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国产做受 高潮久久霉霉网站?与此同时，董越接到王禹的提醒后，发现自己名下也存在四家深圳的市场主体，注册时间同样集中在2020年12月。其中，深圳市集仟道建材有限公司（法定代表人）与深圳市宝安区天道斯运输部（经营者），在2020年12月19日—23日期间累计开票超60万元。 新国标对电池热治理要求升级，高管称设计是影响清静的主因

国产做受 高潮久久霉霉网站?据路透社报道，NHTSA已向特斯拉发出正式的信息要求函，要求公司提交事发车辆在碰撞发生时的感知逻辑、控制决策链、异常响应机制，以及Robotaxi当前版本系统的整体运行评估框架。 张进中记者 金良辉 摄

国产做受 高潮久久霉霉网站?韩国散户投资者正加杠杆冲进股市。韩国金融投资协会（Korea Financial Investment Association）的数据显示，截至7月17日，韩国投资者未偿还保证金贷款金额达21.6万亿韩元，为近一年来高位。投资者可用来购买股票的闲置资金达66.6万亿韩元，位于自2022年中期以来高位。

国产做受 高潮久久霉霉网站?7月3日，小佳追问他究竟在干什么时，彭宇轩回复称，现在还不是讲的时候。透露了他在缅甸，并发来靠近云南的中缅边境位置图以及一张身上沾满泥的照片。称自己是自由且安全的，能挣到钱。

国产做受 高潮久久霉霉网站?美中贸易全国委员会会长谭森(Sean Stein)表示：“对美国企业而言，保持在竞争激烈的中国市场中的运营能力依然至关重要。这不仅使他们能够受益于中国日渐壮大的中产阶级消费群体，也为企业试炼保持全球竞争力所需的新技术和新做法提供了实践场景。在当前的贸易磋商中，美国在华企业迫切需要的是终止‘一刀切’式的关税措施，并实施更加合理的政策，使美国企业在中国更公平、更有预期的营商环境中竞争。” 郭凤记者 张玉梅 摄

国产做受 高潮久久霉霉网站?信息来源：中华网新闻——2025年7月16日——曝王鸥与何九华复合低调登记 疑似女儿曝光凤凰网——2025年7月16日——去父留子风波后，王鸥再被曝猛料！令人讶异程度堪比当年夜光剧本 刘建记者 侯文杰 摄

国产做受 高潮久久霉霉网站?HoopsHype写道：“波蒂斯创造NBA历史唯一特殊的'三冠王'伟业，同时拥有总冠军戒指（2021）、季中赛冠军（2024）和夏季联赛冠军（2016在公牛），这位雄鹿队前锋就此解锁终极荣誉三连冠。”

国产做受 高潮久久霉霉网站?《托斯卡纳艳阳下》的魅力在于， 它用阳光稀释了苦难的浓度，却不回避生活的粗粝。 治愈未必是戏剧性的顿悟，而可能是在琐碎中重建秩序， 在等待中学会与不确定性共处。 正如托斯卡纳的向日葵，无需追问阳光何时降临， 只需保持生长的姿态。 刘建胜记者 商红仆 摄

国产做受 高潮久久霉霉网站?上赛季，热刺在英超联赛中跌到了第17名，虽然赢得了欧联杯冠军，但波斯特科格鲁依旧被解雇，你如何看待球队上赛季的表现？ 张金生记者 赵春雷 摄

国产做受 高潮久久霉霉网站?2016年，王雨与林瑾洪夫妇在社交媒体上注意到一位摄影师拍摄的青篦扇，被它的气质深深打动。直到2017年，在苏州大学博物馆“东吴雅集——宋风雅韵文物展”上，亲眼看到一把来自南宋的青篦扇时，王雨感到内心深处的某个地方被击中了。

