小 伸入 自慰91

小 伸入 自慰91?他还拒绝透露任何潜在客户的细节，仅表示：“通过将我们的成果分享给合作伙伴和潜在客户，他们将验证这些进展并进入下一阶段。”Rapidus尚未生产由客户设计的芯片。 记者：恩德里克私人训练师前昔日本助其恢复
，球员9月前不会出战

小 伸入 自慰91?京东送外卖，目前貌似沿用成熟的模式，未必没有腾挪的空间。配送的余量取决于下单时间，往往临时起意，“每天中午吃什么”成为世纪难题。如能用某种套餐或团购，将部分需求提前锁定，在前一晚，甚至上周末排单，或将闭环从30分钟延长到，比如两小时，再将小三轮改造成冷藏车，即可沿用电商的配送模式。巡回加接力，可进一步扩大配送半径。 陈大红记者 林华青 摄

小 伸入 自慰91?将身披汉堡26号球衣的佩雷茨表示：“我不想浪费任何时间，迫不及待地想要开始训练，从明天起就要参加球队的首堂训练课了。”

小 伸入 自慰91?特朗普称：“我不介意他（指小马科斯）与中国交好。因为我们和中国相处得很好，我们关系很棒。事实上，磁铁（稀土磁体）正在以创纪录的数量从中国运来。”随后特朗普看向小马科斯称：“我不介意你和中国打交道。做你该做的。你和中国打交道丝毫不会让我感到困扰。”

小 伸入 自慰91?张子宇虽然进攻端拥有海拔优势，但她防守端因为身高与体重问题，导致移动速度太慢，只能在禁区内站桩防守，自然是容易被小快灵的球队针对。 汤世国记者 徐宝法 摄

小 伸入 自慰91?这意味着，如何让更多品类加入即时零售，以近场服务、时效和货盘刺激新的消费需求，才是各家长期竞争的关键点，它考验平台的供应链、技术、服务、管理等能力，也带给平台们巨大的增长想象空间。回到外卖大战的热潮里，平台所可能带动的消费热情、行业转型也许并非坏事，但热战退潮后，平台们能真正将多少精力转向构建更数字化、高效、高质行业生态仍待检验。 齐勋记者 高晓辉 摄

小 伸入 自慰91?人形机器人腾空跃起，完成高难度动作，北京朝阳区一家商场的开业现场，20多个品牌的26款机器人与观众互动，新潮体验吸引人们驻足拍照。

小 伸入 自慰91?欧中之间近期在多个问题上产生争端，包括欧盟对中国电动汽车征收反补贴税、在医疗器械公共采购方面限制中国企业参与等。冯德莱恩本月8日在欧洲议会全体会议上还称，欧盟将寻求“重新平衡”与中国的经济关系，希望中方为“欧洲企业在中国提供公平、对等互惠的准入”。她还提到中国在稀土市场的主导地位。 谷燕兵记者 郭要辉 摄

小 伸入 自慰91?“投入无人车后，我们的配送降本达到 50%，同时配送效率提升 70%。将以往的今天发货明日配送，变成了一天三配，尤其是针对加急药品启动了一小时达快速配送链路，全面提升体验。”中盈医药相关负责人介绍，希望通过与菜鸟无人车合作，规模化使用无人车，发力打造医药行业标杆性配送场景，重塑医药配送体验。除了配送的提效，通过在无人车使用温敏设备，也可以精准把控温湿度条件，确保药品零损耗，保障药品品质。 陈颐记者 邱杰英 摄

小 伸入 自慰91?佛山市疾控部门的监测显示，目前90%的疫点村居已由高风险降到中风险以下，其中33%已降到安全水平。记者在采访中发现，为了确保不再出现反弹，已经降为中低风险的疫点地区，灭蚊灯相关措施并未削减。

小 伸入 自慰91?IT之家从论文中获悉，苹果公司表示：“我们将继续遵循最佳的伦理抓取实践，包括遵守广泛采用的 robots.txt 协议，允许网页出版商选择是否让他们的内容被用于训练苹果的生成式基础模型。网页出版商对 Applebot 可以访问哪些页面以及如何使用这些页面拥有细致的控制，同时这些页面仍然能出现在 Siri 和 Spotlight 的搜索结果中。” 杨志静记者 毕建东 摄

小 伸入 自慰91?该乐队由央视网与星尘智能联合打造，乐队首位乐手及指挥将于 7 月 23 日走进国家大剧院，在《时光之旅》民族管弦音乐会上，与北京民族乐团演奏员联袂献艺。

