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精品一区二区三区四区?本次大赛以“AI广西 AI中国 AI东盟”为主题，由政企校多方共同办赛，致力于打造一场国际性、专业性、高水平的“AI超级联赛”，赛事亮点纷呈，主要突出五大特点。 球迷詈骂韦世豪！中足联官方：转达品评天津赛区 涉事看台空场1场

精品一区二区三区四区?她告诉记者，这个行业里或许只有极少数人能真正暴富，大多数人都像她一样踩了无数坑后被迫放弃幻想，“对现在的我来说，喜欢做手工做设计，也喜欢Labubu，这份副业完全是我自己在‘为爱发电’。” 张会琴记者 郭庆伟 摄

精品一区二区三区四区?22日上午，记者就此事联系了四川省公安厅机场公安局，并告知了网友发布视频情况，工作人员称“这个事情还正在调查处理中，现在不方便透露更多的案情”。

精品一区二区三区四区?但比罚款更致命的是信誉破产，曾经追着她要代言的品牌纷纷撤退，某国际奢侈品牌甚至连夜撤下她代言的广告牌，宁愿支付高额违约金也要切割关系。

精品一区二区三区四区?其次，现行法律并未明文规定旷工三日用人单位有权解除劳动关系。因此，佳宝乳业解除劳动关系的依据应为其公司规章制度。而用人单位的规章制度适用于劳动者需满足以下要件：（1）内容合理；（2）经过民主评议程序；（3）该制度已向劳动者公示。故即使王先生有旷工事实，佳宝乳业能否直接以此为由解除双方劳动关系仍需商榷。关于王先生在公开场合录制视频发布至抖音的行为，若其录制内容真实、合法，且不存在任何侮辱、诽谤的情形，是否能被用人单位直接认定为“扰乱公司正常秩序、对公司形象及商业信誉等造成恶劣影响”存疑。 王诗敬记者 林容河 摄

精品一区二区三区四区?体验消费场景建设行动方面，打造沉浸式体验，推广新零售模式。时尚产业载体集聚行动方面，建设张家湾设计小镇等一批时尚特色产业园区，构建多元开放的时尚生态体系。 黄双瑞记者 孙翠霞 摄

精品一区二区三区四区?直播吧7月22日讯 JuventusNews24报道，小孔塞桑抵达都灵，这位葡萄牙边锋于几分钟前降落在卡塞莱机场，准备在结束上赛季租借期后，正式开启身披尤文战袍的新赛季。

精品一区二区三区四区?极氪称，由于展车通常存在3-5个月的库龄，因此会根据商品车的展示历史或库龄时间进行折扣明示销售。购买的消费者，同样享有新车首任车主的全部用车权益。这种新能源展车折扣销售模式，属于正常商业行为，与“二手车”交易存在本质区别。 闫帅记者 梁云霞 摄

精品一区二区三区四区?“在我职业生涯结束后，我会谈谈那天发生了什么。最终转会没有发生，我相信当某些事情发生时，是有原因的：我留在了曼彻斯特，并且非常快乐。那里是我的家，我认为这样也很好。库尔图瓦去了那里，他正是因为我的离开才在马竞获得了空间。他做得非常好，我为他感到高兴。” 刘立红记者 赵帅 摄

精品一区二区三区四区?据天眼查APP信息显示，陕西千翔保安服务有限公司成立于2021年，是一家以从事商务服务业为主的企业。2022年、2024年该公司无人参保，2023年1人参报，包括养老、医疗、失业、生育和工伤保险。

精品一区二区三区四区?长期资本，同样是脑机接口发展所急需的。2021年11月，陶虎创立上海脑虎科技。在首笔融资的关键时刻，脑虎科技创始人兼首席科学家陶虎几近放弃，最终获得来自盛大集团创始人、天桥脑科学研究院创始人陈天桥的一笔3000万元的投资。“他告诉我不用急，20年、30年他都愿意等。”陈天桥的话让陶虎备受鼓舞。陈天桥还提到，培育世界级公司需要耐心资本，不能将脑机接口视为短期赚钱的风口。 王文清记者 熊华利 摄

精品一区二区三区四区?卖不好，卖不掉，你就没有利润，没有利润你就不能继续往前走，往上走，这样它就可以一直技术霸权，继续卡你，吃定你。美国商务部长就扬言要让中国一直对美国技术“上瘾”。

