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免费一区?第二，第三排体验直接关联品牌口碑。一次长途出行体验不佳，如老人坐得腰疼、孩子睡得不舒服等等，都可能导致家庭用户集体转粉竞品。 天下热销的中海“玖序”系正式落地西安
，妄想今年亮相！

免费一区?次选“凉水+风扇”法，即用冷水喷洒全身，同时用风扇强力扇风促进蒸发散热。另外可冰敷关键部位，要注意避免冰袋、冰块等直接接触皮肤造成冻伤，可用薄毛巾包裹。 张军华记者 李丽华 摄

免费一区?近年来，越来越多中国企业主动“链接”东南亚合作伙伴，加强技术和生产合作，迅速成为东南亚汽车产业生态的重要组成部分。

免费一区?更重要的是产品品质具备稀缺性。在3万级价格带，深嘉上府呈现出的5万级交付标准，形成了强大的“性价比护城河”。从欧派橱柜、老板厨房四件套等精装品牌的选用，到全龄段景观空间、精装双入户大堂等细节之处的精心打造，无一不吸引着大量注重生活品质的首置与改善客群。

免费一区?可以说每年夏季几乎都会出现网约车因为空调问题司机与乘客发生矛盾而登上热搜，对于网约车司机而言夏季高温天气下不给乘客开空调这种“没苦硬吃”的做法，其实大部分司机都是不认同的。 张树峰记者 叶正茂 摄

免费一区?日前，有市场消息称，字节开发AI产品“探饭”，或将入局外卖市场。对此，抖音方面表示，抖音生活服务聚焦在到店业务上，没有自建外卖的打算。 种博记者 刘承强 摄

免费一区?从目前市场情况来看，尚界H5未来上市时将会与比亚迪宋L、零跑C11、乐道L60、小鹏G6以及深蓝S07等车型展开竞争，其的到来也将填补鸿蒙智行在20万以内市场的空白，进一步提升市场竞争力。（文：太平洋汽车 吴启星）

免费一区?杜德维出任部长后不久，越南政府精简被提上日程。自然资源部和农业农村发展部合并组建新的“农业和环境部”的方案，在2024年12月被正式披露。 杨仕琴记者 张跃武 摄

免费一区?南都记者注意到，针对该起事件，香港大学于7月17日再次发表声明称，自收到投诉后一直跟进事件，会配合执法机构，并会继续进一步审视事件细节，必要时采取进一步行动。 冉祥记者 潘林杰 摄

免费一区?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。

免费一区?美联社指出，如果关税长期维持，美国的肉类加工企业将不得不为进口瘦牛肉支付更高的价格。对于美国的生产商来说，对进口牛肉进行本土替代并不容易，因为美国农场更倾向于生产肥牛肉。 崔佳斌记者 王明波 摄

免费一区?2022年到2024年，联邦政府在此投入195亿卢布（约合人民币17.92亿元）建造防御工事，但分管建设的副州长扎伊努林及下属官员，利用战时制度漏洞，和十多家公司签订虚假合同，挪用资金超过9亿卢布（约合人民币8300万元）。唯一的区别是，别尔哥罗德州的官员“胃口”较小，拿到7％的回扣就满足了。

免费一区?自2018年确诊过敏性紫癜以来，2003年出生的胡心瑶的生活就一直围绕着“治病”和“挣钱”两件事展开。 她曾想过放弃，但身边人的帮助和善意支撑着她继续活下去。面对高昂的治疗费和困难的家庭条件，她16岁开始打工，一天工作20个小时，把全部收入用于治疗。但病情却一直在恶化。

免费一区?拜伦出生和生活的地点一直在波士顿城市所在的马萨诸塞州，工作地点Astronomer公司总部和家庭长期住所均在该州，因此不出意外的话，这起离婚官司的司法管辖地应该是马萨诸塞州。

免费一区?灰熊：泰勒-伯顿20分7板3助2断、斯莫尔17分4板9助、辛顿15分6板2助、帕兰德斯11分4板1助、麦格尼9分8板2助3帽、杰里米-琼斯9分3板3助2断、埃斯特拉达9分3板1助、蒙哥马利9分1板1助、埃弗顿-里德2分2板、艾斯-鲍德温2分1板3断、布尔佐维奇2分1板。

免费一区?第2局双方在场上交替领先，石宇奇6-3后连丢4分被反超，随后他又连拿4分重新取得领先，并以11-8进入技术间歇。中局过后石宇奇在16-14之后连续得分，20-15手握5个冠军点。第1个冠军点上对手回球出底线，石宇奇21-15顺利拿下比赛。

免费一区?OpenAI 强调「行动为先」（你可以直接去做事）。不同团队常会不约而同想到类似点子。Calvin 刚去时参与了一个类似 ChatGPT Connectors 的内部项目。Codex 发布前，公司里大概有三四个类似的原型，都是几个人自发搞的，不需要向上级请示，只要点子有潜力，团队很快就会聚起来。

免费一区?分区开发策略：四标段差异化设计兼顾建设效率与个性化需求，其中9026地块将作为社区商业核心区打造。以后逛街不出社区，家门口啥都有！

免费一区?轰鸣的音效停止，养父母的农场小家显得静谧又温暖。玉米田、牛、斜阳，把超人这个强大的“神”一下子变回那个淳朴的小镇男孩克拉克。 巩颖杰记者 宋煜 摄

免费一区?而且有趣的是，就在 Alexander Wei 发帖之前不久，各家 AI 模型刚被曝出在 IMO 中表现不佳，得分最高的 Gemini 2.5 Pro 得分仅为 13 分，OpenAI 的 o3（high）则拿了 7 分。OpenAI 新模型成绩的官宣让这一事件出现了惊人的反转。

免费一区?2024年冬窗，埃基蒂克租借加盟法兰克福，赛季结束后法兰克福支付1650万欧买断。上赛季，埃基蒂克各项赛事48场22球12助。目前他的德转身价为7500万欧。 宋汉羽记者 李文辉 摄

免费一区?此外，“七下八上”也是西北太平洋台风活跃的时期，由于台风本身携带大量的水汽，一旦在“七下八上”防汛关键期北上，会造成防汛形势陡然紧张。

免费一区?中国力学大会由中国力学学会于2005年发起并主办，每两年举办一次。中国力学学会理事长何国威介绍，本届大会旨在成为力学工作者了解国际学科前沿的窗口，成为力学与工程实际结合的桥梁，成为不同学科研究人员交流的纽带，成为青年力学工作者展示风采的舞台。

免费一区?在社交网络上，夫妇俩有10多万粉丝。微妙的是，大部分关注他们的网友都是普通的宝妈，这一群体中的不少人有着带娃的焦虑，非常关心李瑞一家人是如何平衡骑行中的花费、时间和小朋友的身体健康。
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