亚洲精品秘 一区二区巨

亚洲精品秘 一区二区巨?孙正义估算，要想完全替代一名人类员工，平均需要部署 1000 个 AI Agent。这一换算标准背后的原因，是「人类员工拥有复杂的思维过程」，而 AI Agent 则需协同执行、分布式协作，才能实现等效产出。 智己LS9申报图曝光 或将于四序度正式上市

亚洲精品秘 一区二区巨?她用自我牺牲的方式去“爱”儿子，但从旁观者的角度来看，这种行为更像是自我感动和情感绑架。不仅在情感上控制儿子，她在教育上也追求一种令人窒息的完美。儿子打网球稍有松懈，她就会当场发火，吓得儿子跳车逃走。 李建锋记者 易国强 摄

亚洲精品秘 一区二区巨?新车8月开卖，9月就能提车，价格嘛...起步价28万起，顶配可能要摸35万天花板。虽然比现款贵了几万块，但想想双电机、激光雷达、鸿蒙4这些硬货，值不值你说了算。

亚洲精品秘 一区二区巨?踏入展览，竟然率先在指挥室集结；忽而眼前碎片与星体“穿透”空间急速滑过，飞船迫降；宇宙旅者变为未知世界的探险者，开启追寻烛龙的全新旅程，在交互中逐一解锁秘境真相……“超出意料！”从中华艺术宫0米层北区的《山海经之烛龙秘境》沉浸式裸眼3D装置艺术展（以下简称《烛龙》）走出，梁女士一家五口意犹未尽，感叹道。转头，五岁的小女儿又被文创区的烛龙玩偶祖噜祖噜萌得走不动了。这一大家子是特地从甘肃酒泉来上海旅游的，此前在携程网无意中瞧见这个展览的预售，好奇地下了单，没想到“和想象中的传统文化展览很不一样”。

亚洲精品秘 一区二区巨?近年来，《区域全面经济伙伴关系协定》持续释放经贸红利，区域互联互通水平进一步提升，越来越多中国企业，特别是新能源汽车企业看到东盟国家在政策支持及产供链上的优势，将之视为产业链“出海”“延链”目的地。　　本届链博会上，不少参会代表表示，东南亚国家纷纷打造更加友好的营商环境，升级供应链建设和管理水平，吸引中国及其他地区企业落户。　　新加坡中华总商会国际事务委员会主席谢锦发在链博会期间表示，中国具备强大的创新实力，随着中国-东盟自贸区3.0版谈判的全面完成，中国与东盟将在数字经济、绿色经济、供应链互联互通等领域进一步拓展互利合作。　　泰国投资促进委员会秘书长纳立·特萨提拉沙介绍，泰国5G网络发达，拥有不断扩大的数据中心以及强大物流能力，再加上供应链网络强大、法律法规环境友好，是东南亚区域工业投资中心。　　泰国安美德集团主席邱威功告诉记者，泰国安美德工业园有650家汽车供应链配套工厂，为中国新能源汽车产业链出海提供了理想环境。　　新加坡大华银行中国执行董事辛韬介绍，东盟国家近年来采取措施优化产供链环境，如新加坡利用区块链技术提高供应链透明度和可塑性，越南采取简化通关程序、降低关税等措施支持跨境电商发展，马来西亚鼓励企业应用智能制造技术降低生产成本。　　在此背景下，比亚迪、吉利、长城、广汽、上汽和奇瑞等中国车企积极布局东南亚市场。中国汽车工业协会专务副秘书长许海东近期对记者说，东南亚地区凭借在政策、市场、供应链和地理等方面的优势，吸引中国新能源汽车企业在当地建厂、采购、销售。 余浩记者 杜静 摄

亚洲精品秘 一区二区巨?一是领导班子和师资力量强大，校长王树国曾是西安交通大学校长，副校长徐飞曾是西南交通大学校长，还有十多位海内外院士加盟，加上首届招生人数少，教学应该是能得到保障的； 刘直中记者 李五 摄

亚洲精品秘 一区二区巨?建筑专家在实地勘察后，也十分同意居民们的观点，天台上堆满的盆栽杂物，万一着火，就成了人为制造的障碍，老人孩子怎么能逃得快？此外，专家还指出了一个"隐形炸弹"，楼板长期超负荷承重，还可能会影响屋面结构安全。

亚洲精品秘 一区二区巨?美国“商业内幕”网站提到，“爱国者”系统已经成为美国需求最大的防空反导装备，美国陆军副参谋长詹姆斯·明格斯近日公开承认，“美国陆军中‘爱国者’部队的压力最大。美国陆军有15套‘爱国者’系统，其中一套正在经历重大调整，所以实际只有14套可用。当前3套部署在印太地区，1套部署在欧洲，其余的到处机动。” 赵光飞记者 韩二凯 摄

