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亚洲精品久久久久久一区二区?以飞桨为例，作为百度自研的产业级深度学习开源开放平台，它从核心框架、基础模型库，到端到端开发套件、工具与组件，以及星河社区等，全方面支持了文心大模型的演进过程。文心大模型的能力拓展和效率提升，得益于飞桨和文心的联合优化，通过训练和推理的技术创新，文心大模型4.5 Turbo训练吞吐达到文心大模型4.5的5.4倍，推理吞吐达到8倍。 连开七枪射杀一中国男子，菲律宾暖锅店枪击案嫌疑人落网！还涉嫌绑架14岁中国男孩

亚洲精品久久久久久一区二区?7月21日深夜，贾乃亮与李小璐的女儿甜馨（贾云馨）突然被推上热搜，原因竟是一次“手滑”点赞。有网友发现，她点赞了一条指责贾乃亮“不是好丈夫”的微博评论，““她的丈夫（指贾乃亮）也不是好丈夫，结婚后把她丢在那里，经常见不到人，说话冷漠像冷暴力，李小璐被他折磨疯了”。这一举动瞬间在社交平台炸开了锅，网友纷纷猜测：这是孩子真情流露，还是单纯手滑？ 吴建六记者 夏仁平 摄

亚洲精品久久久久久一区二区?在杨少华去世之后，杨伦似乎就因为悲伤过度而住院了，算算日子他也休养了一段时间了，这不，就在近日他在医院打开了直播报平安，只见他面容憔悴胡子拉碴，而且称还要为父守孝七七四十九天，杨议也现身在直播间中，更是当场拆台：你别装了。

亚洲精品久久久久久一区二区?虽然早在2024年8月初，深交所即对其下发了针对IPO的第二轮审核问询函，但直到正扬科技撤回上市申请，足足用了近一年时间，其也未能完成相关回复。

亚洲精品久久久久久一区二区?小曼给苏诗雨支了很多招。比如她长得好看，做过主持、模特、礼仪，有很多其他路可以尝试。可苏诗雨似乎沉浸在自己的焦虑中，满脑子只想着解决在医院的困境。 苏春群记者 张尚东 摄

亚洲精品久久久久久一区二区?此次“继承之战”缘何爆发？宗泽后认为，“宗馥莉掌握了大权，觉得自己位置坐稳了，很多人都说她为母亲复仇的时机到了。应该说她或她的团队抓住了中央重新提出改革开放，扶持民营企业的机会开始发力了。因为政府如果出手，给民众一个影响，政府又在打压民营企业。” 谷周林记者 刘立辉 摄

亚洲精品久久久久久一区二区?这层看似坚固的“封印”却异常脆弱，实验证明，只需稍加引导，就能被轻易绕开，从而唤醒那个潜藏在温顺外表之下，为了未知目标而进行冷静权衡的“原始心智”。

亚洲精品久久久久久一区二区?“这些年来，我们医院经历了多次易主和两次改名。虽然从根本上说还在原单位工作，但已和我当初入职的医院完全不一样了。” 刘鑫记者 翟艳伟 摄

亚洲精品久久久久久一区二区?对于这次谈判，伊朗国内也有分歧。伊朗强硬派报纸《世界报》22日发文质疑，此时与西方谈判意义何在？他们没有道德，所谓谈判只不过是欺骗的手段而已。《今日理想报》则认为，在伊斯坦布尔的谈判，背后是美国“暗中操刀”。而改革派报纸则支持伊朗与西方谈判来化解危机。 张灿华记者 樊学梅 摄

亚洲精品久久久久久一区二区?报道称，B61-12核炸弹由轰炸机或战斗机携带，兼具战术和战略核武器特点，最大当量可以根据需要调整，包括300吨、5000吨、1万吨和5万吨四种可选当量，作战应用更灵活，战场使用限制更少，打击目标类型更多，适应任务多样。尽管B61-12核炸弹的爆炸当量不算大，但它可以从距离目标数十英里的地方投下，在可动式制导尾翼组件配合下自主飞行，拥有一定的防区外目标打击能力；同时由于采用了先进的惯性导航系统，它还能对指定目标实施精确打击，从而保证足够的杀伤效果。

亚洲精品久久久久久一区二区?上映后，《朝雪录》就直接开启屠榜模式，稳居收视率第一的宝座，从上映时9%的市占率，到如今16%的市占率，《朝雪录》这匹黑马跑得比燕迟的汗血宝马还快！ 李儒光记者 王琴琴 摄

亚洲精品久久久久久一区二区?江西润田上市公司创始人黄安根的小娇妻，两个女儿的妈妈，2015年从事护肤品研发销售，拥有酩媛护肤品牌，家中还有两家准上市企业“深圳秦沃与深圳汉朔建元”，爱老公爱女儿爱事业，生命不息，创业不止。

亚洲精品久久久久久一区二区?在打完欧洲的热身赛之后，男篮已经在北京完成了几天的总结和调整。这几天肯定就是以查漏补缺为主，毕竟后续还有热身赛，他们需要尽快完成提升。

