鲁鲁射和鲁鲁的区别

鲁鲁射和鲁鲁的区别?骆豪也一直在观察、研究车辆合规性方面的问题。他坦言，由于客户购买后仅用于自家农场或短途载货，至少目前还没有涉及交规方面的问题。 萨拉赫：我是史上最佳非洲球员；斯帕莱蒂是我遇过最好的教练

鲁鲁射和鲁鲁的区别?“他原本准备去上海进厂打工，没想到刚到就出了这个事。”郭先生说。事发之后，他通过律师找到了司机的联系方式，但是只打通了一次，“我打过去说在什么时候我弟弟多付了点钱，但你多收钱了之后，没退给我们，导致我弟弟去世了。”郭先生补充，电话那头始终无人讲话，且在郭先生陈述后挂断了电话。后来该电话再也无法接通。 马喜顺记者 张月芹 摄

鲁鲁射和鲁鲁的区别?“我的设计里有那种需要人工缝制的绣花，成衣工厂会跟我抱怨做这个不赚钱，正好出来的效果也不是我想要的，双方逐渐都没有耐心了，合作就结束了。“

鲁鲁射和鲁鲁的区别?电商生产端有一种共享，占据核心或偏远地段的私人快递站，同时加盟若干家快递，显然拥有较强议价能力。在哲学上，人力共享具有价值，但不应将人物化，作为客体，而是作为主人分享其创造，通过自由人的联合，分工协作创造增量，而非压榨原子化个体的剩余价值。

鲁鲁射和鲁鲁的区别?郎朗和父亲郎国任离开故乡沈阳，远赴沙尘暴满天的北京学习钢琴。被北京一位钢琴老师放弃后，郎朗能只能在给学校合唱团伴奏时得到肯定和快乐。而郎国任对他在学校合唱团排练而晚归耽误放学后练琴极为愤怒，让郎朗去死，逼他吞抗生素，逼他跳楼。而郎朗不愿意去死，极力挣扎后才得以逃离。这场冲突直接导致郎朗自我伤害，用手砸墙，伤害作为琴童最需要珍视的自己的双手，因为他要反抗父亲的意志，让父亲无法再逼迫他弹琴。 刘倩记者 徐涛 摄

鲁鲁射和鲁鲁的区别?很显然，甜馨这次是回应拿下对妈妈李小璐的攻击网友，力挺妈妈李小璐的人品，并声明自己不会因为网友的错误引导而对妈妈有不好的看法。 卢刘凯记者 范世亮 摄

鲁鲁射和鲁鲁的区别?从目前掌握的数据来看，2025款吉利银河星舰7 EM-i在中国大陆地区未进行过召回，虽然无召回并不代表车辆质量达到完美，但至少证明生产企业判定目前车辆并无影响行车安全及财产安全的问题隐患。

鲁鲁射和鲁鲁的区别?该人士还透露，印度政府已获悉富士康正在撤回中国员工，但未获知具体原因，目前苹果手机在印度的生产尚未受到重大影响。 陈雄伟记者 高天均 摄

鲁鲁射和鲁鲁的区别?7月11日，英伟达市值突破4万亿元，成为全球首个突破4万亿元的公司，而且从1万亿元到4万亿元只用了短短2年的时间，AI浪潮之下，AI公司还没赚到钱，英伟达堪称AI淘金时代的卖铲王。 付玉坤记者 薛新启 摄

鲁鲁射和鲁鲁的区别?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。

鲁鲁射和鲁鲁的区别?法尔斯通讯社称，美国和以色列官员公开威胁伊朗领导层、暗杀伊朗核科学家，阿拉格齐没有以强势姿态抗议这些恐怖行为，给人的印象却是伊朗政府在面对敌人威胁时并不团结，将民众的反应归咎于“强硬派”。文章称，实际上，这些反应是对美国和以色列公然侵略行为的自然反应。 董志杰记者 刘涛 摄

鲁鲁射和鲁鲁的区别?随着全国多地气温持续攀升，淘宝闪购上各类降温产品销量大幅上涨。冰淇淋机、冷风机、空调扇等小型家电订单增长均超200%，而空调等大家电订单也增长超150%。

鲁鲁射和鲁鲁的区别?作为中海在北京的两大业务实体之一，中海新城多年来深耕这两大区域，开发有西城的京华玖序、都阙台，石景山的寰宇天下天镜、中海长安玖章、中海长安源境等项目。

