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水仙🔞直播?大窑开拓南方市场面临较大竞争压力。大窑此前深耕奔放市场，消费群体存在明显的地域性差异，去且南方本地饮料种类繁多，如华南市场有王老吉、加多宝等强势品牌，且大窑汽水采取玻璃瓶装，物流半径通常不超 500 公里，目前生产基地主要位于北方，在南方市场布局生产基地需投入大量资金与时间。 白宫可以嘴硬，但发射架从不说谎

水仙🔞直播?这一研究思路与传统的长余辉材料（包括无机体系）研究范式形成鲜明对比：传统方法主要关注通过调控陷阱深度和分布来延长电荷分离态寿命，而本研究则创新性地从电荷分离效率这一源头入手，重点研究陷阱的“填充”过程。 张建华记者 况小华 摄

水仙🔞直播?若非在那个赛季的足总杯决赛中以1-2憾负曼联，琼斯本可与队友成就三冠伟业。这位以铁血斗志征服KOP看台的硬汉，在1978年1月完成红军百场里程碑，总共为球队贡献3粒进球。同年因主力位置变动，他告别安菲尔德重返雷克瑟姆，后又效力切尔西与哈德斯菲尔德镇，最终在母队挂靴。

水仙🔞直播?他娶了新妻子陈萌，一个不爱曝光的普通姑娘。与陈亚男不同，陈萌不做直播，也没有社交账号。她几乎从不对外谈论私事，只专注家庭生活。

水仙🔞直播?因珍惜来之不易的机会，他先增肌竞选质子，后减肥竞选杨戬，短短几个月内，把三叉戟转得特别溜，虽然上映后成片只有几个镜头，但全是有效出镜，动作如行云流水，大开大合，举重若轻。 杨晓峰记者 韦朦 摄

水仙🔞直播?对于一个有钱人来说，他更有可能在觉得一个人漂亮之后，会和这个人发生一点小插曲，但并不可能直接就因为好看娶个人回去当老婆。 刘景鹏记者 张洋 摄

水仙🔞直播?他的高光时刻可能不是特别耀眼，但却非常吸引人且有趣。由于他没有陷入明显的低谷，这表明他具备一定的水平和能力。也许他不会立即成为主要贡献者，但他显然有一些潜力值得期待。

水仙🔞直播?“具体到本案，如果宗庆后先生确实设立了合法有效的信托，信托财产应由受托人按信托文件约定分配，遗嘱中涉及该部分财产的内容不生效；但若宗庆后先生并未设立信托计划，那么相关资产仍属于他的遗产，此时遗嘱对这部分资产的处置优先，应按遗嘱内容执行。”谭芳向界面新闻记者补充称。 石庆元记者 徐斌 摄

水仙🔞直播?记者查询发现，近期二手平台上出现众多小米YU7的车源信息。据懂车帝数据显示，目前全国在售的二手YU7车源已超过80台，挂牌价普遍在35万至39万元之间。 张智峰记者 张金平 摄

水仙🔞直播?那些嚷嚷“残屋旧车好可怜”的声音，露的不是朱茵的底，是你们那套“女明星必须镶金边”的土鳖逻辑——好像不住宫殿不开豪车不把脸绷成18岁，人生就完蛋了？

水仙🔞直播?根据此前的报道，多家俱乐部支持将改制后的世俱杯改为每两年举办一次，目的为增加收入，但国际足联(FIFA)认为这一提议“不可行”，并暂无推进计划。 韩晓宇记者 王迅速 摄

水仙🔞直播?田先生说，父亲因偷盗刑满释放后，一直和母亲种地为生。事发时他正在上晚自习，当晚犁地工具坏了，父亲就去找人修，因天色还早，父亲就与村民下了两盘棋，“田永明还去了我爸下棋的地方，看到他坐在那，才去的我家实施报复。”

