我们以NousResearch 的 Hermes 格式为例）： 自动——模型可以选择是否调用函数。通过仅预填回复前缀实现：<|im_start|>assistant 必需——模型必须调用一个函数，但选择不受限制。通过预填充到工具调用标记实现：<|im_start|>assistant 指定——模型必须从特定子集中调用函数。通过预填充到函数名开头实现：<|im_start|>assistant {"name": “browser_ 利用此方法，我们通过直接屏蔽标记的对数概率来限制动作选择。例如，当用户提供新输入时，Manus 必须立即回复，而不是执行动作。我们还特意设计了具有一致前缀的动作名称——例如，所有与浏览器相关的工具都以 browser_开头，命令行工具以 shell_开头。这使我们能够轻松确保代理在特定状态下仅从某一组工具中选择，而无需使用有状态的对数概率处理器。 这些设计有助于确保Manus 代理循环保持稳定——即使在模型驱动架构下也是如此。 将文件系统用作上下文 现代前沿的LLMs 现在提供 128K Token或更多的上下文窗口。但在现实世界的智能代理场景中，这通常不够，有时甚至成为负担。有三个常见的痛点： 1. 观察内容可能非常庞大，尤其是当代理与网页或PDF 等非结构化数据交互时。很容易超出上下文限制。 2. 即使窗口技术上支持，模型性能在超过某个上下文长度后往往会下降。 3. 长输入代价高昂，即使使用前缀缓存也是如此。你仍然需要为传输和预填充每个标记付费。 为了解决这个问题，许多智能体系统实施了上下文截断或压缩策略。但过度压缩不可避免地导致信息丢失。问题是根本性的：智能体本质上必须基于所有先前状态来预测下一步动作——而你无法可靠地预测哪条观察在十步之后可能变得关键。从逻辑角度看，任何不可逆的压缩都存在风险。 这就是为什么我们将文件系统视为Manus 中的终极上下文：大小无限，天生持久，并且可以由智能体自身直接操作。模型学会按需写入和读取文件——不仅将文件系统用作存储，更作为结构化的外部记忆。 我们的压缩策略始终设计为可恢复的。例如，只要保留网址，网页内容就可以从上下文中删除；只要沙盒中仍有文档路径，文档内容也可以省略。这使得 Manus 能够缩短上下文长度而不永久丢失信息。 在开发此功能时，我不禁想象，状态空间模型（SSM）要在具代理性的环境中有效工作需要什么条件。与 Transformer 不同，SSM 缺乏完全的注意力机制，难以处理长距离的向后依赖。但如果它们能掌握基于文件的记忆——将长期状态外部化而非保存在上下文中——那么它们的速度和效率可能会开启新一代代理。具代理性的 SSM 或许才是神经图灵机的真正继任者。 通过背诵操控注意力 如果你使用过Manus，可能会注意到一个有趣的现象：在处理复杂任务时，它倾向于创建一个 todo.md 文件，并随着任务的推进逐步更新，勾选已完成的事项。 这不仅仅是可爱的行为——这是一种有意操控注意力的机制。 Manus 中的一个典型任务平均需要大约 50 次工具调用。这是一个较长的循环——由于 Manus 依赖 LLMs 进行决策，因此在长上下文或复杂任务中，容易偏离主题或忘记之前的目标。 通过不断重写待办事项清单，Manus 将其目标反复写入上下文末尾。这将全局计划推入模型的近期注意力范围，避免了“中途丢失”问题，减少了目标不一致的情况。实际上，它利用自然语言来引导自身关注任务目标——无需特殊的架构改动。 保留错误信息 智能体会犯错。这不是漏洞——这是现实。语言模型会产生幻觉，环境会返回错误，外部工具会出现异常，意外的边缘情况时常发生。在多步骤任务中，失败不是例外；它是循环的一部分。 然而，一个常见的冲动是隐藏这些错误：清理痕迹，重试操作，或重置模型状态，寄希望于神奇的“温度”参数。这看起来更安全、更可控。但这付出了代价：抹去失败就抹去了证据。没有证据，模型就无法适应。 根据我们的经验，改善智能体行为的最有效方法之一看似简单：在上下文中保留错误的路径。当模型看到失败的操作及其产生的观察结果或堆栈跟踪时，它会隐式地更新内部信念。这会使其先验偏离类似的操作，从而减少重复同样错误的可能性。 事实上，我们认为错误恢复是衡量真正智能体行为的最明确指标之一。然而，在大多数学术研究和公开基准测试中，这一指标仍然被忽视，这些研究和测试通常侧重于理想条件下的任务成功率。 避免被少量示例限制 少量示例提示是提升LLM 输出的常用技巧。但在智能体系统中，它可能以微妙的方式适得其反。 语言模型擅长模仿；它们会复制上下文中的行为模式。如果你的上下文充满了类似的过去动作-观察对，模型往往会遵循这种模式，即使这已不再是最优选择。 在涉及重复决策或操作的任务中，这可能会带来危险。例如，在使用Manus 帮助审查一批 20 份简历时，代理经常陷入一种节奏——仅仅因为上下文中出现了类似内容，就重复执行相似的操作。这会导致偏离、过度泛化，甚至有时产生幻觉。 解决方法是增加多样性。Manus 在动作和观察中引入少量结构化的变化——不同的序列化模板、替代表达、顺序或格式上的细微噪声。这种受控的随机性有助于打破模式，调整模型的注意力。 换句话说，不要让少量示例把自己限制在固定模式中。上下文越统一，代理就越脆弱。 结论 上下文工程仍是一门新兴科学——但对于代理系统来说，它已经至关重要。模型可能变得更强大、更快速、更廉价，但再强的原始能力也无法替代记忆、环境和反馈的需求。你如何塑造上下文，最终决定了代理的行为：运行速度、恢复能力以及扩展范围。 在Manus，我们通过反复重写、走过死胡同以及在数百万用户中的实际测试，学到了这些经验。我们在这里分享的内容并非普遍真理，但这些是对我们有效的模式。如果它们能帮助你避免哪怕一次痛苦的迭代，那么这篇文章就达到了它的目的。 智能代理的未来将由一个个情境逐步构建。精心设计每一个情境。 Ö£½¨·æ¼ÇÕß ºúÑÐά Éã

