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中文久久?对此，江苏法德东恒律师事务所高级合伙人蓝天彬律师在接受极目新闻记者采访时表示，一审法院审核身份信息不严，搞错了发表案涉侵权文章的行为主体，该案发回重审后，法院应当准确确定行为主体，对全案依法处理。 德赫亚：本想一直留在曼联 被指控“偷甜甜圈”时弗爵就像我父亲

中文久久?说到的就要做到，承诺的必须兑现。每名政治干部都要主动把自己摆进去、把职责摆进去、把工作摆进去，准确把握《规定》的政治承载、基本内容、问题指向和实践要求，加强内修内炼，做到即知即改，再整行装新出发。领导带头始终是最有力的示范。政治领导干部要坚持以上率下、言传身教，一级做给一级看、一级带着一级改，要求别人做的自己首先做到，要求别人不做的自己坚决不做。各级党委要扛起主体责任，坚持严抓严管与常抓长治一体发力，融入政治整训推动各项要求末端落实，凝聚起打好实现建军一百年奋斗目标攻坚战的意志力量。 羊军记者 龙汉鹏 摄

中文久久?特朗普已多次在公开场合声援博索纳罗。当地时间7月9日，他还在社交媒体上发布信函，以回击巴西现政府对博索纳罗的“政治猎巫”为由，宣布将从8月1日起把对巴西进口商品的关税从10%提高到50%。

中文久久?这番言论折射出土耳其对以色列地区定位认知的转变：从曾经的盟友，到后来的对手，如今正日益被视作彻头彻尾的敌手。安卡拉对以色列日益强硬的姿态及自诩的“地区霸主”新身份深感不安——这本是土耳其总统埃尔多安觊觎已久的角色。

中文久久?在钱老家中，几乎看不见什么电器，只有一台噗噗作响的药锅子，药香书香弥漫。他感受到了一种真实的从容，也让他重新审视自己的人生。 贾朝娜记者 李文革 摄

中文久久?在2016年赴中央任职之前，刘慧曾长期在宁夏地方工作，担任过共青团银川市委书记，宁夏回族自治区民政厅党组书记、厅长，宁夏回族自治区党委副书记，自治区主席、自治区政府党组书记等职。 庞全学记者 楚鑫 摄

中文久久?以前在国内影片发展受限于时代的阶段，他独树一帜的风格能够抓人眼球，再加上自身确实也有才气，作品内涵表达，达到了天花板的级别。

中文久久?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。 祁熙亚记者 腾振泉 摄

中文久久?记者了解到，2018年10月至2019年8月，新奥建成“玄龙-50”装置，这是一个中等规模的球形环物理实验装置。它的电流驱动曾达到170kA，创造了电子回旋波（ECRH）无感驱动世界纪录。 常长春记者 彭兴军 摄

中文久久?从曝光的实车图片来看，全新小鹏P7的外观设计堪称“脱胎换骨”。新车前脸采用了全新的封闭式格栅，搭配贯穿式LED大灯组，使整个车头更具科技感与未来感。车身侧面线条流畅而动感，溜背式造型搭配大尺寸轮毂，进一步凸显了其轿跑的身份。最引人注目的无疑是其配备的掀背式尾门设计，这一设计不仅提升了车辆的实用性，更让整车的视觉效果更加独特。

中文久久?具身智能赛道有多火？2025年以来，3月，逐际动力完成了A+轮融资，半年内累计达5亿元；智平方宣布完成新一轮过亿元Pre A+轮融资；6月，银河通用获得宁德时代领投的11亿元融资；7月3日，宇树科技C+轮融资后估值达130亿元，非夕科技完成C轮亿级美元融资，星动纪元完成近5亿元A轮融资。 陈恳记者 吴金保 摄

中文久久?位于荆州的湖北五方光电股份有限公司车间内，全自动生产线有序运转，机械手臂灵活抓放。一块块玻璃经多道工序，变成一个个晶莹透亮的小棱镜。

中文久久?最招骂的是她反复消费大 S。有粉丝统计，大 S 去世后，S 妈平均每月发 3 条怀念女儿的动态，每条都能登上热搜。可转头就有媒体拍到她和朋友打麻将，笑到眯起眼睛。这种 “线上卖惨，线下潇洒” 的反差，让 “心疼” 慢慢变成了 “反感”：“真正想念女儿的妈妈，不会把悲伤当生意做。”

中文久久?近日，部分媒体刊载一篇题为《女律师十年体检未有“患癌风险”预警，确诊已是肾癌晚期》的文章，表述客户张女士于2013年~2023年连续10年在爱康体检，血液肿瘤标志物癌胚抗原（CEA）检测结果均在正常范围；但张女士在2024年被诊断右肾透明细胞癌并转移，进行右肾摘除手术，故张女士对爱康先前十年的检测结果提出质疑与投诉。

中文久久?“我们此次来华，不只是为了观展，而且还为了发声、倾听与合作。中国不仅是全球制造中心，更是创新策源地。我们希望通过参与链博会进一步融入中国的创新生态，共同推动智能出行和绿色能源的发展。”美国半导体制造商安森美公司全球高级副总裁马库斯·克奈费尔17日在北京接受新华社记者专访时表示。

中文久久?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。

中文久久?这个男人赶到岭南时，已将一身亮蓝色的官服磋磨成看不出底色的破布。所有人都觉得这个任务本身就是笑话，就是死路。实验失败了一次又一次，他没有给自己发疯，喘息，哪怕停留一刻思索要不要放弃。唯一的理由是回到“一日三餐烟火，三双碗筷叮当，四季共檐长”的画面里。

中文久久?不过，美国高昂的劳动力成本，使iPhone的在美生产根本不具备可行性。摩根士丹利美国公共政策团队5月底发布的分析结果显示，特朗普可能拥有对外国制造的iPhone提高关税的法律授权，但这不会改变苹果公司的海外生产策略。

中文久久?可以看到，最后给出的婚礼出行建议报告非常长而详细，涵盖了服装、酒店、礼物。甚至附上了非常多的链接，在酒店是否有空位的索引上，还附上了在线预订网站的截图。 高永辉记者 曹君虎 摄

中文久久?一个优雅、从容的外观是旅行车的最大特色之一，也是最难模仿的价值来源。其设计挑战主要是如何在保持整车流畅线条的前提下，延展出一个既实用又美观的尾部轮廓，并确保车辆依然具有出色的操控质感。

中文久久?塞巴略斯再次成为转会市场上的焦点人物之一。如同近几个夏天常见的情况一样，他在皇马的未来尚未确定，贝蒂斯再次在密切关注事态发展。然而，由于皇马的要求以及球员的薪资，他重返老东家的可能性再次变得复杂。 葛学安记者 王洪昌 摄

中文久久?根据西安中海官微最新发布的一组招聘信息消息，其将在W酒店举办招聘会。不过，仅有的产品信息有限，只透露打造西北首个中海五代宅，不仅是中海西北首个，也是西安首个五代宅。

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中文久久?意大利中国理事基金会自2003年成立以来，始终致力于支持与配合意中两国政府及企业间的各项交流活动，全面促进双边多领域协作。基金会秘书长马可·贝廷（Marco Bettin）积极评价链博会为中外企业交流合作创造的平台与机遇。他高度认可中国在全球化体系中发挥的作用，并认为欧洲是中国的关键合作伙伴。（谢诗佳 刘朱鹮 冯启坤） ，更多推荐：国产麻豆