扌喿辶畐游戏

扌喿辶畐游戏?本场输给申花是国安在本赛季在联赛遭遇的首场败仗，此前国安在联赛中11胜5平保持不败，国安输球后也被申花反超，申花排名榜首，国安位居第二。 中超一天两刷纪录！京沪大战涌入62291名球迷 赛季第一历史第二！

扌喿辶畐游戏?盐城还在尝试转型新能源，这回将自己的命运和一汽绑定在了一起。去年5月，一汽的盐城基地已经投产，主要生产奔腾品牌多款新能源主力车型，包括去年上市的奔腾小马，肩负起带领一汽转型的命运。但留给盐城的，是另一段极具不确定性的新能源征途。 马煜景记者 连少辉 摄

扌喿辶畐游戏?此外，7月15日，湖北一位母亲向媒体紧急求助，称其读高中的儿子与两位同学在6月24日前往西双版纳后失联，目前疑似在缅甸，望社会各界能施以援手。7月16日，湖北黄冈市公安局黄州分局发布一则警情通报：

扌喿辶畐游戏?杜江在电视节目里夸过老婆，说她为家庭付出最多。反过来很多人说霍思燕找对人了，杜江对她特别好。他们现在生活很清闲，经常一起参加宠物活动。最近一次露面还是带着孩子嗯哼去看狗狗比赛，一家人坐在一起聊天。

扌喿辶畐游戏?更重要的是，正如虎嗅本月15日文章《黄仁勋释怀了》所指出的，大模型向国产算力平台迁移是个“单向”的过程，随着这个过程的推进，无论从经营成本来看，还是从风险管控来看，在迁移部署完成后都不大可能再回归英伟达生态当中。 董锟记者 李燕强 摄

扌喿辶畐游戏?2024年12月18日，胡心瑶约了摄影师，到嘉陵江边“拍摄遗照”。摄影师看出了她有轻生的念头，偷偷报了警。警察听完她的故事后，捐给了她1300元钱。“那是我人生中收到的第一笔捐款。陌生人的善意，使我看到了一丝丝希望。” 刘顺遂记者 李兆廷 摄

扌喿辶畐游戏?版权声明：本文为正在说车原创，转载请联系授权，未经允许严禁转载，且图文杜绝任何形式的抄袭盗用，否则将追究法律责任。文章部分图片来源网络，版权归原作者所有，如有使用到您的作品，请联系我们索取稿酬或者删除。

扌喿辶畐游戏?为了提升充电宝质量安全水平，国家有关部门已经开始着手制定更严格的移动电源（充电宝）强制性国家标准。工业和信息化部目前正在公开征集对《移动电源安全技术规范》等制修订计划项目的意见。 邹钒记者 刘希钢 摄

扌喿辶畐游戏?杜建英的绝地反击颇具章法。她一边向美国法院申请临时禁令阻止工厂过户，一边指控宗馥莉职务侵占，并积极接触杭州上城区国资。2023年7月，上城区国资曾拟转让所持46%股权，因估值分歧未果。知情人士透露，杜建英正联合多家机构筹备接盘，若成功将成为娃哈哈第一大股东。其资本实力不容小觑：通过持股娃哈哈生产线、创办7家企业、投资21家公司，身家保守估计超百亿。 冯永刚记者 裴银山 摄

扌喿辶畐游戏?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。

扌喿辶畐游戏?其三，它会“寰宇之星”新车标，延续了鸿蒙智行家族化六边形外轮廓，并将双层星标内嵌，刻上“STELATO”标识。有一说一，看起来比现款享界S9的字母标识尊了不少。 乐志华记者 孙胜顺 摄

扌喿辶畐游戏?“我这样穿没问题吧？”李瑞上身是一件成都马拉松的短袖，和很多男性一样，他很少买衣服，大部分都是越野跑、马拉松的赞助服装。

扌喿辶畐游戏?在有的家长正为子女教育焦虑的时候，成都一对夫妇却选择另类的方式养育孩子——李瑞和刘粒带着7岁的儿子完成了一场历时500天、横跨41国的骑行之旅，总共花费50万元。

