淫乱无码

淫乱无码?周炜：第一，无比巨大的方向，就像general（通用）Agent，我们投不投？我们仍然在投。虽然我们觉得成功的希望非常的渺茫，这一定是巨头绝不可能放过的方向，但是做人还是要有梦想的，没有梦想那跟咸鱼有什么区别？所以还是要赌一下。包括coding我们也继续在看。 王秋明：成都队前两天出了一些事，但教练强调让我们做好自己

淫乱无码?而在全新XC60上，除了自适应巡航等基础的辅助功能外，它真正的重点在于全系标配的CitySafety城市智能安全系统。这套系统真正做到了以安全为前提，除了主动刹车外，它在紧急时刻还能干预转向，带来真正安全的出行体验。 熊林芝记者 邓伟 摄

淫乱无码?抢抓低空经济发展机遇，西咸新区发挥创新优势，率先在全省发布《西咸新区促进低空经济高质量发展三年行动方案》及系列支持政策，并成功获批建设秦创原无人机产业创新聚集区。今年以来，以该聚集区为核心，新区通过重点企业引育、创新平台建设、应用场景拓展及产业生态完善等方向，已累计落地无人机产业链上下游企业106家，初步形成从研发制造到运营服务的完整产业闭环。

淫乱无码?一场演唱会，结果让粉丝们对酷玩乐队彻底变了心，成了黑粉，这全都因为这俩人在台上偷偷搞对象，被人拍到，瞬间成了全美的笑话。

淫乱无码?据美国财经专家乔哈利估算，拜伦的个人身家至少在7000万美元。Astronomer公司此前刚刚经历一轮融资，其估值达到13亿美元。按照业内普遍的报酬比例，作为CEO的拜伦通过Astronomer公司取得的基本工资、业绩奖金和股权分成的价值大约在5000万美元。此外，作为软件行业知名专家，拜伦还为多家其他公司兼任顾问等外部职务，且平常还通过出席行业咨询演讲赚取报酬。由此看来，拜伦的个人资产应该在7000万美元以上。 王战永记者 吴文香 摄

淫乱无码?宾利的战略调整同样引发关注。宾利汽车曾宣布计划在2026年之前仅销售插电式混合动力汽车或纯电动汽车，并在2030年之前全面转向电动化。不过，在新任首席技术官Frank-Steffen Walliser的领导下，宾利的电动化战略发生了调整。Frank-Steffen Walliser博士告诉中国新闻周刊：“宾利汽车基于全球客户对插电混动车型的积极反馈调整了商业战略，最新发布的‘Beyond100+’商业战略将宾利插电混动车型的生命周期从2030年延长至2035年。” 易佑华记者 张飞 摄

淫乱无码?在穿衣的时候，大家要避开把自己包裹的太严实的穿搭，因为这类单品往往会呈现出很闷热的感觉，适当的露出肌肤或者是曲线，反而看起来姿态更加的轻盈了。

淫乱无码?这份公开信，假辞职，真逼宫，7天之后，宗馥莉就再度掌权。但辞职信也表露了，在娃哈哈集团第一大股东国资看来，宗馥莉未必就是最佳人选。 邓玉剑记者 李勇亮 摄

淫乱无码?穆阿尼如今已成为多家欧洲顶级俱乐部的目标，尤其是英超两大豪门曼联和纽卡。据悉，曼联和纽卡已将穆阿尼视为今夏填补9号位的优先目标。曼联方面，该交易在埃基蒂克拒绝后加速推进，迫使红魔激活其他可靠目标，穆阿尼出现在候选名单上，其特点被球探部门认为是理想人选。纽卡方面，则持续关注着伊萨克的情况，后者深陷多起前往沙特的离队传闻。为了预判可能的转会，纽卡已就穆阿尼进行了接触，确信其全面的特点和国际比赛经验将使他成为球队计划中的关键一员。 管宝军记者 苏迎行 摄

