黄色亚洲

黄色亚洲?搭载RK3588S的人形机器人，支持超大关节运动角度空间，内置23~43个关节电机，拥有模仿及强化学习驱动，具备力控灵巧手，操控性能极佳。 斯基拉：尤文会在本周和弗拉霍维奇的经纪人碰面讨论未来

黄色亚洲?其实吧，正式的国标和去年的意见征求稿没啥区别，以后喜欢单踏板的车主每次上车得像关自动启停一样打开单踏板模式，无所谓的朋友就拿默认模式来开，甚至把它设置成默认关闭。 李忠凤记者 潘志春 摄

黄色亚洲?这个与女性抑郁和压力密切相关的“分子开关”，究竟是如何影响大脑功能的？研究团队推测，答案可能隐藏在它对认知和决策行为的调控中。他们将研究的焦点对准了大脑的内侧前额叶皮层，这是一个负责权衡利弊、进行自我控制和调节情绪的关键区域，也是LINC00473发挥作用的主要舞台。

黄色亚洲?杨少华去世后，有媒体采访杨少华的长子杨威，其在电话中讲述了当时发生的情况：“睡醒午觉坐起来以后，他觉得有点晕。立刻上医院，到了医院大夫一看说，人已经没了……”去世时间差不多是在下午3点半左右。“走的太突然了，他此前没有任何后事交代、没有遗言留下，最后一句话就是‘有点晕，咱上医院看看’，然后就走了……”

黄色亚洲?以飞桨为例，作为百度自研的产业级深度学习开源开放平台，它从核心框架、基础模型库，到端到端开发套件、工具与组件，以及星河社区等，全方面支持了文心大模型的演进过程。文心大模型的能力拓展和效率提升，得益于飞桨和文心的联合优化，通过训练和推理的技术创新，文心大模型4.5 Turbo训练吞吐达到文心大模型4.5的5.4倍，推理吞吐达到8倍。 陈亚凤记者 刘迎吉 摄

黄色亚洲?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。 张杰记者 吴荣明 摄

黄色亚洲?当然也有另外一部分人非常解恨，遥想当年的事，王鸥带给杨幂的伤害，天道轮回，当时她是否想到自己也会有杨幂同样的境遇？

黄色亚洲?据上游新闻报道，7月20日，一名中国女游客发帖求助称，20日下午自己一家在泰国普吉岛周边的珊瑚岛游玩时突遇暴雨大风，母亲被倾覆的树木砸中不幸去世，父亲也受了轻伤，求助在外国如何处理母亲的后事。 石娜娜记者 蔡建玲 摄

黄色亚洲?下半场比赛，双方互有攻守，但没有上半场那样的效率。第85分钟，于汉超包抄破门，随后马宁经VAR确认判罚越位在先，进球无效，随后补时阶段，吴曦送出助攻，于汉超禁区左脚推射破门，帮助上海申花3-1锁定胜局，拿下这场榜首大战的胜利，北京国安也是遭遇联赛首场败仗。 刘晓记者 王文进 摄

黄色亚洲?农业部的计划还包括：确定并重新聚焦国内关键农业投入品（如化肥）的生产；打击粮食券等营养援助项目中的欺诈行为；加强农业科研安全；重新评估部门对外国国家的援助项目；防范动植物疾病；帮助私营食品和农业企业防御网络攻击等。

黄色亚洲?报告显示，5月份所有海外的美国长期、短期证券和银行流水的净流入总额为3111亿美元，其中，海外私人资本净流入为3332亿美元，海外官方净流出为221亿美元。 尹英入记者 梁海莲 摄

黄色亚洲?对于同时交往多人的指控，X风则否认，他称：“都是一群吃饱了撑的，不好好过日子的在这没事找事。”当记者追问与其他女性的关系时，他说“单身发生关系不违法”，“聊天过程中解决生理需求很正常”，“聊天截图全是断章取义”，“做这种主播工作本来就容易产生情感纠纷”。

黄色亚洲?可黄晓明的处理方式却出人意料地果断。他没有公开回应传闻，只是默默减少了和叶柯的交集。今年年初，有知情人透露 “两人已经和平分手”，而黄晓明的工作室虽然没直接承认，却在被问及时回复 “艺人私事不回应，专注作品”， 这种 “不拖泥带水” 的态度，被网友赞 “上大分”。

黄色亚洲?钉钉的第三次转向正在进行中，相比于第一次的“从无到有”、第二次的“从免费到收费”，这次是从协同工具向AI智能平台的转型。不过，这次转向的成败，目前还很难下定论。

