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免费一区?7月19日，汇聚近5000名力学领域科技人员的“中国力学大会-2025”在湖南长沙开幕。从19日至21日，与会者将通过学术报告、专题研讨、成果展示等形式，围绕传统的固体力学、流体力学和新兴的微纳米力学、生物力学等，交流力学研究在促进经济社会发展中的创新成果。 Ê·¢ÉϺ£Ò»É̳
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免费一区?鹿晗发“生日快乐”四字，并配上两张图片。而这两张图片也是十分搞笑，用的都是宝石老舅的照片P图。 第一张鹿晗将宝石老舅两只眼睛写上“寿星”二字。然后用“平安喜乐，生日快乐，身体健康，万事如意，笑口常开”的字将宝石老舅身体包围。 ÕÅÌìλ¼ÇÕß ºÎÓñ·å Éã

免费一区?“人类发展需要无人机。”塞拉利昂广播协会主席小斯坦利·班古拉日前在江西一座低空经济产业园参观时，对记者发出这样的感慨。同行的坦桑尼亚媒体理事会项目官员保罗·马林博也期待，中国正在蓬勃发展的低空经济能为非洲国家带来机遇。

免费一区?上海中海顺昌玖里更是一座可以载入中国房地产史册的传奇之作，去年开盘，中海顺昌玖里以196.53亿的销售额刷新了全国单次开盘记录，成为全国销冠，而后的中海领邸玖序也取得了三开三罄的战绩，累计实现销售额约148亿元。

免费一区?钓鱼圈里有句老话：“新手看装备，高手看肤色。”根据肤色深浅，钓鱼爱好者一共被分成了八个级别，最高一级的钓鱼爱好者，肤色犹如酱油和老抽，因此被称为“钓帝”。而安国勇这一身“巧克力”色的炼成，一看就知道是久经“烤”验，不是一年两年能够晒成的。 ´ÞÓñÁú¼ÇÕß ÕÅÀò Éã

免费一区?郎朗的回忆里，他幼年得到一台钢琴之后就主动把这当做自己的玩具。在郎朗被父亲逼着去死而主动放弃弹琴的那段回忆里，上小学的郎朗已经开始为不弹琴而痛苦，他是喜欢钢琴的。他重拾钢琴也跟父亲的意志力量没有关系，是因为偶然的机会楼下的水果摊贩（电影里由雷佳音扮演，人物原型郎朗叫他“二叔”）劝解了他，嫌他弹琴吵闹的邻居也承认这琴声很美妙。——如果没有“二叔”这个偶尔的因素，郎朗这个天才已经被郎国任的精神虐待摧毁了。 Íõ»¶¼ÇÕß ËïÁ¢¸» Éã

免费一区?他还提到，卡塔尔一贯展示了其提供全面整合赛事模式的能力，并为来自世界各地的球迷创造了安全、友好的环境。这些成就得益于该国著名的热情好客和强大的社区参与度，这反映了卡塔尔和阿拉伯文化的传统价值观，并极大地丰富了过去各项赛事的体验。 他强调，卡塔尔的申办不仅限于运营规划，而是体现了一个全面的愿景，将体育视为一种通用语言、可持续发展的催化剂以及文化交流的桥梁。这一愿景与卡塔尔对“体育促进和平”原则的长期承诺相一致，这也是其国家发展议程的基础要素。 在此背景下，总理还强调了卡塔尔先进的安全保障能力，这些能力得到了尖端技术的支持，以及卡塔尔在2022年世界杯期间的安全保障方面所发挥的先锋作用。

免费一区?梳理发现，在这之前，他与女星蔡洁传过绯闻。两人合作了8次。其中，在《执法者们》里，两人再饰演一对恋人。粉丝还给他们起了一个CP名字——波蔡，说他们真般配，希望可以修成正果。如今，黄宗泽传出新恋情，CP粉可能要心碎了。 Áõ½¨Ãñ¼ÇÕß Çز¨ Éã

免费一区?前段时间传出即将开播的《冰湖重生》，宣传会上都没有出现女主黄杨钿甜，很多网友质疑，剧组是嫌弃女主的风评不太好，想跟她做切割。 ÕÅÕ¼±ø¼ÇÕß µËάÐÇ Éã

免费一区?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。

免费一区?在每一个时间步，模型会接收一组过去生成的帧、当前输入帧以及用户定义的提示词，然后预测下一帧输出，该帧会立即作为输入传递到下一轮生成中。 Íõ¼Ò½¡¼ÇÕß ºé¸ñÁ¬ Éã

