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少女6夜半直播nba?该人士还透露，印度政府已获悉富士康正在撤回中国员工，但未获知具体原因，目前苹果手机在印度的生产尚未受到重大影响。 美媒：波蒂斯是NBA唯一的总冠军&季中赛&夏联三冠王

少女6夜半直播nba?记者注意到，近年来，随着线上消费的普及，有部分商家为提升店铺排名、营造热销假象，常通过地推方式寻找“刷手”，而防范意识较弱的未成年人、老年人往往成为其目标。今年7月，国家市场监管总局部署行动综合整治“内卷式”竞争，维护公平竞争市场秩序，其中明确提到，组织“刷单水军”虚构网店交易额，误导消费者属于典型的违法违规行为。 赵久魁记者 郭玉华 摄

少女6夜半直播nba?7月16日下午起，杭州余杭区良渚街道多个小区的业主发帖称，家中自来水出现异味。有人形容是下水道味，有人说是死鱼烂虾味等臭味。

少女6夜半直播nba?Calvin 坦言，最初他对加入 OpenAI 有点忐忑。放弃创业自由、接受管理、做大机器的小齿轮，他不确定能不能适应，所以刚加入时很低调，以防不合适。

少女6夜半直播nba?直播吧7月22日讯 梅西在迈阿密国际的表现十分出色，而明年世界杯将在美国、加拿大和墨西哥进行。58岁的特里-费兰曾效力于切尔西、埃弗顿等球队，他也曾在美国足坛踢球。在接受“进球网”采访时，特里-费兰谈到了梅西的话题。 马少邦记者 王春霞 摄

少女6夜半直播nba?“我们有个客户接收到税务局的有关通知，要求自查境外投资收益，补交盈利部分税款，最后交了10万。”从事财税管理咨询工作的李女士对记者表示，近期确实有不少客户问及境外投资，尤其是港美股投资交税的事情。 柳春利记者 王景玉 摄

少女6夜半直播nba?音乐结缘的两年情路回溯二人恋情线索，2023年8月意大利街头牵手被偶遇首次曝光恋情，当时正值他们合作《乐队的夏天2》后互动密切期。毕业于上海音乐学院的安雨，与古典乐出身的欧阳娜娜因音乐理念相投越走越近。2024年起，机场接送、音乐节同行等甜蜜画面不断，但双方始终未公开认爱。对比欧阳娜娜2022年与演员翟子路高调秀恩爱的作风，此次"地下恋"处理显得尤为低调。

少女6夜半直播nba?最终，双方达成了妥协，曼联给出了与热刺相同的价格，吉姆·拉特克里夫爵士的英力士团队为完成第二个重大转会目标而自豪，他们认为这证明了管理层的足球优先政策，以及红魔仍能吸引好球员。 王圣博记者 石强 摄

少女6夜半直播nba?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。 张铁仓记者 霍俊君 摄

少女6夜半直播nba?线下见面、发生关系是绑定的关键一步。小云说，在线下与X风见面并发生关系后，他要求小云帮他“维护大姐”，尤其是“刺激大姐为他上票”。

少女6夜半直播nba?云南省华宁县人民法院判决书显示，1996年6月28日晚，被告人田永明趁其兄田某某到向阳煤矿结账，其嫂赵某某不备之机，潜入赵家躲藏，待赵某某睡下后闯入其住处，不顾其拒绝反抗，持刀威胁，对其实施了强奸。 彭世玉记者 段振英 摄

少女6夜半直播nba?所以你说这场“嘴仗”，真的是律师间的职业分歧吗？不，其实还是汪家和S家撕的老戏码，只不过演员退场，幕后的剧作家换成了嘴皮子更利索的律师罢了。

少女6夜半直播nba?今天白天北京天气以晴为主，明天开始受副热带高压外围暖湿气流影响，将进入多雨时段。北京市气象台预计，今天白天晴转多云，北转南风,2、3级，最高气温33℃。夜间多云转阴，山区及南部地区有雷阵雨，最低气温24℃。