亚洲精品秘 一区二区巨?最终经过了两局比赛的较量，王祉怡12-21、10-21不敌头号种子安洗莹，无缘日本公开赛女单冠军。安洗莹在双方交锋的比赛中取得5连胜，收获本赛季第6冠和生涯第29座巡回赛冠军。 宋振刚记者 王玉会 摄

亚洲精品秘 一区二区巨?该报道宣称，现年27岁的卢克曼如今已经成为了国米补强攻击线的首选，他们也已经与这位尼日利亚球星达成了协议，无论队内球员的离队情况如何，他们都准备投入4000万欧元引进卢克曼。

亚洲精品秘 一区二区巨?“为什么呢？因为不同于其他可供比对的陶瓷器，陶眼之器，典型性特质很少，可参照的案例又严重匮乏。”赵昆雨说，近些年，云冈研究院致力于对流失造像进行深入调查与追踪，“这件器物如果确系云冈佛眼，那就万幸，我们争取了一次难得的机会；如果不是，也为今后研究造像眼球提供了借鉴。文物鉴定本身，需要不停地论证”。 王占民记者 刘万栋 摄

亚洲精品秘 一区二区巨?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。

亚洲精品秘 一区二区巨?在社交平台上，也有部分网友有类似经历。有网友表示，“之前不知道有‘消费利息’，回去查账才发现几年被扣上万元。”信用卡还款日当天还款为何会被收取利息？使用信用卡还有哪些注意事项？

亚洲精品秘 一区二区巨?杜虎介绍，购车后，他将8辆牵引车过户到李某的商贸公司和运输代理部名下，用于抵押。而晋K6259X（晋KA725挂）及晋M85754则挂靠在山西的运输公司名下。此后双方发生纠纷，诉至法院。

亚洲精品秘 一区二区巨?然而本月初，“吃瓜群众”等了半年多等到的，是“萝莉岛”客户名单并不存在的官方调查结果。再加上特朗普极力想平息此案，立场前后矛盾。“这引发了共和党选民和民主党议员的强烈不满，认为其中肯定存在猫腻。”韦宗友说。

亚洲精品秘 一区二区巨?7月17日，灵超在机场遭遇“私生”近距离怼脸拍摄时，直接抢过对方手机，放低扔到地上，引发网友热议。据现场目击者描述，其动作果断，手机被摔倒地上后屏幕碎裂。部分网友支持灵超的“反抗行为”，称“‘私生’该被教训”“他还是放低扔出去的，已经很有分寸了”。

亚洲精品秘 一区二区巨?而且很多人轻易不敢对这部电影品头论足，因为被贴上高深莫测的标签后，你再去评价这部电影，总有人会反驳说，你只是没看懂。

亚洲精品秘 一区二区巨?去年11月底，仍在调查中的SFA公开表示，该事件是 “近年来最严重的食物中毒案件之一”, 并表示“将对食品安全失误的责任方采取适当的执法行动”。

亚洲精品秘 一区二区巨?报道称，尽管央视没有明确指出该武器是石墨炸弹，但其特征与已知石墨炸弹高度吻合。视频下方很快就有不少网友评论，猜测该武器可能会被用于打击台湾地区的电力系统。 李雪飞记者 刘志 摄

亚洲精品秘 一区二区巨?传承与创新中华文明精粹，是时代使命。中建智地将建筑视为文明的载体，其引领作品“宸园”，正以宋韵为序章，致力于在当代续写东方美学，革新全球视野下的居住美学。

亚洲精品秘 一区二区巨?更是有网友表示，杜建英之子宗继昌长相酷似宗泽后，更是晒出了二者之间的对比照，发现无论是脸型还是五官都高度相似，尤其是眉毛和鼻子更是如出一辙，连笑起来嘴角的弧度都一样，不过这也只是网友的猜测罢了。 龙永庆记者 王国祥 摄

亚洲精品秘 一区二区巨?7月17日下午，极目新闻记者联系东兰县教育局，工作人员表示，他也不清楚韦仁龙的近况，但据了解，韦仁龙当年读的不是北大。

亚洲精品秘 一区二区巨?2024年，当时网名为“幸福烤冷面摊主”的“多肉饱饱”曾在社交平台发文自称运动员覃海洋未婚妻，并指控覃海洋不良行为，引发关注。覃海洋工作室当时发布声明称，社交平台出现的关于运动员覃海洋的相关言论，充斥恶意中伤、诋毁的不实内容严重损害了覃海洋个人名誉。

亚洲精品秘 一区二区巨?随着人形机器人产业在技术突破、应用场景拓展及产业链协同等方面进展不断，第一财经注意到，机构也在马不停蹄地调研机器人概念股，调研已经不局限于主机和核心零部件，多聚焦于产业链各环节的价值量、规模空间、市场需求变化及增长点。记者梳理发现，中大力德、金固股份（002488.SZ）、诺力股份（603611.SH）、井松智能（688251.SH）、德尔股份（300473.SZ）、华辰装备（300809.SZ）、万马股份（002276.SZ）、朗特智能（300916.SZ）等企业迎来调研。
，更多推荐：高清乱码 三级