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一区二区三区免费?女孩们可以用包裹感强的厚真丝来凸显女人味，也可以用薄真丝的轻盈来凸显灵动，从娇小女孩到微胖辣妹都能找到适合自己的真丝单品。 记者：切尔西正试图和哈维-西蒙斯告竣口头协议，莱比锡想要7万万

一区二区三区免费?沃诺克说道：“我在水晶宫时非常渴望签下一名中卫，当时有人推荐了苏格兰联赛的一位球员，在凯尔特人队，我的助教罗尼-杰普森去考察后回来说：‘没错老大，他是个好苗子，只要三四百万镑就能拿下’。” 张坤朋记者 王东领 摄

一区二区三区免费?好比亮眼的红色单品，其实是有一点考验个人的条件的，但是肤色越白，穿上它越是耀眼。像一条印花裙，以红色的底色为主，白色印花进行装饰，画面一点都不会太夸张，反而透露出女子的明媚感。

一区二区三区免费?据IT之家了解，小马智行第七代自动驾驶软硬件系统为 L4 级自动驾驶量产设计，系统方案 100% 采用车规级零部件，包括域控制器在内的自动驾驶套件设计寿命长达 10 年 / 60 万公里。小马智行通过软件算法优化和系统工程，使得域控制器成本较前代下降 80%，设计寿命延长，从而进一步降低全生命周期总成本。

一区二区三区免费?无独有偶，程诚（化名）于2025年6月在重庆渝北区西南汽贸城极氪直营店支付5000元，下定了一辆2025款极氪007车型。“从始至终，极氪方面一直在刻意隐瞒和歪曲车辆信息。”程诚告诉记者，销售人员先是表示该车为出口未果没上过险的新车，后又改口免费赠送机动车交通事故责任强制保险，以隐瞒上险事实。 李同才记者 周彦任 摄

一区二区三区免费?塞巴略斯几天前曾表示，他梦想有朝一日能回到贝蒂斯效力：“贝蒂斯是我的家，永远都是。希望它的大门永远为我敞开。本周之后我们会谈谈。（是否有）关于回归贝蒂斯的会议？还没有，我们的大门对一切可能敞开。” 陈晋福记者 张新国 摄

一区二区三区免费?也有人忽略配饰的作用，一身素净却少了几分灵动。恰到好处的配饰，能让基础款穿搭瞬间出彩，体现分寸感才是精致的关键。

一区二区三区免费?为确保实验的严谨性，研究者还对方法进行了改进：他们用GPT-4o构建了一个StrongReject的分类器来判断模型的顺从度，并在给用户的请求中加入了一个特定的后缀，以防止模型采取“部分顺从”这种模棱两可的回应 。 吕勇记者 朱福芝 摄

一区二区三区免费?林文起说，他在很小的时候就知道，自己不是父母亲生的，村里人都清楚这件事。“可每当我问起自己的来历，得到的答案却各不相同。”有人说：“你是被捡回来的。”有人说：“你是从河里捞上来的。”姑姑则直接告诉他：“你是被抱养回来的。” 卢牡馨记者 陈晓兰 摄

一区二区三区免费?SkyWest航空在声明中表示，该航班当时已获得塔台的进场许可，但飞行员发现前方有另一架飞机后，立即选择复飞。“复飞”是航空术语，指飞行员在着陆过程中中止降落、立即爬升。这一安全操作通常用于避免跑道侵入情况，即飞机、车辆或人员误入跑道，也可用于应对突发风向变化、进近不稳定等其他潜在风险。

一区二区三区免费?社交平台上，不少“大哥”分享了自己遭遇的“骗局”。在他们的讲述中，语音厅主播们以线下见面、恋爱交往为诱饵，持续诱导他们消费打赏。但在收到大额款项后，主播们要么突然失联，要么直接将他们拉黑。 侯松峰记者 谢斌 摄

