deep色客转件

deep色客转件?日前，在规划朝阳港南一路，满载着沥青砼的摊铺机将混合料均匀地铺设在道路上。随着沥青路面铺设完成，道路具备通行条件。规划朝阳港南一路以及规划朝阳港一街是十八里店朝阳港一期土地一级开发项目的配套设施，周边辐射在建的云筑一期、二期、三期、金隅东序等多个住宅项目，以及中海商业和人大附中朝阳学校（朝阳港校区）地块。目前，云筑项目已有居民入住。 全球吃瓜！酷玩演唱会变“捉奸”现场，一独角兽公司首席执行官大型社死

deep色客转件?作为全球最大的制造业大国，中国的“新制造”可谓突飞猛进，意欲搏击世界的企业，在这个全球最大、最富魅力的中国国际供应链博览会上，还能看到什么、感悟到什么呢？相信一定很多！ 刘晓燕记者 董明道 摄

deep色客转件?不过，西方媒体认为，鲁比奥的外交努力被美国政府发出的新关税威胁所冲淡，因为这些威胁瞄准的目标包括此次东盟外长会东道主马来西亚以及其他派出代表参会的国家。美国《时代》周刊援引马来西亚总理安瓦尔9日在东盟外长会及系列会议的开幕致辞表示，“关税、出口限制和投资壁垒如今已成为地缘政治竞争的利器”。综合马新社和星洲网报道，安瓦尔10日会见鲁比奥时表示，马来西亚认为美国的单边行为将破坏自由贸易，可能对区域经济增长产生负面影响。

deep色客转件?此外，由于天气炎热，且预计来电时间要等到第二天早上6点，当晚不少居民选择到附近的酒店过渡，导致附近酒店爆满。居民王先生告诉记者，“自己运气比较好，一停电就立马订了酒店，附近其他酒店基本都订满了。”记者致电小区附近多家酒店了解到，大部分酒店均已满房，少数酒店也仅剩一两个标间。此外，还有一些居民选择在楼下乘凉或是在车内休息。有网友形容道，“今晚大面万人大迁徙，十点半的街道如同早高峰的车流。”

deep色客转件?“于汉超一剑封喉，穆斯卡踢了七次上海德比，他根本搞不定于汉超，塞蒂恩也一样，对重点球员的重点关注不够。精彩的比赛，但感觉两队消耗太大了。” 赫昆记者 李峰 摄

deep色客转件?那么本次调税之后到底对我们买车有多大影响？打个比方，以一辆含税价150万的车型为例，扣除增值税之后大约是130万，按照原来的政策基本可以免缴消费税，但按照新规就会增加大约13万的购车成本。 周歆昱记者 秦秀珍 摄

deep色客转件?她举了个例子：“老人骨折或者生病卧床，想回湖北老家，你打120，救护车不送外地怎么办？外地老人或者其他异常情况去世，想落叶归根，把遗体送回东北老家怎么办？正规120就是不能办，不能送。但这是真实存在的需求，有经济、伦理、文化方面的因素。”

deep色客转件?游戏列表是我的"教案库"："手口不一”、“鬼抓人”、“老狼老狼几点了”……这些干预游戏不仅提高了薯条的反应能力，也像张地图，让我每天都知道往哪走。 张领军记者 唐莹莹 摄

deep色客转件?OpenAI 表示，在两样工具分别推出的过程中，发现很多用户用 Operator 写的提示词其实更像 Deep Research 的任务，比如「计划一次旅行并预订」。而 Deep Research 用户高度呼吁增加「登录网站、访问受保护资源」的能力，其实是 Operator 早就能做的。于是团队决定将两个产品融合起来。 袁世辉记者 陈海东 摄

deep色客转件?张晓玲表示，她曾连续10年进行“癌胚抗原定量”血液筛查，但一直未检测到异常数据。对此，中山大学肿瘤防治中心泌尿外科教授、主任医师张志凌教授表示，目前肾癌并没有特异性和高灵敏度的肿瘤标志物。肾癌无法像肠癌、前列腺癌那样，通过抽血就能反映出患癌风险。“也就是说，即便抽血指标全部正常，也并不能排除患肾癌的可能。”