扌喿辶畐游戏?上文提到，自特朗普1.0以来，美国在对外贸易中倾向于使用强权，不断破坏它曾参与打造的国际贸易规则体系。特朗普2.0正在推行的政策更是对《世贸组织协定》基本承诺及其精神的公然违反。例如，“解放日关税”违反了关贸总协定第二条“禁止单方面提高已设定上限关税”。又如，美英上月达成的双边协议，并未适用于WTO所有成员，违反了有关最惠国待遇的非歧视条款。

扌喿辶畐游戏?一家人旅行中的纪念，是和不同国家的人的合影，“这里有和75个家庭的合影，都是我们在旅行时帮助过我们的家庭，比如美国、伊朗、德国等地的家庭。像是我们住在他们家里，我就会向他们介绍成都的历史文化，我的老婆就会用水煮牛肉和糖醋排骨来征服他们的胃。”

扌喿辶畐游戏?“宗庆后逝世时，她就雇了大批水军为他爸造势，什么布鞋首富，一妻一女都是出自她手，没想到她塑造的美好人设最后毁在她自己手里。”

扌喿辶畐游戏?比如在去年3月，英伟达就在CUDA 11.6更新版本的最终用户许可协议（EULA）中加入了一个条款：不得对使用 SDK 组件生成的软件产品的任何部分进行逆向工程、反编译或反汇编，以便转换此类软件产品、从而在非英伟达平台上运行。

扌喿辶畐游戏?“不过要注意道格拉斯-路易斯转会到诺丁汉森林的可能性，未来几天内这笔潜在交易就有可能结出果实。诺丁汉森林早在一月份就已经询问过这名尤文中场的情况。”

扌喿辶畐游戏?桥隧工人清除被动网上的藤蔓和杂草（7月15日摄，无人机照片）。桥隧工人对隧道顶部危石隐患点进行加固（7月15日摄，无人机照片）。桥隧工人巡查隧道顶部的被动网（7月15日摄，无人机照片）。桥隧工人巡检隧道（7月16日摄）。桥隧工人检查隧道内铁轨（7月16日摄）。桥隧工人巡检隧道（7月16日摄）。桥隧工人遥控无人机给隧道山体上的施工点运送混凝土（7月15日摄）。桥隧工人巡检隧道（7月16日摄）。桥隧工人在隧道口立岗接车（7月16日摄）。桥隧工人巡检隧道（7月16日摄）。桥隧工人巡查被动网状态（7月15日摄）。 张佳尧记者 范方贵 摄

扌喿辶畐游戏?以三星 Galaxy Z Fold7 为例，其折叠显示屏的更换费用高达 761 欧元（IT之家注：现汇率约合 6353 元人民币），而外屏的更换费用也需 525 欧元（现汇率约合 4383 元人民币）。相比之下，三星 Galaxy Z Flip7 的折叠屏更换费用稍低，为 342 欧元（现汇率约合 2855 元人民币），外屏更换费用为 207 欧元（现汇率约合 1728 元人民币）。需要注意的是，这些费用仅为零部件成本，若选择第三方维修服务，还需额外支付人工费用。

扌喿辶畐游戏?这位利物浦前锋曾效力于佛罗伦萨和罗马，在罗马期间与斯帕莱蒂共事。萨拉赫坦言：“在他手下，我进步非常大，无论是战术层面还是心理层面。他让我有机会展现自己的天赋，也让我作为球员不断成长。”鉴于他职业生涯曾接受克洛普和穆里尼奥等名帅的指导，这一评价意义非凡。萨拉赫还提到，穆里尼奥曾在他效力切尔西期间对其并不认可。 张译丹记者 齐新伟 摄

扌喿辶畐游戏?武文赏则是备受外界瞩目的“明日之星”。他曾是越共中央政治局最年轻的成员和最年轻的中央书记处书记。2021年，武文赏由中央宣教部部长进一步晋升为中央书记处常务书记，成为仅次于“四驾马车”的“五号人物”。

扌喿辶畐游戏?谈到近几年法军在非洲的多个军事基地被关闭时，布克哈德强行“挽尊”称，非洲大陆局势动荡，因此很难开展长期军事行动。

扌喿辶畐游戏?而当时，日本难道不是在国内也大肆渲染所谓的“中国威胁论”？难道不是做各种动员，对国民灌输所谓中国要灭亡日本的言论？ 
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