鲁鲁射和鲁鲁的区别?对于这场外卖补贴战，南城香餐饮创始人汪国玉指出，餐饮商家整体线上渗透率明显增加，但客单价下滑、利润率下降也是肯定的，希望呼吁和帮助行业回归理性，公平竞争。嘉和一品创始人刘京京表示，百亿补贴开战，最受伤的其实是商家。

鲁鲁射和鲁鲁的区别?稀土板块行情走强的一个重要逻辑，即板块内个股业绩的大幅提升。从股价表现来看，华宏科技、北方稀土、盛和资源等业绩预增幅度靠前的个股，月内涨幅也同样靠前，显示出市场对该板块的业绩关注度、认可度均较高。

鲁鲁射和鲁鲁的区别?当然，选择开源模型的更深层原因在于完整的控制权。拥有完整权重意味着Perplexity可以任意进行LoRA、RLHF、工具蒸馏，无需担心调用频率、并发上限或隐私合规问题。K2采用MIT改协议，月活低于1亿即可商用，Hugging Face直接提供fp8/fp16全套权重，128K上下文窗口足够一次性处理整份财报。对Perplexity而言，这意味着“模型-索引-工具”三层架构可以完全私有化，不再受任何闭源条款约束。

鲁鲁射和鲁鲁的区别?邹镇豪接受过眼睑和下巴的整形手术，以及因长期失眠导致头发脱落进行的植发手术。他在庭审中把自己描述成有吸引力的形象，但小兰告诉封面新闻记者，邹镇豪看上去就是一个很普通的英国留学生，自己最初以为他是个“老实人”，后来才意识到，他利用自己普通的形象获取他人信任，然后实施犯罪行为。

鲁鲁射和鲁鲁的区别?每经AI快讯，7月22日，国家外汇管理局副局长、新闻发言人李斌7月22日在国新办新闻发布会上表示，上半年人民币汇率保持基本稳定。今年上半年人民币兑美元汇率升值1.9%。上半年人民币兑美元汇率在7.15到7.35区间双向浮动，既在合理均衡水平上保持了基本稳定，也发挥了调节宏观经济和国际收支自动稳定器的作用。

鲁鲁射和鲁鲁的区别?想穿点亮色也可以，但别大面积铺，比如在下半身穿经典的白色阔腿裤，上半身可以穿一些亮色的短袖或者是衬衫，这样的话可以提亮我们的皮肤，又不会让造型看上去太单调。 钟坚记者 闫震 摄

鲁鲁射和鲁鲁的区别?“文旅消费券与数字化平台联动，政策特色鲜明且针对性强。”商务部研究院流通与消费研究所副研究员姜照在接受人民网财经记者采访时指出，这类政策利用平台流量优势精准触达年轻群体，同时通过跨场景优惠激发关联消费，效果显著。

鲁鲁射和鲁鲁的区别?黄仁勋：我与雷军合作已经很久了。我们一起做过手机，现在正在共同开发人工智能、自动驾驶软件等等，还有很多项目正在合作。中国市场既有活力，又有创新能力卓越的优秀工程师，中国计算机科学家数量是全球最多的之一，唯一能与之比肩的只有美国，而且终端消费者群体规模极其庞大。 贺敬华记者 侯志强 摄

鲁鲁射和鲁鲁的区别?兴趣班部分更丰富："围棋老师有点凶，我不想去“,我就总结他的优点，给足他肯定，让他相信自己很棒；足球不知道要踢到哪边球门，我就一起跟他讨论，引导他求助。

鲁鲁射和鲁鲁的区别?布鲁日主帅尼基-海恩表示：“情况非常明确，他本应在周一恢复训练。但在足球世界里，事情可能会变得非常困难，这是一个非常复杂的情况。我对俱乐部能妥善处理此事充满信心。无论如何，我们会看到结果如何。我当然不会透露管理层告诉我的内容。不过，我知道他们想从他的转会中获得什么，这一切都非常清楚。发言权在他们那边，我只负责竞技部分。但有一点是明确的，贾沙里将恢复随队训练。我们将看看这种情况还会持续多久。我百分百支持俱乐部。这是一个关于应如何努力留住自己最好球员的典型案例。”

鲁鲁射和鲁鲁的区别?据新华社报道，在日本第27届参议院选举中，由自民党和公明党组成的执政联盟未获参议院过半席位。这是自民党自1955年成立以来，首次在国会众参两院都未能取得过半数席位。 
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