成人91

成人91?雅江项目的定位目标则远高于三峡工程，投资总额高达三峡工程的6倍，定位不仅仅是发电，更主要的战略意义是“中国清洁能源战略支点+西部振兴引擎”，地处西藏林芝-墨脱的高海拔峡谷地带，采用截弯取直+隧洞引水+5座梯级电站，只发电不蓄水，装机量为7000-8100万千瓦，相当于3个三峡，年发电量约3000亿千瓦时，同样三倍于三峡。 19岁高考生讲述受骗缅甸履历：通过招聘软件求职
，有人称当主播挣大钱

成人91?该报道进一步表示，由于可能面对来自巴黎圣日耳曼的竞争，因此曼城希望能够尽快推进他们引进迪奥戈-科斯塔的交易。 张涛记者 宋文超 摄

成人91?“他属于抨击日本的一代，这就是为什么特朗普对日本固有的怀疑再次浮出水面，”峰村健司说，“我认为这本质上是日本政府和石破茂内阁的一个战略错误。我们现在处于与第一届特朗普政府完全不同的阶段。美国现在想要的东西不同了。”

成人91?当前，随着AI大模型快速发展与机器人技术加速演进，具身智能正在从实验室走向工程化与商品化，相关产品开始在家庭服务、教育、泛工业等领域试水落地。与此同时，产业链上下游也在逐步形成：从核心零部件、模组厂商，到算法平台和系统集成商，正在形成一个多层次的技术生态。

成人91?之所以卖房，一是因为确实用不上学区了，二是卖了老破小换成改善的。而且是北京一套上海一套，将来看女儿愿意在哪儿生活都行。 班兴建记者 谢扣 摄

成人91?但是他们自己本身做的这些编程产品，因为它是自己的引擎，自己的产品，其实整合程度更高，所以这也是为什么我们其实也挺惊讶的，Claude Code出来之后它的代码能力这么强，尤其是支持一些比较复杂的代码分析解释生成，而且它很擅长比较长的上下文分析。你会发现很多东西出来，我们都会想再去测试它到底能够达到什么级别？是10万token（文本中最小的语义单元），20万token它是不是可以做一些大型项目？Claude Code是可以做到的，另外的话其实还是回到它这个开发者环境，至少让硅谷的开发者觉得非常好用。它对于很多插件，比如说大家经常用的Slack、Notion，集成的效果也非常好。所以我觉得Claude Code并不是一个独立的IDE（Integrated Development Environment 集成开发环境），其实更多的是一个Claude模型代码特性增强的一个体现。 李国容记者 叶有京 摄

成人91?视线北移——隶属南通的县级市如皋，这里没有顶级联赛球队，却在新能源汽车领域押下重注。如皋在新能源汽车产投界以“激进招商”的作风而小有名气，为了造车，如皋交的学费不可谓不多。

成人91?这还不算完，还有人爆料称张继科借遍娱乐圈，张口就是百万千万，连田亮和邓莎这样的圈内人也没能躲过，虽然工作室拼命澄清，可热度早就压不下去了，墙倒众人推，这个词在他身上体现得淋漓尽致，那时候的他不再是那个撕球衣呐喊的“藏獒”，而成了大家眼中“靠脸吃饭”的前运动员。 方海彬记者 王富青 摄

成人91?马云还提醒网友注意安全。视频发布后，有网友回忆起马老师年轻时的一段往事：“在西湖边骑车还见义勇为抓过正在偷窨井盖的小偷”。有人晒出了马老师同款自行车，还有网友回忆起少年马云在西湖边免费当导游的日子。 吴俊杰记者 于秀红 摄

成人91?有纳税人反映，如果按年度结算纳税，那有可能亏了好几年好不容易解套，一交税就会出现整体亏损。对于该问题，多位受访人的观点都是，只能按规则计税，或与税务部门进行充分沟通。“每个地方的执行情况或有差别，建议纳税人主动与当地税务部门沟通。”上述李女士表示。

