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糖果🔞直播?在热身期间，韦世豪就与球迷发生了口角。替补出场之后，韦世豪被罗斯撞倒，他再次与球迷发生口角。随后，主场球迷不断辱骂韦世豪，甚至用大喇叭辱骂韦世豪的家人。 冯琳：入职东方台一年之后，直言“主持人这碗饭着实不那么稳固”

糖果🔞直播?另外，新政还首次纳入了纯电动、燃料电池车等此前免税的车型，也就是说包括尊界S800，仰望U8等国产高端新能源车的购置成本也将随之增加。 高晓辉记者 马佳佳 摄

糖果🔞直播?今年5月初，天气转暖后，他突然疯狂咳嗽，出现嗓子疼、结膜炎和过敏的问题，在医生朋友提醒下，他意识到这可能是甲醛超标引发的身体问题。

糖果🔞直播?VR技术打造的虚拟界面与实体豪华材质交融：羊毛织物、3D打印钛饰、自然气候温控系统、中央机械漫威仪表盘，乃至可收纳宠物或行李的伸缩地板储物系统，皆在细节中彰显宾利对“移动奢华”的极致理解。这种创新并非堆砌，而是将百年手工匠心与未来智能交互的完美缝合。

糖果🔞直播?值得期待的是，“湾里”北侧还将集聚北京海昌海洋公园、顶点公园、首旅集团总部等文旅娱乐产业集群，与18.7万平方米文商旅奥莱综合体、10万平方米人文度假小镇、3.5万平方米奢华度假酒店共同构成“日常可抵达、内容多层次”的城市休闲新场景。 李力强记者 马国干 摄

糖果🔞直播?等她再出现在大众面前，已经不是那个靠资源被人捧的景甜，而是靠实力征服观众的“司藤”，《司藤》这个角色太适合她了，高贵冷艳飒气十足，每一场戏都像在走红毯，剧里她穿了50多套旗袍，几乎成了那年最让人惊艳的国风剧女主。 方召记者 刘云峰 摄

糖果🔞直播?茹光迎女儿茹雅妹告诉记者，当时父亲浑身是血深度昏迷，被紧急送往ICU抢救。检查发现颅内出血，全身多处骨折，断裂的肋骨插进肺部，伤情危重。

糖果🔞直播?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。 冯洁记者 熊林酉 摄

糖果🔞直播?TC-Light避免了(a)中像Slicedit和COSMOS-Transfer1那样不自然的重渲染结果和(b)中展现出的模糊失真，或(c)中像IC-Light和VidToMe那样的时序不一致性。量化以及video比较可以从project page找到。 李洪记者 于福洋 摄

糖果🔞直播?靠着这个角色高丽雯成功走红，演艺事业不断蒸蒸日上，接下来高丽雯趁着热度不断接戏，辗转在各个剧组之间，身边的朋友都说高丽雯太拼了，但是他们不知道的是这样辛苦的工作，是为了自己的亲弟弟。

糖果🔞直播?根据2022年8月，农业农村部等七部门联合印发的《关于加强农村公共厕所建设和管理的通知》中要求的“用得上、长受益”，如今却出现了“建而不用”的怪事。 杨旭记者 薄跃辰 摄

糖果🔞直播?2024年10月，张女士在北京某康复医院的体检报告中显示“右肾囊肿，右肾可见一低回声，大小：3.5cm × 2.8cm，呈分叶状，血流信号丰富：至医院进一步检查，随访”，关节与脊柱一栏显示 “未见异常”，肿瘤标志物“癌胚抗原（发光法）”数值在正常值范围。

糖果🔞直播?此外，结果显示，在选区议席选举中，36.6%的受访者支持在野党阵营候选人，20.5%的受访者支持执政党候选人。在比例代表选举中，18.2%的受访者表示将投票给自民党，低于主要在野党参政党、国民民主党和立宪民主党的支持率总和。

糖果🔞直播?聊城市人民医院是一所集医疗、教学、科研、康复、预防、保健于一体的三级甲等医院，是山东省首批省级区域医疗中心，国家住院医师规范化培训基地，国家临床药师培训基地，国家药物临床试验机构，国家首批干细胞临床研究机构，国家博士后科研工作站。

糖果🔞直播?复旦大学附属华山医院郁金泰教授对中新网记者表示，充分利用生物医药产生的大数据，需要非常强大的算法、算力支撑，也需要一些比较新的算法。

糖果🔞直播?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。

糖果🔞直播?回望研究过程，从微课题到省级重点课题，从单一课型研究到课程体系构建，其实我们进行系统化研究并不是有意为之，而是对不断产生的新问题的梯度思考，每一步都凝结着对教育教学逐步深入探究的过程。而课题研究的脉络生成，恰似根系在土壤中自然延展，让研究的深度和广度不断拓展，同时积累了大量相关主题下的调研数据、实践研究课例以及教学论文，这些成果互为支撑，让后期的研究成果更有说服力。

糖果🔞直播?“中国企业无法得到最好的芯片，也不是第二好（second best），甚至不是第三好（even third best）”，在接受美媒采访时，卢特尼克直言不讳地表示，该策略是为了向中国企业出售足够多的AI芯片，以形成对美国的技术依赖。

糖果🔞直播?本次活动由上海市科学技术委员会、杨浦区人民政府指导，上海启迪之星高质量孵化器主办，杨浦区科技和经济委员会、清华大学自动化系、清华大学机械工程系联合支持。 尚晓花记者 赵井龙 摄

糖果🔞直播?在车质网“吉利银河星舰7 EM-i”车系频道中，共有8人参与评分活动，其中1人给出三星评价，7人给出四星评价。在评论中，车主总结出吉利银河星舰7 EM-i在使用过程中的优点及不足，可以为其他消费者提供更为真实全面的参考意见。

糖果🔞直播?开幕式上，云南师范大学校长胡金明在致辞中指出，人工智能的飞速发展正以前所未有的力量，深刻推动遥感技术在获取、处理、分析与应用模式的创新。地理学是云南师范大学优先发展学科，正在着力打造学术发展的软环境，建设有云南特质的地理学学科。他向广大优秀中青年学者发出诚挚邀请，希望大家携手共谋事业发展。 廖炯记者 王冀蒙 摄

糖果🔞直播?从CAR-T疗法（嵌合抗原受体T细胞免疫疗法）到RNA疗法（包括mRNA、siRNA、环状RNA等），上海正在逐年积累起细胞与基因治疗（CGT）药物研发制造服务领域的能力。

糖果🔞直播?马先生向记者展示了他发给房东程先生的律师函，律师函显示：其名下公司与原承租方签订了《租赁合同变更协议》，约定自2025年8月1日起，上述房屋租赁合同的承租方变更为马先生名下公司，公司与房东也重新签订了房屋租赁合同。

糖果🔞直播?AI生态蓬勃发展，离不开算力资源高效盘活。作为国际级人工智能新型科研机构，上海AI实验室采取有组织的科研范式，发挥原创算法及AI软硬件深度互联技术优势，在全国算力互联互通探索中抢先布局、不断突破。 ，更多推荐：性趣🔞直播