黄色亚洲?本次大赛的评审主席团阵容强大，汇聚多位国内外顶尖专家。其中，同济大学党委书记、中国工程院院士郑庆华，香港科技大学校董会主席、美国国家工程院外籍院士沈向洋，新加坡工程院院士、南洋理工大学校长讲席教授文勇刚，全国工商联副主席、奇安信集团董事长齐向东，语音及语言信息处理国家工程研究中心主任、科大讯飞董事长刘庆峰，红杉中国投资合伙人、红杉碳中和研究院院长李俊峰，人民网董事长、传播内容认知全国重点实验室主任叶蓁蓁等7位主席团成员，来到启动仪式现场分享了关于人工智能的真知灼见，点燃广西“AI超级联赛”创新引擎。

黄色亚洲?俱乐部重申以参与沙特超级杯为荣（该队曾多次夺冠），但退赛决定基于对球员体能的专业评估：在持续整整53周的艰苦赛季后，多名球员肌肉状态显示极度疲劳。诸多国脚更在无休状态下衔接国家队赛事与世俱杯，显著增加复合伤病风险。故退赛既维护俱乐部利益，亦保障沙特国家队备战——国家队将于十月开启世界杯预选赛附加赛集训，而利雅得新月多名主力预计入选。

黄色亚洲?报道称，在7月21日发布的长达70分钟的采访视频中，网红梅纳里提问称：“我知道你的工作确实很艰难，但你认为自己为什么会在全球如此不受欢迎？”

黄色亚洲?程鹏：还是转型的逻辑，当时我们已经知道和互联网公司拼C端地图很难。所以第一个想看的还是自动驾驶方向，就专门搞了高精地图事业部。当时HD地图比较领先的其实是百度，不是我们。

黄色亚洲?为确保回迁安置房项目的顺利推进，市委、市政府高度重视、提前谋划，成立工作专班，因地制宜制定复工方案，确保项目建设各环节有专人跟进、专人负责。市人大、市政协、市住建局、朝阳街道、城发集团、金地建设集团有限公司、回迁居民代表等多方主体共同参与项目研判，形成工作合力，全力保障工程建设的质量、进度和品质。朝阳派出所、百脉湖警务站、高密人民医院朝阳院区、山东师范大学高密朝阳实验学校、升信律师事务所协同配合，提供有力支持。朝阳街道全体干部一线作战、精心组织，严格遵循“规范流程、精准服务”原则，全力保障项目有序推进。 董巧美记者 周炫圻 摄

黄色亚洲?微软方面表示，当前黑客攻击的重点是那些自行在本地网络中部署SharePoint服务器的客户，而不是使用微软托管服务的用户，这可能在一定程度上限制了影响范围。

黄色亚洲?据悉，此次停运将影响美国本土与夏威夷、关岛、阿拉斯加等地。其中影响最大的是夏威夷，当地电动汽车协会数据显示，目前夏威夷注册电动车已超过 3.7 万辆。同时当地经销商对此表示遗憾，并称电动汽车非常适合当地路况，此举可能影响消费者购车意愿。 柳曙霞记者 符积惠 摄

黄色亚洲?市场数据揭示政策背后的紧迫性。2024年欧洲电动车销量约占新车市场的15%，远低于2030年55%的减排目标。国际能源署预测，若政策落地，2030年欧盟电动车销量占比将达60%，但当前充电网络建设滞后(仅75%高速公路每50公里设快充站)及电力价格高企(德国居民电价约0.4欧元/度)仍制约普及。此外，中国车企凭借价格优势(欧洲均价低30%-40%)持续渗透市场，比亚迪匈牙利工厂投产及宁德时代欧洲布局，进一步挤压欧洲本土品牌空间。

黄色亚洲?对于服务器端模型，苹果则开发了一种名为“并行轨道混合专家”（Parallel-Track Mixture-of-Experts, PT-MoE）的全新 Transformer 架构。该架构将一个大型模型分解为多个更小的、被称为“轨道”（Track）的并行处理单元。每个轨道独立处理信息，仅在特定节点进行同步，从而大幅减少了传统大型模型中常见的通信瓶颈，提高了训练和推理的效率。此外，通过在每个轨道内部署混合专家（MoE）层，该模型能够更高效地扩展，以低延迟处理复杂任务，同时不牺牲模型质量。

黄色亚洲?她会在获得肯定，事业顺利的时候有危机感，比如《女神》走红，会觉得之后无论歌或工作变得更难，又会质疑自己的能力，觉得 这首歌这么有力量，可能都是词曲者的功劳。

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