成人91?效力拜仁期间，伊兰昆达没有为一线队出场过，如今他转会加盟沃特福德，俱乐部方面没有透露转会费和合同年限，仅表示双方签下了长期合约。 刘丙奎记者 李红萍 摄

成人91?零售业的战火从未熄灭，只是战场在转移。当消费者拿着手机比价时，不会知道这些低价背后的供应链战争何等激烈；当他们30分钟内收到外卖时，也看不到卫星店后厨的明厨亮灶和闪电仓的高效运转。

成人91?依托阿里生态的钉钉，策略是“大小通吃”，既要服务中小企业，也要争夺大型企业客户。这种策略的执行难度也最大。宋泽的经验是，小微企业关注成本和易用性，大型企业关注安全和定制化，如何在一个产品中平衡这些截然不同的需求，考验的是钉钉的产品架构能力。

成人91?影片中那段经典的“街边漫步”场景，黑白画面勾勒出极具辨识度的港式美学空间，十指紧扣的恋人漫步街头，将港式浪漫推向极致。

成人91?红星资本局注意到，陈小姐的购车协议显示，厦门欧行系“卖方”，协议车辆由卖方向浙江极氪智能科技有限公司（极氪厂家）采购。销售称，这是第三方合作伙伴，还举例称“就像是子公司向总公司采购车辆”。

成人91?更令几位学生担心的是，根据深圳税务APP显示的开票记录，他们怀疑名下市场主体涉及虚开发票。王禹和董越担忧，自己作为市场主体的法定代表人和经营者，此类风险可能导致个人征信受损，“不敢跟家里说，怕他们担心。”

成人91?近年来，西安交大积极推动校企协同育人模式，实现人才供需精准对接。学校依托大数据与人工智能技术搭建了就业大数据分析与服务平台，从学生入学起就开始收集其学习成绩、选修课程等多维度数据。临近毕业季，平台可结合学生的求职意向调研以及在校综合表现，描绘出学生就业需求的精准画像，从而为学生匹配到合适的职业和岗位。

成人91?还有一些国内厂商则更加直接，通过调用CUDA函数来让未经修改的二级制文件运行在第三方卡上，这的确切实伤害了英伟达的利益。

成人91?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。 祁团结记者 张广明 摄

成人91?今天股价表现上，东方电气A股一字涨停，东方电气港股开盘3分钟涨幅一度超过700%，港股哈尔滨电气盘中暴涨超30%，浙富控股同样涨停。

成人91?保持提示前缀稳定（Keep your prompt prefix stable）。由于LLMs的自回归（autoregressive，模型按顺序生成token，每个token的生成都依赖于之前的所有token）特性，即使是单个token的差异也可能使该token之后的缓存失效。一个常见错误是在系统提示的开头包含时间戳——特别是精确到秒的时间戳。当然，这让模型能告诉你当前时间，但也会杀死你的缓存命中率。 罗敬忠记者 李洪 摄

成人91?王莆中表示，再猛烈的商战，如果不能推动进步，甚至违背商业逻辑，那这个战场就没有赢家。对于餐饮行业，不管是美食还是奶茶咖啡，好不容易建立的价格心智，正在被补贴大战打破；对于大部分正餐品牌来说，外卖补贴大战，影响到堂食正常的经营秩序，也不可持续。

成人91?下半场比赛，双方互有攻守，但没有上半场那样的效率。第85分钟，于汉超包抄破门，随后马宁经VAR确认判罚越位在先，进球无效，随后补时阶段，吴曦送出助攻，于汉超禁区左脚推射破门，帮助上海申花3-1锁定胜局，拿下这场榜首大战的胜利，北京国安也是遭遇联赛首场败仗。

成人91?但就像斯派克·琼斯《Her》所描绘的人机恋爱关系一样，AI不断深入现实世界，AI越来越像人，但它既没有物理的肉身，也没有伦理的责任。虽然它非常完美，或许比人类完美得多。 
，更多推荐：91久久