免费一区?在相关投诉中，乘客们描述了乘坐出租车时的经历。内蒙古的侯先生从浦东机场打车至虹桥枢纽，一共支付了410元车费。据他观察，计价器每3秒就会跳1元，他怀疑车辆计价器做了手脚才翻跳得如此之快。

免费一区?但这段关系从一开始就伴随着争议。叶柯的前夫公开指责她 “不顾家庭”，还有人翻出她过往的感情经历，各种猜测让这段关系始终笼罩在舆论阴影里。最受关注的是，有媒体称 “叶柯已怀孕”，消息一出，全网都在等黄晓明回应。

免费一区?以股份行中出现“倒挂”的华夏银行为例，2025年一季报显示，截至报告期末，该行不良贷款率为1.61%，比上年末上升0.01个百分点，净息差仅为1.57%，较2024年末下滑0.02个百分点。

免费一区?曾凡博在上赛季的半决赛对阵山西第二场比赛，他在第三节最后时刻上篮时，被刘传兴撞倒受伤，导致腰椎左侧横突骨折，需要休养2-3个月，因而曾凡博也是无法赶上男篮亚洲杯的比赛。

免费一区?上海国际问题研究院资深研究员、上海市日本学会顾问吴寄南指出，在这次选举中，自公两党双双失利，两党在参议院的总席位数不及在野党阵营。其中，自民党的表现创下近三四十年来历史第三差。关键选区“一人区”的失守，是自民党败选的关键。此外，一些历来由自民党掌控的“保守王国”意外沦陷，同样动摇自民党选情。

免费一区?那段日子是她人生的至暗时刻。患有渐冻症的父亲在疫情中离开了她，合作多年的朋友在工作里背叛了她，最后她的公司要撤出中国。她的理性让她看起来“似乎什么都没有发生一样”地完成了北上广三个工作室的人员裁撤、上下游客户和供应链对接，以及场地退出这一系列的工作。但她的情感地基，是崩塌的。

免费一区?团队历时十余年，终于研制出具有自主知识产权的第三代大口径非球面数控加工设备，有效打破了国外的设备禁运和技术封锁。

免费一区?近日，备受瞩目的全新小鹏P7实车图在网络上悄然流出，瞬间引发车迷们的热烈讨论。这款被誉为“科技与美学完美融合”的智能电动轿跑，此次不仅带来了令人惊艳的外观革新，更在配置和性能上进行了全方位升级。 ±åÌìÅô¼ÇÕß Ñî־÷ Éã

免费一区?薛洪言指出，从用户视角看，技术性逾期本质上与个人信用无关，却可能导致征信记录留下污点，同时被收取罚息和违约金，显然存在不公平性——持卡人既履行了还款义务，又要为非自身原因的后果承担责任，可能打击用户对银行的信任，甚至引发对金融机构规则合理性的质疑。站在银行的角度，部分规则可能出于系统运维的现实需求，客观上能提升运营效率，但若银行过度依赖此类规则，甚至将其与罚息等盈利点关联，可能会模糊“风险防控”与“逐利动机”的边界，容易引发“规则陷阱”的争议。

免费一区?《时代》周刊把马斯克推上 2021年度人物宝座后，特斯拉的股价在随后一年内腰斩——一边是风光的封面，一边是资本市场的重锤。当一家公司或一位CEO被神化到可以装订成册、陈列书架时，我们可能（暂时）已经走到叙事的顶峰。 ÖÜ¿ËÈؼÇÕß ÐíÉÙ»Ô Éã

免费一区?像MovieGen、WAN和Veo这样的定长模型可以生成高质量的视频片段，但它们的非因果设计和全片段推理会引入延迟，并且无法实现实时交互或超出预定义长度的扩展。

免费一区?据潇湘晨报，“多肉饱饱”长期伪装富婆人设，曾自称“覃海洋未婚妻”骗取身边人信任，伪造合同骗取品牌合作，短期拆借向网红、说唱歌手等借款。受害人超60名，累计诈骗金额或高达数亿元。

免费一区?先看看名字，去掉少年团这个头衔其实很好，毕竟这个组合早就名存实亡，也没合体营业，早就应该去掉了，看起来很累赘。而且现在肖战早就三十而立，也不适合再冠以少年团的名义。总之这个头衔名称，早就不适合肖战了，去掉了很好。 £¬¸ü¶àÍƼö£º密臀直播