樱花视频

樱花视频?原著作者家桑栀栀以非常独特的“严肃活泼”文风写出了这部小说，很适合现在的年轻人，故事也有张力，很全面地展现了敌后战场中谍报工作的紧张与复杂性。 恩比德：哈登现在不跟我讲话了 他可能以为我对他的离队负有责任

樱花视频?该项目位于北京市密云新城0202街区，南至新北路，东至北京液压件厂西侧规划唐庄路，西至西环路东侧规划绿地，北至规划开元街。 张鸿彬记者 周江 摄

樱花视频?空间信息产业，作为现代科技领域的战略性产业，其技术水平和发展规模，直接关系到国家安全和战略竞争力。虹口作为上海的中心城区，为把握战略机遇期，服务支撑国家战略任务，培育新经济增长点，近年来，结合区空间信息产业资源禀赋，聚焦遥感应用产业方向，推动光电探测载荷、遥感数据传输处理等细分领域重点产品研发攻关及产业化，加快拓展在航运金融、数字城市、低空经济等新场景应用，开辟空间信息通感一体产业链的新蓝海。

樱花视频?湖南省地方金融管理局表示，我国已明确规定，虚拟货币兑换、买卖、定价、信息中介等业务均不受法律保护。通过虚拟货币交易平台买卖虚拟货币的行为不具有合法性。参与其中，不仅投入的资金可能血本无归，更可能因不经意间卷入洗钱、诈骗等违法链条，面临法律的严惩。

樱花视频?至于新董秘左锋，1981年8月出生，西安工业学院金属材料工程专业毕业，大学本科学历，2004年7月参加工作，高级工程师。历任西安飞机工业（集团）17公司数控加工厂党委副书记、纪委书记、工会主席，综合管理部副部长、部长、党支部书记。 郭红标记者 王光达 摄

樱花视频?就在此时，路过的一名外卖小哥挺身而出，“具体怎么发生的我不知道，我就看到他在别小姑娘的车子，当时特别危险，我马上就停那了。”外卖小哥孟先生目睹危险一幕，立即停车制止，“直接给推到机动车道里边去了，那个人太坏了！”孟先生警告男子：“你赶紧走，否则报警！”并保护女孩安全。 彭刚记者 宋玉娟 摄

樱花视频?2011年12月，戴道晋任湖南省政府副秘书长、办公厅主任，2012年3月任湖南省政府秘书长。2014年11月，他升任湖南省副省长，2017年1月任湖南省政协副主席，当年5月卸任副省长。

樱花视频?“回顾通往决赛的路，想起质疑我们的人、我们遭遇的伤病、召开的会议以及我们建立的信念，我们一起做到了，这真是太棒了。” 甘志平记者 阮小换 摄

樱花视频?李某说，没想到刚拐上另一条道路，警车就从后面追了过来，边鸣笛边喝令他停车。李某说，他当时彻底害怕了，担心交警追上后不会轻易放过他，就加快车速试图逃离，警车在后面紧追不放，一追一逃中，从乡道拐到了国道。看到前方有高速入口，李某就想拐上高速摆脱追赶，结果左拐时，没注意对向驾驶摩托的茹光迎，双方刹车不及，茹光迎重重撞上了货车侧后方。 白雪冰记者 李其伦 摄

樱花视频?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。

樱花视频?开源的工程其实非常的重要，因为每个人都可以增加自己的贡献，所以创新的速度不仅仅是每一个公司或组织的贡献，而是能够汇集所有的资源，造福整个生态系统。所以开源资源非常的重要，但是开源对于全球也有影响，开源模型能够帮助中国的AI领域，同时也能够帮助全球的AI领域。 Kimi等一系列的大模型，都是开源推理性的模型，非常先进，你可以是医疗公司或者是金融公司或者是机器人公司，你也可以分得AI的一杯羹，也可以有自己的模型。重要的就是开源模型其实是一个很安全的发展AI的方式，开源创新，我们可以获得全球的审查，当我们有全球科学的审查，我们工作的效率和质量是非常高的，比方说我们看一下deepseek的论文，他其实写得非常的好，是一篇A+科学论文，以及是A+科工程方面的论文，这个论文是可以让所有人读的，能让每个人学习分享，并且能够汇集很多审阅论文的人。 林丽玲记者 闫华栋 摄