少女6夜半直播nba?2025年7月19日，程潇顶着齐刘海烟熏妆亮相康师傅冰红茶音乐节，谁料活动结束后的一组"脸肿"生图却引爆了热搜。从舞台王者到全网热议的"发面馒头"，这场突如其来的颜值危机背后，藏着怎样不为人知的真相？

少女6夜半直播nba?为解决当前困境，在2025中国汽车产业发展峰会上，冯兴亚正式发布“三核驱动”转型战略，通过技术路线重构、产品价值升维、渠道生态革新三大核心举措，开启企业变革新征程。

少女6夜半直播nba?相比之下，配备 40 个 GPU 核心的 M3 Max MacBook Pro 在测试中表现最为出色。该设备能够在 4K 分辨率下运行《赛博朋克 2077》，并借助 MetalFX 质量模式进行超分辨率处理，甚至还能进行一定程度的路径追踪，但安德鲁认为路径追踪带来的画质提升并不足以弥补其对性能的损耗，他表示：“我不认为这种画质提升能够抵消性能的损失。”

少女6夜半直播nba?预算控制机制：限制每个样本的最大token数，避免生成啰嗦、重复或无意义的长文本。引入PTX辅助损失：使用高质量预训练样本时再加一个损失项，以防模型在RL阶段“遗忘”已有知识。温度衰减策略：训练初期用高温度鼓励模型大胆尝试、广泛探索，后期逐步降低温度，让模型输出更稳定、更收敛。

少女6夜半直播nba?“昨天晚上8点多，看到小区群里在说水臭了。我回家打开水龙头，果然臭得不行。”吴先生告诉封面新闻记者，他在主卧卫生间里打开水龙头，整个房间都闻得到异味，“没法洗澡，也不敢用这个水煮饭喝水，附近的矿泉水都被人抢光了。”

少女6夜半直播nba?我国高质量发展投资潜力非常大，比如新质生产力领域，还有城市更新改造、民生“补短板”方面，都需要有效投资。国家统计局固定资产投资统计司司长翟善清表示，下阶段，要深入推进“两重”建设和“两新”工作，更好发挥政府投资带动作用，加快推进传统产业改造升级，加快培育和壮大新质生产力，聚焦提高投资效益精准发力，多方面拓展有效投资空间，充分激发民间投资活力，持续发挥投资对优化供给结构的关键作用。 娄世珍记者 刘更辰 摄

少女6夜半直播nba?开庭前，被害人赵某某的丈夫田先生接受中国新闻周刊采访时表示，四弟田某明做错了事，且杀害了见义勇为的刘某某，伤害了两个家庭，“我们也欠着刘某某家人情，（心里）过不去这个坎，很难过也很同情，当时也尽可能做到自己该做的（补偿）了”，两家都很难接受一审死缓的判决结果。

少女6夜半直播nba?众所周知，公募基金作为A股市场重要的机构力量，其持股方向常常能够为投资者提供参考。那么，A股稀土产业链个股中，哪些标的获得基金青睐？为方便投资者进行参考，本文将对A股稀土产业链个股的基金持股比例及变动情况进行整理。 蔡子荣记者 宋辉 摄

少女6夜半直播nba?2018年时，他在网络安全公司Cybereason当领导，当时有媒体采访了他手下的员工，透露他管理作风恶劣、控制欲强、给员工们施加了极大压力，导致很多人辞职。

少女6夜半直播nba?首先是硬件的成熟与可靠。“你无法在平庸的硬件上完成这一切。”Adcock 强调。他回忆道，十年前最顶尖的机器人，如早期的 Atlas，严重依赖液压系统，这不仅意味着机器人只能运行二三十分钟，还时刻伴随着漏油和高达数千 PSI（Pounds per Square Inch，磅力每平方英寸）压强的潜在危险，在周边工作是“极其危险的”。而今天，整个行业已经转向了“极其可靠”的全电驱动系统。这一转变，使得机器人的物理“身体”变得前所未有的稳定、安全和高效，为上层智能的应用奠定了坚实的基础。

少女6夜半直播nba?他的传球能力非常出色，不仅能够传出一些精准的助攻，而且他的传球视野非常好。我希望看到他更多地进行简单的传球，尤其是在与以及与不太出色的队友配合。 ，更多推荐：91看片网站入口