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亚洲精品一区二区三区四区高清?粉丝担心的，正是这种深度绑定会慢慢变成无形的枷锁，不仅限制他在观众心中的形象塑造，还可能让他错失接触不同风格团队、尝试多元角色的机会，长远来看，对一个正处在上升期的演员来说，确实不是件好事。 走进麦当劳：把AI转化成真正可用的生产力

亚洲精品一区二区三区四区高清?但是仅仅只过去了一个月之后，又用中国护照签转易契，署名又改成了“Zong Fuli”，在公开的文件中，并没有对于宗馥莉为何使用两国不同的护照登记作出解释，根据《中国国籍法》规定，中国是不承认双重国籍的身份的。 陈柳群记者 夏杰 摄

亚洲精品一区二区三区四区高清?中汽中心中国汽车战略与政策研究中心主任 王铁：本次开通窗口的目标非常明确，目的就是要受理中小企业收款周期的问题，推动重点车企改进管理流程、优化支付方式。这一举措通过打通中小企业诉求的反馈渠道，督促重点车企履行账期承诺等方式，将有效推动《保障中小企业款项支付条例》落在实处，增强中小企业的信心和发展活力，对构建更加健康、公平、诚信的汽车产业生态至关重要。

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亚洲精品一区二区三区四区高清?【智车派新闻】根据最新曝光的疑似价格信息，尚界汽车首款车型——尚界H5的定价体系已逐渐明晰。智车派注意到，尚界H5将推出增程与纯电双动力版本，并搭载华为智驾辅助系统，起售价下探至15.98万元，进一步降低华为智驾技术的体验门槛。 陈贵友记者 梁云霞 摄

亚洲精品一区二区三区四区高清?如果要给大家推荐一些适合中年女人穿的颜色，首先我推荐大家可以尝试绿色，因为绿色是一种很有生机的颜色，穿在身上会显得整个人非常年轻。 王从河记者 曾华平 摄

亚洲精品一区二区三区四区高清?他回应：“这时候我再走到安检口已经来不及了，从安检口到登机口走了能有10多分钟，我就直接去找地勤了，因为我没有权利去收别人的打火机。”

亚洲精品一区二区三区四区高清?康德智库专家、北京市中闻律师事务所权益合伙人吴文学向《华夏时报》记者表示，美国多家银行计划发行稳定币，是一种反击策略，旨在利用现有牌照快速合规，将存量客户转化为稳定币用户，但也存在一定的风险，可能造成资产负债表冲突，储备资产若计入存款准备金，将削弱放贷能力，若银行系稳定币爆雷，则可能引发挤兑传染至传统业务。 李祥兵记者 李传星 摄

亚洲精品一区二区三区四区高清?后续曹骏还有多部古偶剧会和大家见面，不过近日有媒体拍到了他的新恋情，曹骏被狗仔拍到与一名高挑长发女子连续两天同框互动，二人在街头牵手漫步，女生主动挽手，曹骏全程体贴陪同，并在上车时为其开车门，带女友吃完饭后又带她去医院做检查，曹骏也是全程陪同，十分贴心，两人相处甜蜜，疑似已经同居。 王吉昌记者 杨春龙 摄

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亚洲精品一区二区三区四区高清?据《全市场网》报道，在那不勒斯夏训的第二天，那不勒斯主帅孔蒂出席新闻发布会，除球队的夏训和新援外，他也谈到了球队在本赛季的目标和阵容结构。 周成亮记者 杨占全 摄

亚洲精品一区二区三区四区高清?华西医院教授、臻愈生物创始人杨寒朔告诉记者，其团队目前专注研发通用CAR-T疗法，在细胞与基因治疗领域药物的制胜关键在于找到好的适应证、好的靶点和好的机制，在这些要素基础上，还要有好的临床试验设计框架以及精细化的产品设计。

亚洲精品一区二区三区四区高清?对马斯克而言，特斯拉业绩下滑，在传统的核心市场遇到挑战，而印度汽车市场是当前全球增长潜力最为突出的新兴市场之一。在卫星互联网服务方面，印度也提供了庞大的潜在客户。

亚洲精品一区二区三区四区高清?至于它背后指挥了哪几个AI？ 谁在意。作为一个用户不需要关心，所以今天我觉得大家才走向正轨，就是你AI到这个时候，如果大家还不去专心做一个真正让用户能实现最终产品的Agent，那很快这一波的大模型的AI泡沫就要破裂了。

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亚洲精品一区二区三区四区高清?叙利亚是双方最直接的对峙角斗场。自2024年末巴沙尔政权垮台后，土耳其和以色列竞相争夺对叙利亚战后秩序的主导权。土耳其持续扩大在叙影响力：支持目前掌权的盟友势力，力主建立一个亲安卡拉的稳定、集权政府。土耳其已控制叙利亚北部的大片区域，并渴望在全国拓展其经济与军事存在。以色列则加紧发动空袭行动，支持库尔德人与德鲁兹派自治，同时因叙利亚新统治者与吉哈德组织间的渊源而对其深怀疑虑。

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亚洲精品一区二区三区四区高清?美国纽约曼哈顿联邦法官普瑞斯卡在2024年初发布法庭令，要求在2024年年初公开数百份密封的法庭文件。当时，环球时报援引美国全国公共广播电台报道称，文件中涉及：

亚洲精品一区二区三区四区高清?其实，人们也不会过多关注特朗普用马克笔勾勒一裸女的样貌，究竟是否达到美术生标准。目前来说，在美国社会，人们似乎更关心特朗普当地时间12日在社交媒体上发布的长文。据新华社报道，特朗普当时写道： 崔荣旺记者 郑云泽 摄

亚洲精品一区二区三区四区高清?自然界中，动物的复杂运动依赖于软硬组织的协同作用。例如猎豹的高速奔跑、蛇的灵活爬行，以及人类手部的精细抓握，都离不开肌肉、肌腱、韧带与骨骼之间的无缝配合。这些组织共同提供了运动所需的能量、精确度和活动范围。然而，在机器人领域复制这种生物组织的多样性一直是一项巨大挑战。

亚洲精品一区二区三区四区高清?但就在甜馨生日过去不久，贾乃亮就被狗仔爆料和短发美女聚完餐后，一同返回家中，路上贾乃亮频频回头关心美女，在车上两人也坐在一起，疑似有了新欢，而直到现在贾乃亮也没正式回应过此事。 张冠民记者 沈景中 摄

亚洲精品一区二区三区四区高清?家属从辖区派出所获悉，陶喆事发前在徐州市铜山区从事外卖工作，2025年5月1日从徐州高铁站乘火车前往广州市，次日持护照从广州市乘飞机前往柬埔寨金边。将情况汇报情指部门后，拟作群众求助处理。

亚洲精品一区二区三区四区高清?6月1日夜间，一名参与帮扶行动的卡友告诉记者，常志荣因高反缺氧去世，他的车辆和骨灰在1日早晨一同回到老家，当天已经下葬。目前，不少卡友和爱心人士都对其家庭进行了捐赠，有的捐款超过万元。

亚洲精品一区二区三区四区高清?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：国产精品秘 久久久久久