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,成人免费视频?本周末内地市场迎来了11部新片，其中大鹏《长安的荔枝》和姜文《你行你上》关注度极高，被视为今年暑期档最后的希望，没想到现实泼了一盆冷水。 泰晤士：通过拒绝利物浦对伊萨克的兴趣，纽卡改变了自体态象

,成人免费视频?媒体人杨天婴：这场比赛，国安输的不冤枉，申花的战术更加务实，充分利用国安传接球慢，防线身后空间大的问题 ，同时申花防线中卫几乎把国安所有传中球都解围了，国安输掉比赛是应该的。这场比赛，其实是之前几场险胜的一个总结，之前国安几次险胜，都暴露了低效传控的问题，但是对手的实力有限，反击效果不强，防守不强，给了国安险胜的机会。但是申花同样采取了和西海岸等球队一样的低位防守，长传反击，但是申花的反击外援水平更高，同时申花的防线中卫更强。这个战术放大了国安的缺点，放大了申花的优势。塞蒂恩目前仍然没有完全解决国安低效传控的问题，国安在战术上，经常陷入低效传控带来的大量被反击、大量回传球的问题，国安几乎没有快攻，因为我们的进攻发起点太靠后，几乎每次进攻都是阵地战，面对11个对手整齐的防守，而我们身后总是空空如也被打反击。塞蒂恩是不是在未来的比赛中，可以考虑，增加一些战术方式，并不是只有一个后场推进的战术可以用，是不是使用更多更务实的战术？ 高利辉记者 张巍 摄

,成人免费视频?军事专家张军社17日接受《环球时报》记者采访时表示，舰载机放飞速度越来越快，说明山东舰的舰载机部队已实现舰、机、人的高度融合。“战时航母舰载机放飞速度加快，舰载机升空应战时间更短，这无形中提高了航母编队的作战能力。”

,成人免费视频?伊兰昆达在2024-25赛季开始时加入了拜仁，并有机会与一线队一起训练并前往韩国参加季前赛，他曾2次入选名单，包括去年12月对阵顿涅茨克矿工的欧冠比赛。

,成人免费视频?企业微信采用了渐进式集成的策略，接入DeepSeek、腾讯混元等大模型，通过一键部署实现AI功能。这种方式部署简单，但技术深度有限。相比对手，企业微信最大的特点是，专注优化几个核心场景（客服、销售等），且稳定和可靠性优先。 赵志景记者 赵素彦 摄

,成人免费视频?2024年3月，证监会发布《关于严把发行上市准入关从源头上提高上市公司质量的意见（试行）》，其中明确提出“严密关注拟上市企业是否存在上市前突击“清仓式”分红等情形，严防严查，并实行负面清单式管理”。 吕利明记者 吕晓兵 摄

,成人免费视频?当时 LCD 已经处于成熟期，像三星、LG 早把重心转移到了 OLED 上，好久没更新过自家产线，产能和经济优势根本比不过这些高世代 LCD 厂，这就给了京东方、华星、天马这些国产屏厂可乘之机。

,成人免费视频?再说回左小青，她除了能演“岁月静好”老板娘，和冷漠的毒枭千金外，在林强峰递给她李百川身穿警服照片时，情绪立马就上来了，眼眶自然红了，表情虽然强制性忍耐，可眼睛里却涌上了一层泪花，哀伤、怀念的情感层层递进，太有说服力和感染力了。 吴海燕记者 谷群 摄

,成人免费视频?无论是蒂亚戈-莫塔还是图多尔手下，他都能赢得一致好评。尤文图斯不掩饰继续合作的愿望，因为这位球员已经赢得了更衣室的尊敬与看台上的掌声。 陈东海记者 陈开金 摄

,成人免费视频?今年1月，宗馥莉试图未经合规程序，将387件“娃哈哈”系列商标从娃哈哈集团转移至其控股公司，引发职工维权，并被国资方紧急制止。

,成人免费视频?面对这样复杂的说辞，实际上舆论的风向多数还是站在宗馥莉这边的，毕竟自从她全面接手娃哈哈之后，也是为娃哈哈带来了不少积极的改变，像是在市场营销从策略上，宗馥莉就一改之前单一的产品，着力走向Z时代的消费观念。 冉碧芳记者 程翠芬 摄