亚洲精品久久久久久一区二区?并且多位球员的状态就不是很好。就比如赵睿，他在与荷兰的比赛一塌糊涂，不仅进攻端打铁，串联不行，防守也无法给到任何帮助。幸好赵睿来到正赛的表现一般都不错，期待亚洲杯他可以尽快找到状态，这几场热身赛会变得尤为关键，他需要做到打头阵的作用。

亚洲精品久久久久久一区二区?再好的衣服，如果你不会搭配也是白搭，说实话，五十岁女人的穿搭，贵不在多而在精。一定要学会做减法，用几件基础款就能搭出不同风格，还能避免“堆砌感”。

亚洲精品久久久久久一区二区?姜文曾经在采访中讲过： “拍电影你不能对不起观众，你不能把观众当傻子，总有一天观众长大了成熟了，他回过头来看，他会说当年姜文还真没糊弄我……”

亚洲精品久久久久久一区二区?南城香创始人汪国玉在社交平台提到，如果外卖大战持续，餐饮企业就不能在堂食上下太多的功夫，线下门店装修成本的控制、店面数量的控制、选址的布局乃至产品开发都需要进行调整，企业需要开发更多适合外卖的产品，将适合堂食的产品限制在供应链上。

亚洲精品久久久久久一区二区?核聚变企业的估值，应当基于“技术成熟度（TRL）”与“市场渗透率”的二维模型——当一家企业的产品从TRL5（实验室验证）迈向TRL7（工程样机），其价值将出现阶跃式增长。

亚洲精品久久久久久一区二区?Ben Mann: 这真是一个很难的问题，而且误差范围非常大。Anthropic有一篇名为“我们的变革理论”之类的博客文章，它描述了三个不同的世界，也就是对齐人工智能有多难？有一个悲观的世界，基本上是不可能的。有一个乐观的世界，它很容易并且默认发生。然后是介于两者之间的世界，我们的行动至关重要。而且我喜欢这种框架，因为它能更清楚地说明实际该做什么。如果我们处于悲观的世界，那么我们的工作就是证明安全人工智能的对齐是不可能的，并让世界减缓发展速度。显然，这将极其困难，但我认为我们有一些核不扩散方面的协调例子，以及总体上减缓核进展的例子。我认为这基本上就是末日论者的世界。而作为一家公司，Anthropic还没有证据表明我们实际上处于那个世界。事实上，我们的对齐技术似乎正在发挥作用。所以至少对这种情况的先验概率正在降低。在乐观的世界里，我们基本上已经完成了，我们的主要工作是加速进步，并将利益传递给人们。但同样，我认为实际上证据也指向与这个世界相反的方向，例如，我们已经在实际应用中看到了欺骗性对齐的证据，即模型表面上看起来是对齐的，但实际上有一些它试图在我们实验室环境中执行的不可告人的动机。所以我认为我们最有可能处于中间世界，在这个世界里，对齐研究实际上非常重要。而且如果我们仅仅采取经济效益最大化的一系列行动，情况就不会好。无论是X风险还是仅仅产生不良后果，我认为这都是一个更大的问题。 张长山记者 张群松 摄

亚洲精品久久久久久一区二区?IT之家 7 月 22 日消息，菜鸟与中盈医药集团（以下简称中盈医药）今日宣布达成无人车合作，菜鸟支持中盈医药组建全国最大无人医药运输车队，于近期交付中盈医药首批采购的上百台无人车。

亚洲精品久久久久久一区二区?苏诗雨自杀当天的下午1点左右，她来到一家宠物医院。医院病历显示，下午1点27分小仓鼠心搏骤停，宠物小仓鼠是4年前姐姐送的礼物，曾经也是她的一个支撑。当时接诊的医生回忆，她在手术室默默哭了一会儿。 王尚明记者 方勇 摄

亚洲精品久久久久久一区二区?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。

亚洲精品久久久久久一区二区?7月22日，2025年现代科技馆体系联合行动“AI生活”主题科普活动主场活动在浙江省科技馆举行。百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜以“大模型驱动应用创新与产业升级”为题，深入剖析了以大模型为代表的人工智能技术的最新进展及其对产业变革的深远影响。吴甜表示，大模型技术已经从实验室深入到千行百业的深度应用场景，正成为驱动产业智能化升级的关键新质生产力。

亚洲精品久久久久久一区二区?地库密拍引爆同居猜测7月中旬流出的视频显示，欧阳娜娜独自从北京某高档小区地库乘车外出，随后在路边接上男友安雨。数日后，安雨单独现身该小区地库，不仅轻车熟路地搬运快递，还将物品整齐码放进欧阳娜娜座驾后备箱。更引人注意的是，有住户透露曾多次目睹二人深夜同归，安雨进入单元楼后彻夜未出。这些细节让网友直呼："这分明是男主人的架势！" ，更多推荐：欧美亚洲一区二区三区