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亚洲精品三区一?上纬新材在发布股票异动公告后，仍难阻资金炒作情绪，该股自7月9日复盘以来实现八连板。根据前期公告，上海智元恒岳科技合伙企业（有限合伙）（下称“智元恒岳”）、致远新创合伙将合计取得上纬新材1.21亿股股份（占上市公司总股本的29.99%）及对应的表决权。本次交易尚需上市公司股东大会审议通过，若交易完成，智元恒岳将成为上市公司控股股东，邓泰华成为上市公司实际控制人。 叶珂复出，黄晓明时势不妙。

亚洲精品三区一?这架达美客机由美国天西航空公司执飞。客机驾驶员称，迈诺特的机场没有雷达，靠目视指挥航班。天西航空公司称正在调查此事。 冉伟记者 刘志辉 摄

亚洲精品三区一?按照其最初向监管层递交的方案显示，其总预计募集15亿资金，其中4.5亿用于补充流动资金，占比达到了30%。这明显不符合“清仓式”分红的监管要求。

亚洲精品三区一?北京时间7月20日晚，天津足协官方发布公告称，带头领喊辱骂韦世豪的津门虎球迷姜某某，已被行政拘留7日，并被责令禁止观赛。

亚洲精品三区一?希望每一个人都能在追求自我价值的道路上，勇敢前行，创造出属于自己的精彩人生，无论是在婚姻中还是事业上，都能实现自我，找到真正的幸福。 高永强记者 刘彩伶 摄

亚洲精品三区一?有点难以置信。小时候你只是梦想这样，但现在完全不同了。我真的、真的很高兴能来到这里。代表我的祖国喀麦隆在最大的俱乐部效力是我一直想做的事情。我一直想在最高水平的比赛中踢球，展示我的能力。 卢庆虎记者 闫业周 摄

亚洲精品三区一?TC-Light首先使用视频扩散模型根据文本指令对输入视频进行初步的重渲染。基于预训练好的SOTA图像模型IC-Light以及VidToMe架构进行拓展，同时引入Decayed Multi-Axis Denoising模块增强时序一致性。

亚洲精品三区一?“人人都说不再需要程序员，自动化工具已遍地。” MIT 教授、CSAIL 首席研究员、论文资深作者 Armando Solar-Lezama 说，“工具确实强大，可离真正的自动化愿景仍有距离。” 王占洋记者 宋云江 摄

亚洲精品三区一?一位镇政府工作人员表示，“村、镇也在跟他们进行沟通，营地也暂时属于停业状态，我们当时去时他（汤先生）也竖了暂停营业的警示牌，估计是看到营地还有游客在里面玩，所以合伙方归来文化公司就做出了倒土的过激行为。” 蔡祥润记者 魏江勇 摄

亚洲精品三区一?2003年3月，谢霆锋因“顶包案”被捕，当晚他与张柏芝同车离开车祸现场，事后分手声明虽否认第三者，网友却不买账。同期，王菲摘下与谢霆锋同款戒指，两人正式分手。张柏芝被贴上“第三者”标签，舆论压力巨大。

亚洲精品三区一?而田虹则出生于1967年2月，虽早年毕业于杭州电子科技大学工业经济财务专业，但目前也是中国台湾籍，拥有中国台湾地区永久居留权。 孙铁成记者 李瑞君 摄

亚洲精品三区一?公开资料显示，Bullish成立于2021年，由区块链公司Block.one与硅谷明星投资人彼得·蒂尔等人孵化。招股书显示，Bullish的业务主要分为两大块：加密货币交易所Bullish Exchange，以及2023年收购的数据和媒体业务Coindesk。

亚洲精品三区一?1998年，刘慧仕途迎来重大转折，她离开工作13年的共青团系统，调任银南地委副书记，吴忠市工委、吴忠市委副书记，首次到地方任职。2001年，刘慧调任宁夏回族自治区民政厅党组书记、厅长。

亚洲精品三区一?从施政角度看，与众议院选举更聚焦“黑金政治”不同，这次选民更关注物价、经济和外交政策。但执政联盟缺乏具有新意的政策主张，引发民众不满。

亚洲精品三区一?这一过程产生了意想不到的积极效果：塑造了Claude模型独特的人格。“人们真正喜欢它的一点是它的个性和人格。这是我们对齐研究的直接结果，” Mann说。一个更可靠、诚实且不易谄媚（sycophancy）的AI，其本身就是安全性的体现。“这关乎人工智能理解人们想要什么，而不是他们说了什么……我们不想要那种猴爪场景。” 这种通过价值观构建信任的路径，是Anthropic在商业竞争中独树一帜的护城河。

亚洲精品三区一?骆豪也一直在观察、研究车辆合规性方面的问题。他坦言，由于客户购买后仅用于自家农场或短途载货，至少目前还没有涉及交规方面的问题。

亚洲精品三区一?语音厅，最早可以追溯到二十年前。最初，简单的网络聊天室主要用于语音交流，后来为满足游戏玩家需求，专业语聊平台应运而生。如今，部分语音平台通过培训主播使用软色情话术诱导打赏，不少未成年人正逐渐成为这一产业链的参与者。

亚洲精品三区一?第四，沈剑锋指出，大模型的硬件本地部署方式导致算力分散浪费。他提到，调研发现大多数医疗机构采用本地部署方式，客观加快了 DeepSeek 的快速应用扩大，但导致算力硬件分散、资源无法发挥集中效力，存在重复投入、算力浪费等问题。

亚洲精品三区一?为承载更多订单，饿了么提高了骑手的合单顺路率，让骑手一次性接到两单或者两单以上的任务，据我们了解，目前饿了么骑手的合单顺路率超过 92%，合并订单数量增长了一倍多。这也是美团近年来在做的事，骑手可以一次性顺路取顺路送，平均单价较低，但配送单量多，最终时薪能有所保证。日常工作中，一个熟练骑手可以同时配送 6 - 8 单外卖。 王莹记者 崔长明 摄

亚洲精品三区一?24岁的她，成为上海歌舞团首席舞蹈演员。从群舞跳到独舞，独舞跳到首席，又跳到团里最高级别的“荣典首席演员”，她是很多年轻舞者学习的“标杆”。

亚洲精品三区一?7月21日至22日，华商报大风新闻多次联系江南家园小区丽岛物业，工作人员均表示，杨先生和其妻子在网络发布的信息不实，具体情况建议联系公司法务部门，但对方拒绝提供公司法务部门联系方式。 卢林杰记者 卓海裳 摄

亚洲精品三区一?2021年5月，时任上海市浦东新区人民检察院检察长、党组书记杨玉俊涉嫌严重违纪违法，主动投案，接受上海市纪委监委纪律审查和监察调查。杨玉俊2016年9月出任上海市浦东新区人民检察院检察长候选人，2017年2月任浦东新区人民检察院检察长、党组书记，至投案时执掌浦东新区检察院近5年。

亚洲精品三区一?2024年5月，薯条带着影子老师进入混龄幼儿园。但一个半学期后，因生源减少，我们决定换园。新难题又来了：人数多的幼儿园普遍不让带影子老师。

亚洲精品三区一?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。 ，更多推荐：亚洲精品乱码久久久久久日本学生