,成人免费视频?日本女篮全队6人命中三分，其中田中心首节三分5中5，哪怕后三节三分4中0，依然是贡献27分成为全场最高分。至于宫泽夕贵4记三分18分，今野纪花3记三分14分。

,成人免费视频?“杨瀚森的运球进攻很不错，此外在挡拆配合中确实有一两次顺下也很不错，但是队友不太想给他球或者说队友水平还没好到能与他完成配合，他总计没有拿到几次这种进攻的机会，所以这影响了他进攻方面的整体印象。当然这只是这几场夏联而已。”Mike Richman笑着说道。

,成人免费视频?2017年初，陈思诚被拍到在酒店夜会两女，这之后两人在网上鲜少有互动。据悉，在被问到如何看待出轨时，佟丽娅曾表示选，“只要回家就好。”

,成人免费视频?事业起飞后，唐国强在片场认识了年轻漂亮的女演员壮丽，两人擦出了火花，人心变了，家也就成了牢笼，他很快向孙涛提出了离婚。

,成人免费视频?新加坡亚洲新闻台（CNA）援引该办公室员工报道称，当天午餐后一小时开始，周围的同事们陆续开始感到恶心等不适。随后，办公室的部分楼层地面上出现了呕吐物，甚至开始出现在地上痛苦蜷缩着的人；公司群里，越来越多的人说自己出现了腹泻或呕吐等情况。据新加坡民防部队 (SCDF) 介绍，当天下午3点15分接到多个医疗求助电话，并部署了17辆救护车。

,成人免费视频?记者了解到，这些准新车的来源主要分为两类，一是部分专业车商在发布会当天就抢订了首批现车，待车辆交付后立即加价转手；另一类是二手车商从首批车主手中溢价收购后再次加价出售，形成“二次加价”现象，这种层层加价的模式直接推高了二手小米YU7的价格。

,成人免费视频?300多套房源一次性涌入市场，其体量相当于晨光家园过去6年二手房成交量之和。这种大规模集中供应对周边房地产市场产生了一定冲击，价格更高、首付比例更高的存量二手房面临竞争压力。

,成人免费视频?赵先生告诉大河报《看见》记者，他于7月2日乘坐高铁从昆明回老家临沧，列车行至大理时，因一段铁路轨道被水冲毁停运。他和同趟列车上的彭宇轩坐上了同一辆网约车，每人支付约220元~240元的车费。网约车上除了他、彭宇轩和司机外，还有另外两名乘客。彭宇轩当天身着白色T恤和长裤，仅背了一个包，看上去心情很好，还主动将自己的充电设备借给赵先生使用。 聂瑞素记者 刘鸿江 摄

,成人免费视频?而据阿里资产拍卖平台信息显示，5月31日至6月1日，共计28笔娃哈哈实业公司股权集中上拍，涉及股数从5000股至10万股不等，起拍价跨度极大，由象征性的1元至150万元。

,成人免费视频?其实亲情不该是这个样子。汪小菲带孩子看世界，是对孩子的负责；小 S 带家人度假，是对生活的热爱；S 妈想念女儿，可以理解，但没必要把悲伤晒在网上。就像有网友说的：“真正的思念藏在心里，不是挂在嘴边给别人看的。” 徐凯记者 朱吉亮 摄

,成人免费视频?作为一个艺人“预备役”，她没有太多准备去应对眼前的 舆论，谈恋爱也不避嫌，穿衣打扮也很大胆，而为了保护女儿，肥姐好几次当众发火，和传媒起冲突……

,成人免费视频?肖战不忘来时路，《陈情令》是一部优秀的侠义作品，肖战饰演的魏无羡贯穿全剧80%剧情，剧中所有人都围绕魏无羡展开，从片名到剧情到剧中人物主题曲，都彰显着这部剧的绝对大男主是肖战饰演的魏无羡！

,成人免费视频?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。 ，更多推荐：爆 喷水 洗澡 无遮挡