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1鉴黄师7c?10月30日，八路军晋察冀军区第一军分区司令员杨成武接到情报后，决定在雁宿崖进行伏击。11月3日，八路军成功在雁宿崖歼灭日军500余人。阿部规秀恼羞成怒，于11月4日亲率1000余人继续向银坊进犯，企图报复。 沃尔沃全新XC60与宝马X3详细比拼，豪华中型SUV怎么选才合理？

1鉴黄师7c?为了增添语言的魅力，胡歌提前数月就蹲点东北农村，在当地学习黑话，为了达成这个效果，还一度因零下15度的天气，导致双手冻伤。 朱孟俊记者 李文奇 摄

1鉴黄师7c?他认为，AI的下一波浪潮将是机器人系统。在未来十年中，工厂将由软件和AI驱动，协调人机协作的机器人团队，生产由AI所主导的智能产品。AI将成为每个行业、企业、产品和服务的核心。AI引发了一场新的工业革命，并为中国卓越的供应链生态系统带来了新的增长机遇。NVIDIA也将继续与长期的合作伙伴以及众多新朋友携手，在AI时代共创繁荣未来。

1鉴黄师7c?那么，美国的经济实力够吗？作为孤家寡人，它可以左右贸易伙伴的行动，乃至胁迫它们吗？特朗普2.0业已采取系列单边措施，对包括美国盟友在内的其他WTO成员征收巨额关税，并设置了其他贸易壁垒。短期内，“解放日关税”确实一石千浪，似乎印证了美国人一直以来的一种幻觉——美国可以自行其是，乃至迫使其他国家屈从于它的意志。

1鉴黄师7c?岛内军事专家告诉谭主，去年开始“汉光”实兵演习就标榜“无剧本、不间断”演练，生怕被贴上“演戏”的标签。但今年一系列脱离实际、匪夷所思的桥段，还是让岛内网友坐不住了，纷纷发帖留言嘲讽。比如，因下大雨就将户外训练改成在室内让媒体摆拍，遭批“烂成这样”；刻意通过网络直播坦克炮射击，“作秀意味十足”；士兵搭地铁“支援作战”，瞬间引爆网络：“拍电影？”“战争时地铁还有办法开吗？”“天马行空也要有个限度吧！”；公路上布满“防御工事”，被吐槽“难道不能从旁边的草坪绕道吗？”……一顿操作下来，台军“演习如演戏”的帽子是摘不掉了。 周莉记者 胡金新 摄

1鉴黄师7c?如何在大型Python 代码库中工作。Segment 结合了微服务，主要使用 Golang 和 Typescript。我们没有 OpenAI 那样庞大的代码量。我学到了很多关于如何根据开发者数量来扩展代码库的经验。你必须为“默认可用”、“保持主分支干净”和“难以误用”等方面设置更多的保护措施。 尹锋记者 宋维志 摄

1鉴黄师7c?他们认为，没有安全就没有低空经济，没有规模也没有低空经济；激光雷达可实现全域气象灾害遥感与识别预警，为低空飞行安全提供实测数据支持，能清晰呈现未来1小时内可能影响低空航线的灾害天气；构建电磁围栏是满足低空经济安全可持续发展的迫切需求；低慢雷达可实现低空飞行器“看得见、分得清、发现快”。

1鉴黄师7c?能够与智元机器人争夺“具身智能第一股”的最大竞争对手，非宇树科技莫属。2025年央视春晚，宇树科技的人形机器人身着东北花袄表演《秧BOT》，一夜“爆火”，更将具身智能这一行业推至国内科技创投领域的风口。 宋汪洋记者 雷雅文 摄

1鉴黄师7c?Sam Altman 用他标志性的真诚眼神，对着屏幕说：这是一个全新的范式。就像我们学会上网，最后也学会了甄别诈骗信息一样，现在，整个社会需要学习如何与 Agent 安全地交互和共存。 杨雷杰记者 朱林 摄

1鉴黄师7c?此后，张女士多次拨打铂爵旅拍总部及丽江店电话，均无人接听。她随即通过线上订单联系淘宝天猫铂爵官方旗舰店客服申请售后退款，客服回应称无法直接处理退款，仅能登记问题反馈。