淫乱无码?霍安-加西亚和拉什福德作为今夏的两名新援，需要在西班牙足球联赛、国王杯和西超杯中注册，巴塞罗那必须向西班牙足协支付首期注册费用共计115,618欧元。此外，俱乐部还需为一队25名球员的注册许可支付31,000欧元。

淫乱无码?“我读过大学，在网上看到有残疾人把自己的账号运营得很好，所以提议拍摄。”小余和自己另一位朋友拍摄、剪辑。初期还因为不太了解各项机制，被封过几个账号。“他们仨刚开始面对镜头的时候特别紧张，我技术有限，拍得不够好，剪得也一般，没有什么流量，也没给他们带来太大的帮助。” 李忠记者 吴宝刚 摄

淫乱无码?网约车 “空调费” 之争，不仅仅是 3 元钱的问题，它反映出的是网约车行业在发展过程中面临的低价困局以及利益分配不均等深层次矛盾。只有平台、监管部门、司机和乘客各方携手共进，共同探索合理的解决方案，平衡好各方利益关系，才能让网约车行业摆脱低价竞争的泥沼，实现健康、可持续发展，为广大乘客提供更加优质、舒适、便捷的出行服务。

淫乱无码?近日，市民陈女士媒体求助称，6月29日晚上，他们一家五口在长宁区高岛屋内的一家名为“潮潮煲”的火锅店内用餐时突发意外。

淫乱无码?7月16日，中足联在北京召开2025赛季中国足球职业联赛中期总结会暨行风建设赛风赛纪警示教育会议。各赛区会员协会、52家职业俱乐部工作人员、一线队球员及教练员约2000人视频参会。

淫乱无码?活动中，希腊比雷埃夫斯、柬埔寨西哈努克、白俄罗斯明斯克、德国雷根斯堡、尼日利亚拉各斯、日本下关、新西兰达尼丁、韩国大邱以及中国青岛、烟台、威海的市长或市长代表，聚焦“做强特色优势 发展海洋旅游”“活化历史城区 开启文旅新章”“发展国际旅游 促进人文交流”等议题，开展探讨交流。

淫乱无码?一审、二审、再审法院均驳回刘某诉求。法院认为，协议内容无违法或显失公平情形，合法有效，且协议经自愿签订且履行完毕，受害人再行索赔已无依据，有违诚实信用原则。

淫乱无码?著名相声演员杨少华7月9日去世，享年94岁。7月18日，有媒体报道称，杨少华的儿子杨议在前一天的直播中透露，“老爷子剩的现金不少，有那么四个亿，哥儿四个，正好一人一亿就分了，其他的人就别惦记了。”

淫乱无码?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。

淫乱无码?在泰国，比亚迪设在泰国罗勇府的工厂投产后，把先进的柔性生产方案引入当地，有效推动当地汽车产业链转型升级。在此基础上，比亚迪在泰国继续推出更多纯电动车型，并计划引入插电混动技术，有效提升泰国汽车制造能力。 李彦章记者 李颖 摄

淫乱无码?美国LLNL实验室2024年末的“净能量增益”突破，被舆论过度解读为“历史性时刻”，却少有人注意其背后的产业逻辑。该实验输入2.05兆焦激光能量，输出3.15兆焦聚变能量，看似超额完成任务，实则忽略了整个系统300兆焦的总能耗。这种“科学突破”与“工程实用”的巨大鸿沟，恰恰揭示了核聚变商业化的本质：不是单一技术的灵光乍现，而是系统集成能力的持续精进。

淫乱无码?叶先生二人首次体验直升机飞行，一路拍照打卡，非常激动。“飞机起飞的时候还蛮平稳的，速度蛮快。体验下来蛮新鲜，时间成本上大大降低，会推荐给家人朋友的！” 徐敏记者 汪世坤 摄

淫乱无码?而且“正午阳光”也意识到谍战剧不可能永远靠那些老故事和老演员，题材也必须适应当下市场的年轻化趋势，所以这次他们启动的《谍战上不封顶》用了一个非常年轻的故事IP。

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