小 伸入 自慰91?仍以华夏银行为例，2024年，得益于第四季度的“债牛”，华夏银行实现投资净收益157亿元，相当于2020年的8倍。该行投资收益占营收比重高达16.16%，对比之下招商银行仅为8.85%。

小 伸入 自慰91?摩根士丹利已更新中国人形机器人产业链名单，包括45只股票，涵盖大脑（3只）、身体组件（31只）和集成商（11只）。随着行业进入下半场比拼，谁能率先实现订单落地并验证商业价值将成为决定市场表现的关键因素，投资者应密切关注主要企业的商业进展和技术创新。

小 伸入 自慰91?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。

小 伸入 自慰91?“今天吃什么”和“今天穿什么”，并列为打工人每天愁的两个问题，吃什么的问题我下载了一个app，截屏截到什么就吃什么，至于穿什么，我愿把每天上班的私服，称之为盲盒穿搭。

小 伸入 自慰91?国务院新闻办公室7月21日举行“高质量完成‘十四五’规划”系列主题新闻发布会，介绍“十四五”时期加快建设交通强国成效，并答记者问。中国民用航空局局长宋志勇表示，“十四五”期间，约有3.5亿人乘坐飞机出行，2024年民航旅客运输量超过了7亿人次，预计今年将超过7.7亿人次。

小 伸入 自慰91?MagicDog-W在保持专业级运动性能的同时，显著优化体积与重量参数，并开放完整的二次开发接口；相较其他消费级轮足产品，MagicDog-W又具备更为强劲的运动能力与可靠性，为高校科研机构及开发者，提供兼具极致运动平台与交互拓展性的开发载体。

小 伸入 自慰91?其中，核心变化是中方团队获得了从 0 到 1 主导开发悬挂主品牌标志车型的权力。丰田中国今年初第一次有了由中国人担任的副董事长与总经理，在广汽丰田和一汽丰田施行 “中国首席工程师（RCE）体制”，由中国工程师担任车辆研发的负责人，且不只有新一代电动车由中国工程师主导，下一代卡罗拉等丰田经典车型研发也采用了 RCE 体制。 王春鸿记者 高建永 摄

小 伸入 自慰91?我们已经在练习将要采用的战术理念。但战术阵型应根据球员的特点来定。一个优秀的教练应该懂得如何最大化发挥每名球员的价值。而要做到这一点，他必须了解球员这个人，而不只是职业球员。

小 伸入 自慰91?有意义的问题是：追赶的一方是不是能在巨额补贴的同时，有序增加订单，并利用订单吸引骑手和商家，减少和美团的差距？以往在一连串补贴战中输给美团的对手都是因为没能及时完善供应能力，补贴一停，用户就走了。 高相记者 李明阳 摄

小 伸入 自慰91?又或者以产自广东顺德的纯手工染色织物香云纱装饰扇面，配上竹子晒后原本的金黄色，别有风雅趣味。“素黑炉扇”“大漆竹丝炉扇” “福禄扇”等亦各有趣味，或小若掌心，轻如叶片，或是竹丝经过大漆的工艺处理变得更加结实耐用，朱漆洒金后，一面沉稳深邃，一面热烈绚丽；或是如古典画中的炉扇般雅致，在白雪皑皑的时节起炭煮茶，在微微摇动中暖意渐生。

小 伸入 自慰91?7月18日，市场监管总局约谈饿了么、美团、京东三家平台企业，要求相关平台企业严格遵守《中华人民共和国电子商务法》《中华人民共和国反不正当竞争法》《中华人民共和国食品安全法》等法律法规规定，严格落实主体责任，进一步规范促销行为，理性参与竞争，共同构建消费者、商家、外卖骑手和平台企业等多方共赢的良好生态，促进餐饮服务行业规范健康持续发展。

小 伸入 自慰91?与申花队的比赛中，国安队主力尽出，首发阵容中5大外援加上归化国脚塞尔吉尼奥都首发出场，因此接下来的足协杯比赛中，肯定会有一些球员进行休息。上一轮的足协杯比赛，客场对阵大连英博队，当时塞蒂恩也是让部分主力轮换，但那场比赛却打得相当惊险，差点就在大连翻了盘，最终是依靠点球大战才勉强过关。这给国安方面提了个醒，塞蒂恩在用人时也会参照上轮足协杯的情况进行斟酌。
，更多推荐：蜜桃AV