国产做受 高潮久久霉霉网站?2024年11月，四人通过深圳12345热线投诉，案件转至深圳市市场监督管理局宝安监管局。该局答复“经调查，因你提出撤销的登记是经过登记机关的‘刷脸’实名认证后取得的，且经商事登记系统核实，该次登记的实名认证视频确属你本人拍摄。根据《市市场监管局关于撤销冒用他人信息取得商事登记有关问题的通知》的规定，暂不符合撤销商事登记的受理条件，我局决定不予撤销。” 张成辉记者 刘占国 摄

国产做受 高潮久久霉霉网站?美森此前曾积极应对电动汽车运输的安全性挑战，曾组建“电动汽车安全运输工作小组”，并与外部组织合作研究电动汽车及锂电池运输安全标准。公司还制定了陆上锂电池处理流程，包括二手电池运审机制和检查清单。

国产做受 高潮久久霉霉网站?说起大米在日本的销售，43岁的光东村村民金君打开了话匣子。他自幼生长在光东村，高中毕业后到日本留学，发现日本的大米品牌做得很精致，“我们村的大米质量一点儿不比他们差，一定有很大市场。”于是，2009年，他回村创办了本村的大米品牌。

国产做受 高潮久久霉霉网站?张子宇只有18岁，她依然具备巨大的成长空间，也绝对会是中国女篮未来的内线基石核心，有望成为中国女篮的“女姚明”，也将是未来征战国际赛事的最大强点。

国产做受 高潮久久霉霉网站?当地时间7月18日到19日，越共中央十三届十二中全会在越南首都河内举行，越共中央总书记苏林致开幕词和闭幕词。会上，中央委员们还集体默哀一分钟，悼念一年前去世的原越共中央总书记阮富仲。

国产做受 高潮久久霉霉网站?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。

国产做受 高潮久久霉霉网站?2024年10月，44岁的袁女士在男团直播间刷了一个小礼物时，未曾想到这会成为一场“精心设计”的情感围猎的开端——数月间她打赏转账43万元、冲动离婚，最终等来的却是一张重度抑郁诊断书。

国产做受 高潮久久霉霉网站?从娃哈哈股权关系看，目前国有股占比46%，由杭州市上城区国资局持有；宗馥莉持有继承股，占比29.4%；此外有24.6%的职工股。据报道，杭州地方政府与宗馥莉、杜建英两方均协商过收购事宜。

国产做受 高潮久久霉霉网站?但如果巴萨方面能在7月底前搞定财政问题，那么局势就会大不一样，届时巴萨会立即出手引进邓弗里斯，以避免其价格上涨。球员方面据称已基本打通关系，而邓弗里斯对加盟这支巴萨也毫无异议。 陈春平记者 潘中正 摄

国产做受 高潮久久霉霉网站?广东省城乡规划院住房政策研究中心首席研究员李宇嘉表示，地方国资抛售房产一方面源于市场结构变化，另一方面，地方国资还承担着各种基建、保障性住房等建设性任务，地方财政对其上缴利润、资产保值增值的考核又在加强，对其而言有着变相资产的动机。

国产做受 高潮久久霉霉网站?1998年，17岁的宗馥莉进入的佩珀代因大学，其优点也在于，教学模式突出跨国管理、企业实训和商业实地考察——培养的不是“高分学霸”，而是未来的商业操盘手，这种社交圈层和隐秘人脉，往往比学术排名更加重要。 雷德树记者 孔德芹 摄

国产做受 高潮久久霉霉网站?据公开资料显示，在娃哈哈集团2024年全国销售工作总结大会上，宗馥莉宣布公司2024年营收回到700亿元区间，较上年增加200亿元，涨幅约40%。

国产做受 高潮久久霉霉网站?选房现场气氛热烈，当一户户居民最终选定心仪的新房时，难以抑制的喜悦之情立刻洋溢在每个人的脸上，“今天运气真是不错，选到了我最想选的那一套，很满意！”“不管住几楼都好，能住上新楼房我就开心！”朴实的话语里满是对美好生活的期待，一位居民确认好选房位置后，立即打电话和家人分享着喜悦心情，随着一套套安置房“名花有主”，不少家庭已开始规划装修方案。如期选房使群众吃了一颗“定心丸”，未来的日子多了一份奔头。

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