csgo暴躁妹妹值得培养的装备

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?一线教师的课题研究通常侧重于实证和观察，强调在实践中进行检验和调整。这次课题研究让已有10多年工作经验的我第一次体会到杜威“教育即经验改造”的意义，我以现象学的方法审视日常教学，思考教学行为中包含的学理逻辑，发现学生机械背译文言文的背后是文化体验的缺失，而语文教学的秘密就藏在那些被我们习以为常的教学现象里。 马杜埃凯上赛季场均持球突破后射门1.6次英超第一，多项数据前线

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?就在最近，时隔10年召开的中央城市工作会议，部署了城市工作7个方面的重点任务，其中之一就是要着力建设安全可靠的韧性城市。这里面就包括，推进城市基础设施生命线安全工程建设，加快老旧管线改造升级。 李广志记者 臧秀云 摄

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?考虑到网球运动对肘部健康的要求，郑钦文大概率在术后6个月内是无法重返赛场了。媒体ALL体育指出，郑钦文几乎很难赶上今年的美网比赛，且有概率本赛季已经提前结束。

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?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。

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?很多人都说年纪大了不知道怎么打扮，怎么穿都油腻老气，所以今天想和五十岁以上的阿姨们聊聊“反油腻”穿搭的核心逻辑。其实很多时候，咱们不是穿得不好看，而是没找到那个“时尚密码”，总结下来就八个字：色不过三，衣不花。 杨越记者 刘美芹 摄

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?相比于汽车，摩托车的价值还是很明显，出行便捷、花的费用也比较少，而且具有电动车所不具备的超远（加油不限制）续航，强劲的动力和速度，而且占用的道路资源也比较少，这对于缓解交通压力和提升个人出行便捷性都有好处。 赵培记者 张玉群 摄

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?最后再来看这个网课的销量，从开播卖课到现在一共卖出去231件，换算下来也就卖了不到7万块钱，这点钱对于汪峰来说简直就是洒洒水。但反过来一想，这何尝又不是另一种形式的割韭菜呢？

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?传说烛龙睁开眼睛是白昼，闭上眼睛为黑夜。空间“瞑昼”就让观众尽情感受到上古神兽的这一特异功能。只见直径8米的环形LED“龙眼”高悬于穹顶，像太阳，又似深海生物瞳孔，每隔一分钟完成一次“睁”与“闭”的交替。站立在屏幕之下，仿佛置身烛龙的注视之中，沉浸于昼夜流转的神秘韵律。“屏幕呈现的液态、气态、火焰等不定性粒子状态，全部通过软件来手动动态模拟，对我们挑战很大。”《烛龙》创意总监泽莫告诉记者。 李孬只记者 陆秀秦 摄

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?最后，积极履行社会责任，建立健全商家信用评价体系与商品服务质量管控机制，提供安全放心的消费环境；防止行业垄断，杜绝“二选一”等行为；加强知识产权保护，推广环保包装，优化配送路线，减少资源浪费，营造和谐有序的舆论氛围，共同打造规范有序、共生共赢的即时零售健康生态，助推电子商务行业高质量发展。 冯小勇记者 杨传印 摄

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?在官方尚未调查之前，便有不少声音下定论，甚至掺杂人身攻击、阴谋论，显然远远越过理性讨论、合理猜测的红线。有人会说“网友质疑不是坏事”。诚然，公共监督是推动治理进步的重要力量，但质疑若只是简单的“抛开事实不谈”，最终受伤的就不仅是当事人，还有公共舆论的公信力。

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?1991年2月8日，距离除夕还有6天，富阳万市的一个水库放水，不少村民来这里抓鱼。水库旁有个涵洞，三个捕鱼的青年出于好奇进去探险，发现了一具尸体。 郝泳记者 张国明 摄

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?全部五篇文章发布的时机堪称完美，“泛滥”“终结”“廉价”这些大词的频繁出现，似乎总是预示着趋势的反转，只不过方向跟它预测的正好相反。

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?萨尼亚说：“红军球员会一直想着这件事，因为在更衣室里会有一个空位，午餐时会有一个空位，在大巴上也是。我建议他们敞开心扉，我们首先都是人，我们与队友相处的时间比和家人在一起的时间还要多，所以这真的很难接受。没人能解释为什么会发生这样的事情，但是你必须继续前进，你必须尝试应对，尽管这确实非常困难。”

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?特斯拉官方网站 tesla.com工信部第397批《道路机动车辆生产企业及产品公告》新产品公示第二十七届重庆国际车展问界展台宣传资料CarsGuide:Tesla Model X 2018 review: 75D - CarsGuide

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?31岁、来自美国的护士蕾福依目前居住在瑞典，但她固定飞往美国工作。 她透露，横跨大西洋的通勤虽然辛苦，但时薪116美元（约合人民币832元）让一切都值得。

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?此消息引发了网友的广泛关注，并对可口可乐改配方一事展开热议。有网友表示：“我同意换糖，只要不毁了可口可乐的味道就行。”

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?第二，我们可以运用AI的领域，就是我们可以用各种各样的方式来解决算法以及当中的问题，比方说天气，我们到底是云多云少，比方说我们的海洋物理，我们的应用物理，这些不同的物理特性都需要把它们归在一个很小的特性。

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?而且就算是直播课程有汪峰亲自授课，能学到点创作方面的知识，但汪峰的唱功却是犹如过山车一般，演唱会商演破音的过往历历在目。包括汪峰自己接受采访的时候也承认因为年纪的原因，气息音准都有所下降。

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?根据上述若干举措，上海支持黄浦区、杨浦区建设在全球范围具有影响力、引领力的互联网优质内容创作集聚区，对集聚区内成效显著的公共服务平台，以及全市范围内表现突出的孵化器、产业园区，上海市级层面按相关资金管理要求，每年提供最高1000万元人民币的奖励。 秦吉祥记者 刘功勋 摄

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?“他的话术像复制粘贴的。”30岁的小慧（化名）回忆，去年10月被X风私信后，对方同样讲述“遭遇情感背叛”“负债累累”的故事，让她为其刷礼物、公屏拉票。小慧先后刷礼物、转账花了2100元。

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?张晓玲称，自己在爱康国宾健康体检管理集团有限公司（下称爱康国宾体检）设于北京的体检分院连续体检10年未被检出患癌风险，2024年被发现患癌时已是晚期，她质疑爱康国宾体检涉嫌“误检、漏检”，甚至直言爱康国宾的体检是“假体检”。 刘国臣记者 苗胜利 摄

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?以及《摇摆》，延续了前作《蛇草莓》中的母题，融入犯罪与法庭元素，在亲密无间的兄弟之间摇荡人性的浮桥。影片入选日本《电影旬报》年度十佳，小田切让、香川照之联袂出演，出色地诠释角色的复杂心理。

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?6月初，CLEPA曾担忧称，从4月开始向中方提交的数百份许可证申请中，仅有约四分之一获批，多家欧洲零部件工厂和生产线已被迫关闭。若未找到解决方案，预计三到四周内将有更多生产线停产。

csgo暴躁妹妹值得培养的装备?随后，公安机关依法立案调查，通知越野车驾驶人到派出所接受询问。针对其身份问题，记者从公安机关获悉，越野车驾驶人李某曾在2020年至2024年间销售过中联重科公司的产品，目前已和中联重科无合作关系、无业务往来；事发时其穿着的中联重科工装T恤衫，系销售期间获得。 ，更多推荐：裸交自慰