小米影视

小米影视?动力方面，若该车成为“全动力智能超级平台”的首款车型，预计将搭载 2.0T 混动系统，零百加速时间在满电状态下可达 4.4 秒。此外，新车还将基于 800V 混联架构，并配备混动 6C 电池，实现纯电续航超过 400 公里，充电 5 分钟即可增加 200 公里的续航里程。 晶采视察丨农业基本盘
，稳在那里？

小米影视?贾国龙：“超级星期六”我们没跟（参加），因为外卖大战给商家带来的其实都是低价单。开始它们（外卖平台）强行让我们参与，一天早晨，我们有个经理来报告，说被裹挟了，店里突然接到几百单的低价单，根本配送不过来。而且是特别低价的订单，有牛奶、沙棘汁，还有黄馍馍，价格很低很低，当天一共冲进来1.1万单这种低价单。单子一多，门店交付效率、交付体验都会下降，这和西贝主打的品质外卖定位不符。最后我们就跟平台打招呼，把这个履约完之后，我们就不跟了，你们别裹挟我们，我们就退出了。 陈恒记者 张书彦 摄

小米影视?比如t恤的肩线得正好卡在肩膀上，太宽了显垮，太窄了勒得慌，要是胳膊有点拜拜肉，就选七分袖，刚好遮到胳膊最粗的地方，又比长袖清爽。

小米影视?以上4人商定，由杜某某负责出资，罗某某具体负责在越南联系建厂、收购越南老鸭进行屠宰、加工成冻鸭或烘干成半成品后联系“保货”的中国和越南违法人员，通过中越边境走私进入中国境内广西南宁、崇左等地区，由罗、黄二人负责接货、结算“保货”费用后联系冷链车将走私越南鸭运往常德，交由杜、孟二人销售给被告人雷某某、陈某某、吴某、杨某某、姜某某等人用于制作酱板鸭产品。其间，上述人员另外还将缅甸烤鸭走私入境后空运至常德市，违法销售给被告人陈某某等人。

小米影视?包括虚拟币在内，近年来，投资理财类、消费返利类、虚构项目类、虚假网络贷款类、虚假征信类、刷单返利类、网络游戏产品虚假交易类、网络短剧虚假投资类等网络骗局花样翻新、渗透广泛、隐蔽性强，常常让人防不胜防。 贾素文记者 王伟 摄

小米影视?也可探索试点“AB角互斥”机制。互为监督的岗位如财务总监与投资总监禁止同期离职。对于“利益冲突”问题，可探索“强制公示”制度，如涉及亲属关联企业需公开披露。 李金光记者 薛云香 摄

小米影视?但就在甜馨生日过去不久，贾乃亮就被狗仔爆料和短发美女聚完餐后，一同返回家中，路上贾乃亮频频回头关心美女，在车上两人也坐在一起，疑似有了新欢，而直到现在贾乃亮也没正式回应过此事。

小米影视?此外，被告人杨某某先后走私越南鸭2733只，走私越南鸭销售价值人民币16.04万元。被告人姜某某先后走私越南鸭2053只，销售价值人民币10.50万元。 王根平记者 邹存良 摄

小米影视?2022年2月20日，华宁警方根据多年来收集的有关田某明的点滴信息，逐渐拼凑出了田某明的痕迹资料，同时随着公安科技的发展普及，大数据全面应用，经过多年锲而不舍的研判，从零碎的信息收集中得知田某明有可能已改变身份，隐姓埋名，藏身在湖南省长沙市长沙县的重要线索。 敖兵记者 张士冲 摄

小米影视?吴舒娜认为，如果二审出现重大事实反转（例如亲子关系被推翻或股权被认定为已合法置入信托），理论上当事人可依据香港《高等法院条例》第17条申请“变更或撤销”先前裁决，也可在香港另案起诉。实务中，香港法院会综合“是否基于欺诈或重大新证据”“是否违反公共政策”等因素决定是否重开审理，但难度较高。

小米影视?全剧最大的矛盾点，就是郎朗莫名其妙跟郎国任吵架，然后老父亲离家出走，儿子到关键时刻还是离不开对方，就这样突然大团圆了。 曹熙珩记者 张朋涛 摄

小米影视?他之前声称，所谓爱泼斯坦案，完全是奥巴马、希拉里、拜登等人编造的，所以，“我的兄弟们，还有一些姐妹，你们都怎么了？不要在爱泼斯坦身上浪费时间和精力了，那是个没人关心的人！”

小米影视?朱孝天在19日的演唱会现场，跟大家一起聊天，他聊到大S走了的时候哽咽说到，人生就是这么突然，真的很无情，在2月初的时候，自己听到大S离世消息时，让他相当震惊，不停确定消息的确是她走了。

小米影视?动力方面，若该车成为“全动力智能超级平台”的首款车型，预计将搭载 2.0T 混动系统，零百加速时间在满电状态下可达 4.4 秒。此外，新车还将基于 800V 混联架构，并配备混动 6C 电池，实现纯电续航超过 400 公里，充电 5 分钟即可增加 200 公里的续航里程。

小米影视?土耳其外交部长哈坎·菲丹近日在伊斯兰合作组织峰会上的发言，精准传递了安卡拉的新基调：“不存在巴勒斯坦、黎巴嫩、叙利亚、也门或伊朗问题——问题显然出在以色列。”

小米影视?程鹏：我们因为To B的赛道，客户和合同第一位。签了协议就要把交付做好，跟谁是我股东没什么关系。当时负责投资的是现在赢彻创始人马喆人，做了我们几年董事。

小米影视?像可折叠变床的座椅、下沉式收纳、快速收起切换的通道、分区照明与静音系统等。这才是车上全员在真实使用场景中需要的空间体验。

小米影视?我修过编程的课，当时在读书的时候，但我又不是计算机背景，我是材料科学工程的背景，但即使这样我也可以去用它去搭建产品，把它和ChatGPT或者是Gemini结合其实是可做很多很有意思的小的应用的尝试，所以我觉得这点是Cursor非常好用的一点。

小米影视?他表示，「自己不会评论任何未预先公开测试方法的AI竞赛成绩报告。在缺乏受控测试环境的情况下，AI的数学能力难以准确评估」。 张渐发记者 周绍俊 摄

小米影视?如果要给大家推荐一些适合中年女人穿的颜色，首先我推荐大家可以尝试绿色，因为绿色是一种很有生机的颜色，穿在身上会显得整个人非常年轻。

小米影视?2018年1月，李爱庆任北京市十五届人大常委会委员、市十五届人大财政经济委员会副主任委员，2020年4月卸任“首创”一把手。他执掌“首创”4年。 王金平记者 袁海黎 摄

小米影视?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。

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小米影视?于私来讲，“杜建英与宗庆后有实质的婚姻关系，作为妻子是不是也有合法的继承权，网络上痛恨她是小三连她的基本权利都要剥夺，情理上可以理解，但从法理上是否应该尊守她基本的权力？” 
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