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久久综合精品一区二区三区?今年暑假，赵今麦和张凌赫在二搭的《樱桃琥珀》开播直播中提到希望“三搭”；孟子义与李昀锐从《九重紫》穿越到《尚公主》再续前缘；五年前的“放肆藤你”组合景甜与张彬彬宣布合作《龙骨焚箱》；甚至《韶华若锦》刚收官，观众就开始呼吁宋威龙与包上恩二搭。 四川警方转达飞机上旅客打斗：因谈天声音引冲突
，3人被行拘

久久综合精品一区二区三区?“从更大角度来看，王毅与鲁比奥的任何此类会晤都将巩固近期美中关系的稳定，并增加今年晚些时候就关税等问题达成更实质性协议的可能性。”欧亚集团高级分析师杰里米·陈对《南华早报》表示。 罗海锋记者 张敬 摄

久久综合精品一区二区三区?自今年3月以来至上周之前，人形机器人板块交易从亢奋阶段回归至偏低水平，伴随着成交额迅速降低，前期涨幅较大的个股普遍经历了20%~30%的回调。

久久综合精品一区二区三区?这位知情人士介绍，宗泽后早年参与“保灵口服液”的创业，当年名噪一时的“中国花粉口服液”，他是主要的销售大将。正是有了保灵口服液的成功，宗庆后才有了推出“娃哈哈儿童营养液”的灵感和底气。

久久综合精品一区二区三区?布克哈德还对军费开支的连续增长表示欢迎。据他介绍，2017年，法国年度国防预算为323亿欧元，如今将增至472亿欧元。在他看来，面对全球冲突增多的现状，这一增长“合乎逻辑”，也表明“法国并非对全球地缘政治危机视而不见”。 李荣华记者 周理禄 摄

久久综合精品一区二区三区?在上海大学上海科技金融研究所高级研究员、教授陆岷峰看来，从更深层次来分析，指标“倒挂”暴露了银行业发展中的结构性矛盾：资产端收益率持续下行与负债端成本刚性的矛盾；规模扩张模式与资本约束的矛盾；风险暴露滞后性与收益即时性的矛盾。 丁艳丽记者 任应舟 摄

久久综合精品一区二区三区?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。

久久综合精品一区二区三区?自2018年起，上海连续举办WAIC，WAIC业已成为全球人工智能领域最具影响力的行业盛会之一。八年间，全球人工智能从1.0 升级到2.0，人工智能激荡迭代的浪潮，在重构全球经济社会运行底层代码的同时，也给传媒行业的内容生产、舆论生态、传播方式等带来前所未有之变革。 周龙虎记者 石志伟 摄

久久综合精品一区二区三区?对于首次载人太空之旅，时间还要回到2021年7月20日，贝索斯乘坐“新谢泼德”号火箭升空，乘客没有进行任何操作，实现了首次无人驾驶全平民飞天。当时与贝索斯一起升入太空的，还有一位82岁的老人和用2800万美元高价拍下“船票”的商业客户，他们体验到了太空的失重感 ，通过飞船的巨大舷窗观赏到了地球景象。 刘根记者 王建军 摄

久久综合精品一区二区三区?根据此前的报道，多家俱乐部支持将改制后的世俱杯改为每两年举办一次，目的为增加收入，但国际足联(FIFA)认为这一提议“不可行”，并暂无推进计划。

久久综合精品一区二区三区?采用 L 型超低风阻风道和微型离心风扇系统，散热能力提升 20%；散热风扇模组仅重 2.8g，并做到同样电池容量下减薄整机厚度 0.4mm，并增加了 600mAh 电池容量；支持 IPX9、IPX8、IPX6 三等级防水。 王友洪记者 贾长法 摄

久久综合精品一区二区三区?2022年4月28日，也即是在重数传媒第二次启动IPO近一年半时间后，多彩新媒才在中银国际的保荐下同样向深交所创业板递交了上市申请，才开始与重数传媒同场冲刺A股上市大关。

久久综合精品一区二区三区?特斯拉2025年第二季度财报电话会议（7月23日）；世界人工智能大会（7月26-28日）；世界机器人大会（8月8-12日）；特斯拉Optimus Gen 3模型和生产更新；科技巨头（如Mag 7、华为、小米）的活动与可能的人形机器人更新；人形机器人初创公司IPO。

久久综合精品一区二区三区?北京时间7月21日，来自《阿斯报》的报道指出，虽然马德里竞技也对亚特兰大的前锋卢克曼感兴趣，但这位尼日利亚国脚只想加盟国际米兰。

久久综合精品一区二区三区?退出多伦多大师赛的辛纳，将在辛辛那提开启自己的北美赛季。作为辛辛那提、美网、上海大师赛和年终总决赛的冠军，辛纳在下半赛季有6030分需要去捍卫，而他的老对手阿尔卡拉斯（1060）很有可能在此期间实现对他的超越。

久久综合精品一区二区三区?约基奇说道：“我们球队的目标只有一个，那就是要夺冠，再次把奖杯带回家，我认为我们有机会。我们现在的阵容很好，剩下的就看怎么磨合，全力赢下更多比赛。”

久久综合精品一区二区三区?然而，业内人士认为，印度应该把精力放在如何消除阻碍印度本土芯片设计公司发展的障碍上。目前约有12.5万印度人从事半导体设计工作，其中大多数人就职于大型国际芯片公司，这些员工约占全球芯片设计人员的1/5，但其中很少有人在本土公司工作。（苑基荣）

久久综合精品一区二区三区?此前，在特朗普政府的斡旋下，俄罗斯与乌克兰曾举行和平谈判，但除了交换士兵遗体以外，双方几乎无法达成任何协议，谈判实质上陷入停滞。

久久综合精品一区二区三区?毫无疑问，张子宇2.26米的绝对身高优势，让她哪怕是首次征战成年组的国际赛事，但依然是在内线拥有绝对的统治力。本届亚洲杯当中，张子宇的高度令其他球员难以企及，让她能够屡屡在内线轻松得分，从而每一场的投篮命中率均是至少达到5成，且连续5场比赛均是得分上双。 栗东林记者 赵彦华 摄

久久综合精品一区二区三区?平时她也没有让自己沉浸在痛苦里，而是做了很多事情转移注意力：学瑜伽调节身心、做公益帮助偏远地区儿童、专心陪伴女儿成长……

久久综合精品一区二区三区?2020年12月，重数传媒在按要求对实际从事的业务、资质许可与控股股东、实际控制人控制的相关企业存在着一定程度相同或相近的情形进行了相应的整改和落实后，在注册制下第二次向创业板上市发起了冲刺。 王修祥记者 张溯文 摄

久久综合精品一区二区三区?据重数传媒近期在接受股转中心问询后补充的相关材料称，在2023年中，重数传媒的研发投入同比大增141.1%达到了922.51万元，占当期营收比重提升至2.94%。

久久综合精品一区二区三区?公开报道显示，2018年9月17日，在世界人工智能大会上，一批全球人工智能创新项目在上海签约落户，其中就包括亚马逊AI研究院。根据报道，亚马逊AWS上海人工智能研究院将集聚全球顶尖AI人才，参与和开发开源深度学习框架生态系统。

久久综合精品一区二区三区?男孩的母亲汪女士告诉记者，自己与前夫离婚后，孩子抚养权归男方所有，2023年7月的暑假，孩子告诉自己，暑假期间，他跟着爸爸和后妈以及孩子爷爷奶奶以及随行的两位小孩，一行7人从佛山顺德自驾前往广西桂林旅行。由于车内座位不够，他被告知只能坐在后备箱里。 
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