水仙🔞直播?此次开通的航线具有划时代意义——它是第一条进入上海市中心区域的城际低空交通线路。杨浦复兴岛基地位于上海杨浦滨江核心区域，是上海市区内稀缺的起降场地。选择这里作为降落点，标志着低空交通真正进入上海都市核心区。

水仙🔞直播?如果说特朗普威胁取消SpaceX的合同，马斯克回应退役“龙”飞船只是打打嘴炮，白宫要求五角大楼填写与SpaceX签署的合同及其他交易协议的表格，则是为尝试与SpaceX分手，实打实的第一轮摸底。

水仙🔞直播?当你观看电影，被情节震撼，那不是导演在消耗你的情绪，是正常人面对历史真相应有的反应，所以铃木松阳呼吁更多人去了解历史，去记住那群人。

水仙🔞直播?但他同时也表示，补贴之下，外卖价格对堂食价格迅速“倒挂”，为了维护价格体系，既要让堂食与外卖价格保持相对一致，又要留存相应的利润空间，需要随时调整双边价格，灵活退出部分平台活动，是一笔“难算的帐”。在向来传统且数字化程度不高的餐饮行业，外卖平台追赶订单量的“炮火”中能否为这些商家留足沟通、调整的空间仍待追问。

水仙🔞直播?具体来看，今年上半年浙江数字经济服务业营收增长12.4%，科技服务业增长11.9%，推动产业向高端化发展。信息传输、软件和信息技术服务业增长9.3%，算力服务、数据服务等人工智能相关产业增长迅速，高技术服务业投资增长27.7%，信息服务业投资增速达63.3%，带动制造业智能化转型升级。

水仙🔞直播?11日，鲁比奥在吉隆坡与日本外相岩屋毅、韩国外交部第一次官朴润柱举行三边会谈。韩联社称，三方就朝鲜半岛局势、地区安全合作以及三国经济合作等议题深入交换意见。

水仙🔞直播?采访时张女士的脚踝、手肘和膝盖等部位还没有痊愈，她说自己还在哺乳期，所以医院没有开药。她向站点提出赔偿损失，对方表示可以报销医药费，但误工费不在保险赔付范围。 梁小琴记者 杨振邦 摄

水仙🔞直播?泽连斯基设想的驻美大使将是一个“交易能手”、强势人物，能被美国政府和国会接受。在乌克兰急需军事武装的背景下，现任防长乌梅罗夫成为候选人。

水仙🔞直播?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。 张建伟记者 张金超 摄

水仙🔞直播?美国英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋谈到全球供应链时表示，中国供应链体系全球数一数二，堪称世界级的奇迹。黄仁勋说，“中国运营着全球数一数二的供应链体系，它的规模、复杂性、多样性，制造商的产品类型、技术含量，参与建设中国供应链的企业数量，都堪称世界级的奇迹。”（央视新闻）

水仙🔞直播?张璐：它是很卷，其中核心的一点就是你要有非常强的执行能力，快速地进入商业市场，进行快速地收入增长。而且你会发现现在的收入增长速度跟过去以前是不一样的，以前可能比如你2-3年时间收入从0涨到一两百万美金，像去年我们投的70%-80%的企业，一年收入20倍，成长得快的可以从0涨到几千万美金，甚至有一家从50万美金涨到上亿美金。但是这么快的一个原因也是因为竞争压力非常大，如果你不这么快速地去进入到商业市场的话，你的护城河就很难保持住。甚至说你即使有这么高的收入，其实还是要继续往前冲，现在真的是快速迭代、快速竞争的市场，很挑战，也很兴奋。

水仙🔞直播?伊朗—中国商会秘书长玛利亚姆表示，上海合作组织实业家委员会深化与成员国的合作，可以设计并实施区域碳减排框架，包括在重点领域设定联合碳减排目标，建立清洁能源共享投资平台，在国家之间建立碳信用交易机制和碳交易机制……“绿色转型是可持续发展、包容性增长和区域稳定的关键。在全球能源转型加速推进的当下，我们比以往任何时候都更需要相互信任、通力合作和共同创新。” ，更多推荐：蜜臀直播