精品一区二区三区四区?三是网络视频对线下文化赋能效应逐渐显现。网络剧与旅游深入融合，如运河题材网络剧与旅游形成协同矩阵，推动运河沿岸城市游客总量增加40%，民宿预订量同比提升215%。短视频平台通过整合本地政务资源、平台流量与商家资源，构建线上线下消费闭环，为更多实体商家带去新客流。

精品一区二区三区四区?“如果威慑不起作用，俄罗斯发动攻击，这会发生吗？是的，”皮斯托里乌斯说，“但我建议你去（立陶宛首都）维尔纽斯，和那里的德国旅代表谈谈，他们很清楚自己的工作是什么。”

精品一区二区三区四区?居民邢阿姨说，这个私家"空中农场"目测大约有150平方米左右，这里的盆栽都是住在顶楼的一户业主种植的，眼前的这种情况，也已经持续了三、四年了。在此期间，居民们也多次向物业和居委反映过，每次都有人过来清理，但很快又会卷土重来。

精品一区二区三区四区?而登上热搜后，甜馨也是多次下场澄清，甜馨称自己这个年龄段，确实很容易被网上影响到，网上的话会让自己很伤心，不管是说爸爸还是妈妈，自己都想要解释，可是换来的确是说一方好，另一方不好的，自己是想要爸爸妈妈都好，而不是挑拨离间站在哪一方。希望大家不要过度解读。而对于点赞，甜馨称自己会因为情绪过度去点赞或解释一些东西，但自己没有说爸爸是一个不好的人，自己手滑不小心点到了，而不是故意想让大家看到。

精品一区二区三区四区?为应对疫情，佛山当地设置了防蚊隔离床位3696张，核增了35家医院开展基孔肯雅病毒核酸检测项目，并在全域推进爱国卫生运动。

精品一区二区三区四区?2017年，邹镇豪前往英国就读于贝尔法斯特女王大学，2019年进入伦敦大学学院攻读机械工程硕士学位。在法庭上，他告诉陪审团，他的父亲在一家企业工作，母亲是一名教师。他自称在中国读书时学习很刻苦，还在法庭上吹嘘自己“每月有五个新的性伴侣”。

精品一区二区三区四区?他在长文中表示，赵薇在淡出娱乐圈后，就一直被各种谣言围绕。面对网上的谣言和谩骂，赵薇将通过法律途径为自己维权，坚决捍卫自身的权益。 魏永安记者 薛晓河 摄

精品一区二区三区四区?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。

精品一区二区三区四区?“网络安全就从人和人的对抗，变成了人和算法、人和机器、人和算力的对抗。”周鸿祎说，安全企业也必须转型，打造自己的“智能体安全专家”，以算法对抗算法。 闫红伟记者 杨小光 摄

精品一区二区三区四区?据 Seed 介绍，与此前需要大量机器人轨迹训练的 VLA 模型不同，GR-3 通过少量的人类数据即可实现高效微调，从而快速且低成本地迁移至新任务，以及认识新物体。

精品一区二区三区四区?2025款吉利银河星舰7 EM-i的整车质保期为六年或15万公里（以先到为准）。保养方面，全系车型需要在5000公里或3个月时进行首保，保养项目为更换机油、机滤，此后每5000公里需要更换一次。空调滤芯和汽油滤每10000公里更换一次；空气滤芯每15000公里更换一次；火花塞和制动液每20000公里更换一次；防冻液每30000公里更换一次；变速箱油每40000公里更换一次。在“百名车主评新车”调查中，对于2025款吉利银河星舰7 EM-i使用成本的评价，表示“非常满意”和“满意”的车主占比分别为9.5%和48.6%，另有28.6%的车主表示“一般”，认为“不满意”的车主占比为13.3%。

精品一区二区三区四区?据统计，目前全国有15亿亩盐碱地，河北省环渤海盐碱地面积大，是重要的潜在耕地资源。“传统盐碱地改良最有代表性的办法就是大水漫灌、沟渠排盐。简单说，就是在农田周围开挖很多条沟，用淡水浇地，将盐分通过垄沟排走。”彭杰丽说，这种方法虽然有效，但成本高昂、耗水量极大，尤其不适合盐碱面积大、淡水资源不足的干旱和半干旱地区，河北的环渤海地区就是典型代表。 ，更多推荐：国产做受 麻豆原神