1鉴黄师7c?最招骂的是她反复消费大 S。有粉丝统计，大 S 去世后，S 妈平均每月发 3 条怀念女儿的动态，每条都能登上热搜。可转头就有媒体拍到她和朋友打麻将，笑到眯起眼睛。这种 “线上卖惨，线下潇洒” 的反差，让 “心疼” 慢慢变成了 “反感”：“真正想念女儿的妈妈，不会把悲伤当生意做。” 王长福记者 牛继续 摄

1鉴黄师7c?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。

1鉴黄师7c?据赵先生回忆，彭宇轩在车上称自己的贵州朋友免费给他提供路费，邀请他到云南玩。赵先生警惕地告诉彭宇轩，自己就是临沧本地人，临沧不是旅游城市，怀疑他遭遇了“电诈”。车上恰有另一人来自贵州，听完彭宇轩对“贵州朋友”的叙述，亦觉得不靠谱。

1鉴黄师7c?2000年，沈殿霞郑欣宜母女组合再来了一首《Thank you妈咪》，严格来说这是郑欣宜第一首自己主唱的歌曲，也是她的小小“自传”，讲她从两岁到八岁是怎样的变化，而肥姐就开开心心在歌里应和，接收女儿的“表白”。

1鉴黄师7c?赵先生告诉大河报《看见》记者，他于7月2日乘坐高铁从昆明回老家临沧，列车行至大理时，因一段铁路轨道被水冲毁停运。他和同趟列车上的彭宇轩坐上了同一辆网约车，每人支付约220元~240元的车费。网约车上除了他、彭宇轩和司机外，还有另外两名乘客。彭宇轩当天身着白色T恤和长裤，仅背了一个包，看上去心情很好，还主动将自己的充电设备借给赵先生使用。

1鉴黄师7c?《时代》周刊把马斯克推上 2021年度人物宝座后，特斯拉的股价在随后一年内腰斩——一边是风光的封面，一边是资本市场的重锤。当一家公司或一位CEO被神化到可以装订成册、陈列书架时，我们可能（暂时）已经走到叙事的顶峰。

1鉴黄师7c?自发布以来，司南评测体系通过开源可复现的一站式评测框架，已累计支持超200个大语言模型、150个多模态模型，覆盖300+评测集，工具链GitHub Stars超过1万。

1鉴黄师7c?他没放弃，反而更拼了。拍古装剧的时候天天找老师学台词，改口音，半夜收工还要加练。有次拍戏要分饰两个性格完全不同的角色，他就自己对着镜子练表情，连工作人员都说没见过这么较真的。

1鉴黄师7c?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”。 李运兴记者 朱笛 摄

1鉴黄师7c?据新华社报道，连日来围绕是否应公布爱泼斯坦案文件一事，特朗普遭遇了来自党外，甚至是选民“基本盘”——“让美国再次伟大”（MAGA）阵营的质疑。最终，特朗普15日面对媒体追问似乎口风有所松动，称只要司法部长邦迪认为可信，就应该公布文件。

1鉴黄师7c?论身份，她是宗老爷子生前唯一公开的"独生女"，可以手握道德大锤，挥舞女拳大棒，把名不正言不顺的所谓杜贵妃和私生子，踩进道德泥潭。 崔佳斌记者 谢胜朝 摄

1鉴黄师7c?当地时间8日，美国亿万富翁、前“政府效率部”负责人埃隆·马斯克再就“爱泼斯坦案”抨击美国总统特朗普，并确认他新成立的政党“美国党”将把曝光“爱泼斯坦案”文件作为优先事项。

1鉴黄师7c?NBD：客观地说，外卖这种形式已经成为餐饮行业的必要补充，各大平台也都在发力“品质外卖”。你理解的品质外卖和平台应该是怎样的共生模式？

1鉴黄师7c?俄军近日还加大了对乌导弹和无人机袭击，这引发特朗普强烈不满，他当地时间7月8日在白宫内阁会议上说，他已批准向乌克兰运送更多防御性武器，并正“认真考虑”对俄罗斯实施进一步制裁。 ，更多推荐：免费观看已满十八岁电视剧悠悠