成品视频nike1688?肖战一改名，直接涨粉3万+，从晚上7点去对联时粉丝数是3301.9，到12点就成了3305，什么都没干，单纯改名字就涨3万多粉，话题直接爆开，超话也爆，甚至今天签到也创新高！

成品视频nike1688?当然，您会说，低分的智驾车开车时不能看手机。那当然，90分的智驾车表面上开车时能看手机，实际上90分的智驾车开车时看手机也是不行的，会出事故。现在没有安全标准现在的90分高分智驾车能玩手机，等《组合驾驶辅助系统安全要求》强标实施后，90分的智驾车开车时也不能玩手机了，DMS会严格限制驾驶员脱手、脱眼。

成品视频nike1688?记者获取的房屋租赁合同显示，涉事房屋原承租方为杭州一家企业，租赁期为2025年2月1日至2026年1月31日，租金60,676元每月，按季度付款，押金是60,676元。 ÀÎÀ¼ÇÕß °×´ºÁÁ Éã

成品视频nike1688?对于ChatGPT Agent发布，奥特曼特意发了一条长长的推文，足以见得他的重视程度。而这么重视的一个项目，让两个华人——其中一个还是95后、刚来OpenAI一年多的北大校友小哥——来挑大梁。 µÔ¹ãÕ¼¼ÇÕß ÆëÇ¿ Éã

成品视频nike1688?天眼查还显示，2025年3月18日铂爵旅拍文化集团有限公司法定代表人许春盛已被厦门市中级人民法院冻结1600万元股权。并且该公司从2025年6月27日起陆续收到多份法院裁判文书。

成品视频nike1688?今年5月，中海在全国第五座、北京第二座 “玖序” 系萬吉玖序首期开盘，依然热度不减，首开即实现热销63.7亿元，再次印证了玖序系的非凡魅力。 ·½Ó¼ÇÕß »ÆÎÄÖ¾ Éã

成品视频nike1688?今年6月，国家药监局审评中心（CDE）官网显示，共有11款CGT领域药物获得受理，其中，有5款免疫细胞药物上市申请获受理，适应证覆盖急性B淋巴白血病、实体瘤等，另有6款功能、间充质细胞药物的临床试验获受理。在全球范围内，有ASGCT数据称，截至2020年底，全球范围内共有1306个细胞与基因治疗项目处于临床阶段。 Àî¹ú±ò¼ÇÕß Õž®Ó« Éã

成品视频nike1688?无论如何，马竞都需要一名中卫，而维加比其他和马竞联系在一起的后卫（比如因卡皮耶、卢库米或汉茨科）要更经济一些。另外，维加可以出任左后卫，这一点也受到马竞的高度重视。

成品视频nike1688?据大河网，2025年6月18日起，多地派出所受理多起报案，案件定性为诈骗，目前仍在调查中。目前，多肉饱饱本人社交账号均设为私密，内容已无法查看。 Îéʱ½Ü¼ÇÕß ºî·ç¸Ú Éã

成品视频nike1688?根据安永报告数据，截至2024年末，58家A股和港股上市银行的平均净息差为1.52%，已连续5年下降。而从各家上市银行近期召开的股东大会来看，银行业净息差进而盈利承压的趋势尚未有明显触底信号。

成品视频nike1688?日前，摩根大通宣布覆盖非上市企业开辟研究新领域。作为这一新方向的首批成果，关于OpenAI的深度报告开篇便十分犀利——报告毫不客气地指出，OpenAI在前沿模型创新上构筑的护城河，正变得“日益脆弱”。