一区二区三区免费?Aravind曾在Reddit上解释为什么没有接入GPT-4.5：“GPT-4.5的解码速度只有11个token/秒，相比之下，4o是110个token/秒（快10倍），我们自己的Sonar模型是1200个token/秒（快100倍）。这导致用户体验不佳，因为他们期望快速、准确的答案。”

一区二区三区免费?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。

一区二区三区免费?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。

一区二区三区免费?当然革命不是请客吃饭，易如反掌。若创新出自平台的部门，内部创业团队，会被整体的文化裹挟，迄今所有成不成功的互联网企业，无不迷恋大力飞砖，正与消费者主权的精神相背。最好是纯新生力量，充分发育，然而在这样板结的格局，怕是难出头。或者需要社会和政策适度敲打。

一区二区三区免费?涉及字节跳动新加坡员工食物中毒事件有了最新进展。7月17日下午，该事件餐饮供应商云海肴，被判最高罚款7000新加坡元。云海肴集团新加坡分公司首席执行官吕志韬代表经营公司出庭接受判决。案件下判后，云海肴发表声明公开向受影响的字节跳动员工和公众致歉，透露已永久关停“公司团餐”的服务，也关闭了纳福城分店。

一区二区三区免费?余乐乐并非不能接受降价。“只要房价够低，打八折，房子当然能卖掉，那我还需要中介做什么？”她的目标是以相对合理的价格成交。

一区二区三区免费?Ben Mann: 我很确定这是真的。哇。如果你仅仅思考一下个人对公司发展轨迹的影响程度，就像我们的情况一样，我们的产品非常畅销。如果我们在推理堆栈上获得1%或10%或5%的效率提升，那将价值惊人。因此，支付个人1亿美元的四年期薪酬方案，与为企业创造的价值相比，实际上相当便宜。所以我认为我们正处于一个前所未有的规模时代，而且实际上只会变得更加疯狂。如果你推断公司支出的指数增长，大约每年是2倍，就资本支出而言。今天，我们可能在全球范围内处于整个行业为此支出3000亿美元的范围内。因此，像1亿美元这样的数字只是沧海一粟。但如果你展望未来几年，再翻几番，我们谈论的将是数万亿美元。在那时，就真的很难思考这些数字了。

一区二区三区免费?值得一提的是，渠道错配的问题也使广汽集团营销效率低下。在造车新势力纷纷布局直营店、商超展厅的浪潮中，广汽集团仍重度依赖传统的4S店体系。广汽集团公告坦承：“销售渠道以原有4S店为主导，直营、代理等新渠道建设落后于同行业”。这种渠道滞后直接导致用户触达能力薄弱，营销效率低下。 杜伟明记者 贾许民 摄

一区二区三区免费?这里的延时仍是就交易本身而言，第一代电商同样不在场。之后与O2O同步，O2O不只是一个品类，而代表互联网整体向线下渗透的大势，出现了消费场景的概念。

一区二区三区免费?那么，口头信托是否有效？李燦认为，香港法院在认定信托效力时遵循英国普通法先例。根据英国判例确立的原则，口头信托在普通法下具有法律效力，但需证明资金流向必须与设立人宣称的信托意图高度吻合。 肖磊记者 陈耀贵 摄

一区二区三区免费?程鹏：从2002到2010年的这段时间是创业期，无论是复合增长率、市值、行业影响力都是高光时刻，而且是真的改变了大家的出行方式，2010年四维图新IPO。

一区二区三区免费?不过，分析人士对“星际之门”能否获得资金（包括用于立即部署的1000亿美元）表示怀疑。今年1月，xAI创始人埃隆·马斯克（Elon Musk）也驳斥了该组织，称“他们实际上没有钱”。

一区二区三区免费?记者去到汪阿婆家，一开门，堆积如山的垃圾就映入眼帘，整个客厅被完全塞满，寸步难行。刺鼻的恶臭扑面而来，伴随着成群的小虫子蜂拥而出，靠近一看，残留食物的餐盒里，还有白色的蛆虫在蠕动…… ，更多推荐：18我禁