樱花视频?更让居民们担忧的是安全隐患。邢阿姨说，天台也是重要的消防逃生通道，如今被杂物堵塞，而大量盆栽紧贴护栏摆放，台风天极易成为高空炸弹。

樱花视频?*如果你觉得自己读论文太过于盲目，不知道从哪里开始；如果你也想要通过碎片化的时间来补充和拓展知识储备；如果你想要一份直接简单的论文带读指南…那么一定要关注秃头研究所的论文带读栏目！每天都有热门事件、热门考点、有趣选题，通过标注考点、知识点和可学习案例，帮助我们实现「无痛阅读」！

樱花视频?不久前，泰国与缅甸两国曾经合作，针对泰缅边境缅甸一侧东部克伦邦的妙瓦底出现电诈人员、组织、活动的情况，平日里给妙瓦底送电的泰国方面，在泰缅双方商谈后，果断断电！可以说，正是泰、缅，当然还有中方公安人员的通力合作，使得应对电诈，在妙瓦底取得了一定的成果！

樱花视频?中大力德主要从事机械传动与控制应用领域的关键零部件的研发、生产和销售。谈及智能传动的市场需求变化，中大力德表示，机器人与自动化生产线领域的结合，随着制造业自动化升级，将拉动高性能传动设备的需求持续增长，呈现出智能化、高精度、小型化的需求变化趋势。

樱花视频?更何况投资方也不傻，像黄杨钿甜如今的名声，相信没有人找她拍戏了。投资方拍戏的目的，都是为了赚钱。如今黄杨钿甜就等于人人喊打，过往拍摄的戏，都不一定能播了。

樱花视频?2006年英伟达推出CUDA平台，将GPU转变为通用计算引擎，曲折中迎来跨越式发展，2007年12月，随着公司在中国市场的扩展，也正式启用了官方中文名“英伟达”。

樱花视频?ChatGPT 智能体即日起向 Pro、Plus 和 Team 版用户开放，Enterprise 和 Education 版用户将于 7 月获得使用权限。Pro 版用户每月可执行近乎无限的任务，其他付费用户每月可执行 50 次任务，额外使用量可通过灵活的积分额度选项获取。

樱花视频?今天就跟大家聊一聊，All White全白的夏天实用搭配公式。款式基本都选了大家衣橱里都有的单品，有适合通勤穿的，也有适合度假穿的。 刁斌记者 高永刚 摄

樱花视频?2011年，时任胡志明青年团第一书记武文赏调任广义省委书记，至2014年离任。高科正是和武文赏“搭班子”的省长，而邓文明当时在他们的领导下担任交通厅厅长，交通厅就是茶曲江南岸公路项目的具体负责部门。

樱花视频?但当他的名字被赌债、视频、借钱这些词缠住时，那些金光闪闪的荣誉，也黯淡了下去，更讽刺的是，分手后的景甜曾一度被质疑蹭热度，但到头来谁在热度里崛起，谁在热度里跌落，大家都看得清清楚楚。 辛瑛记者 菜金赏 摄

樱花视频?就连亲叔叔宗泽后，如今都不看好宗馥莉继续执掌娃哈哈集团了，"我还是希望国有资产保住娃哈哈这个品牌。这是一个时代的代表品牌，它是伴随改革开放成长起来的。大家那么关注是因为娃哈哈伴随着改革开放一代人的成长。"

樱花视频?“买个菜、吃个饭啥的就没有那么麻烦了。”王喜民说，账户被冻结的11个月里，他基本上等于“丧失”了劳动能力，除了在家找点工资不用打入银行卡的零工外，王喜民基本都是靠家人接济维持生活。

樱花视频?先说说全新X3的看车体验，宝马的经销商基本上可以用参差不齐来形容。在三线城市看车的时候，销售直接表示“非贷款不卖”，服务体验不是特别好；而在一线城市某经销商看车的时候，全新X3做全款和贷款的优惠政策虽然有差异，但销售不会区别对待，服务更好。
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