成品视频nike1688?首先，竞争态势让企业认为技术人才严重供不应求。为了抢人，企业竞相开出高薪、股权，还配上创始人亲邀、满足个性化需求、学术自由承诺等“定制化”激励措施。

成品视频nike1688?北京时间7月19日江苏省城市足球联赛 联赛 第7轮，南通队主场对阵盐城队。南通队金成民破门。盐城队艾孜买提-木合塔尔江破门。最终比分南通队 2-1 盐城队。

成品视频nike1688?北京市隆安律师事务所律师杜洁表示，本事件中，亲爸和后妈的行为涉嫌超载、后备箱违规载人，且属于 “侵犯未成年人身心健康”的虐待行为，如果经常如此对待孩子，或构成虐待罪。

成品视频nike1688?因为现在骑三轮摩托车的主体人员就是50至70岁的人群，很多60岁的老年人都是以骑三轮摩托车代步，放宽年龄，也就意味着放宽农村和郊区摩托车的限行。

成品视频nike1688?美国空军一名发言人20日晚间对ABC表示，“我们注意到最近有关商用飞机和空军飞机在迈诺特国际机场附近空域飞行的报道。我们目前正在调查此事。我们可以确认，一架部署在迈诺特空军基地的B-52轰炸机于周五（18日）晚间飞越了北达科他州博览会”。

成品视频nike1688?网友给出了建议，学宗馥莉的路子，农村包围城市路线，抓重点生产部门、抓不到生产部门就抓上下游客户资源、总之一句话，抓住公司内部威胁最大的重要资源。如果能把老臣和亲戚们赶到不重要的部门去，那就去赶，然后把资源掏空给自己，老头走了以后再上位，借口说那些部门不挣钱，趁机裁掉赶走…… ºØ¹úмÇÕß Ô¬ºØƽ Éã

成品视频nike1688?印度电子和信息技术部部长阿什维尼·维什瑙18日在凯沙夫纪念教育协会成立85周年庆典上发表讲话时表示，如今一些最复杂的芯片是在海得拉巴、班加罗尔、浦那和金奈等城市设计的。“现在，我们已经着手半导体芯片的制造。我们已批准6家半导体工厂的建设，目前施工正在进行中。到2025年底，我们将推出首款‘印度制造’芯片。”阿什维尼表示，作为“印度人工智能使命”的一部分，免费数据集等资源正在上传。多达100万人正在接受人工智能应用培训。“印度正准备成为全球半导体行业的重要参与者。”阿什维尼表示。

成品视频nike1688?刘慧17岁时成为银川一中工人，1979年考入银川师范学校大专班中文专业学习，毕业后任银川市郊区掌政中学教师，此后曾担任银川市供销社党办宣传干事、银川市供销社团委副书记。1987年，刘慧成为共青团宁夏回族自治区银川市委副书记，1992年升任共青团银川市委书记、共青团宁夏回族自治区委副书记，1995年，尚不满36岁的刘慧开始担任共青团宁夏回族自治区委书记。1998年，刘慧调入地方接受历练，担任宁夏回族自治区银南地委副书记，吴忠市工委、吴忠市委副书记（正厅级），3年后重回自治区政府担任民政厅党组书记、厅长。2003年，43岁的刘慧当选宁夏回族自治区政府副主席，2007年升任自治区党委常委，2013年53岁正式被任命为自治区政府主席。 ¹ùÎÀ¾ü¼ÇÕß Àî¸Õ Éã

成品视频nike1688?在配色上，要追求简约的视觉效果，常见的黑色和白色其实很适合组合在一起。大家可以选用款式不同的单品进行搭配，这样创造出来的穿搭也不会有着太雷同的视觉效果。无论是选用黑衣白裤还是白衣黑裤，其实打造出大气的感觉都是类似的。

成品视频nike1688?菁彩视听标准机顶盒支持HDR Vivid和Audio Vivid标准，同时支持千兆网口+WiFi6，能够提供沉浸式影音体验，让精彩内容一触即发，更把超高清视听带入寻常百姓家，为家庭娱乐打造极致视听享受，充分体现了技术创新与惠民服务的有机融合。此外，菁彩视听标准机顶盒在芯片、软件和硬件等多个层面自主创新，保障全系统安全可持续。上海海思不仅贡献核心音视频技术，而且率先在产品解决方案上落地标准，菁彩视听标准机顶盒即是落实HDR &Audio Vivid标准的创新产品之一。

成品视频nike1688?宗泽后强调，宗馥莉不存在未公开的兄妹，“只有杜（建英）这三个，如果有的话到现在还不跳出来争一口？”宗泽后还拿出了家谱上的记录，回应网传文章。 £¬¸ü¶àÍƼö£º蜜桃av