deep色客转件?值得注意的是，除H20芯片解禁外，黄仁勋还宣布将推出新款RTX Pro显卡。这款产品聚焦计算机图形、数字孪生及人工智能领域，被视为英伟达深耕中国技术市场的又一重要布局。 滕永森记者 倪广华 摄

deep色客转件?值得期待的是，“湾里”北侧还将集聚北京海昌海洋公园、顶点公园、首旅集团总部等文旅娱乐产业集群，与18.7万平方米文商旅奥莱综合体、10万平方米人文度假小镇、3.5万平方米奢华度假酒店共同构成“日常可抵达、内容多层次”的城市休闲新场景。

deep色客转件?《报告》提到，天津、山东、江苏、浙江等沿海省市积极推进大型海水淡化工程建设，为沿海电力、石化、钢铁等高耗水行业用水提供可靠水源保障。自主研发的海水淡化装备产品取得突破，天津南港工业区先达海水淡化及综合利用一体化项目第五条生产线（3 万吨 / 日）反渗透膜、高压泵、能量回收装置等关键装备实现全国产化。

deep色客转件?从曾志伟的翻车来看，大众的忍耐是有限度的，第一次道歉不知情可以轻轻略过，但次数多了就非同一般。身为公众人物，理应对自己的言行负责，对经手过的项目和人都要做清晰的背调，不然事后道歉只会适得其反，所以希望各位艺人都能珍惜自己的影响力，守好底线，不要犯错了再来喊冤枉。

deep色客转件?那是一块和劳力士同档位的万国牌男士腕表，葡萄牙经典系列，18K玫瑰金。他很早就看中了这块表，但直到2021年，他才用11万左右的价格购入。那一年，他在一家中外合资的家装企业经销商公司里升职为副总，从哈尔滨空降宁波，帮助品牌在宁波的当年市场份额做到了一个多亿。完成了公司的目标，他得到了一笔不菲的奖励，添了一点钱送了自己那块表，纪念他职场的高光时刻。

deep色客转件?同时乔鸣羽的遗孀兰幼因，开始动机不明地策划刺杀军统军官，兰幼因与任少白的关系开始敌对，最终上线彭永成为了保护任少白牺牲，兰幼因也在两人的影响下转变信仰。

deep色客转件?中餐有个特点，它跟西餐的冷食不一样，冷食更好包装，中餐带汤带油，要保温，包装只要塑料克重不够，材质不够硬挺，就会洒漏。所以逼得商家只能用更好的包装，更好的包装就会带来更多的一次性浪费。

deep色客转件?2021年，当“天问一号”探测器在距火星220万公里处拍摄下火星的首张高清“肖像”时，很少有人知道，记录这历史性瞬间的“眼睛”，它真正的名字是——离轴三反光学系统。

deep色客转件?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。 马增平记者 孙振川 摄

deep色客转件?该记者透露：“弗拉门戈预计将在本周同意放行，韦斯利转会罗马即将敲定。一旦弗拉门戈找到替代者人选，韦斯利就将以2500万欧元+奖金转会罗马。”

deep色客转件?根据Wccftech的爆料，围绕B30构建的机架级解决方案相比于H20部分性能有所削弱，但预计能效会比后者高出30%，采购成本降低40%，而价格降低是建立在HBM芯片改用GDDR7的基础上。 张占民记者 班春花 摄

deep色客转件?7月18日上午，广西壮族自治区第十四届人民代表大会第四次会议在广西人民会堂召开。经大会无记名投票选举，韦韬当选为广西壮族自治区主席，今年又一中央候补委员晋升正部。

deep色客转件?北京时间7月20日，中国篮球之队官方宣布，锋线主力大将曾凡博因为伤病恢复情况尚未达到随队出征的水平，将返回俱乐部康复训练，将无缘今年的男篮亚洲杯。在曾凡博与张镇麟均无缘今年男篮亚洲杯情况下，对于中国男篮的锋线是巨大挑战。

deep色客转件?张险峰导演、曾小敏主演，火爆网络的国风音乐大片《白蛇传·情》一并奉献。影片视效精彩，画面绝美，支支插曲脍炙人口，非常值得大银幕观赏。 ，更多推荐：18 流白浆