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7c-c起草视频 跟队记者：特尔施特根必需在7月24日之前决议是否手术

2025-07-21 22:14:56 泉源： 韩银杰
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7c-c起草视频?从上世纪80年代至今的40多年间，包括工资、肥料和原材料在内的花旗参生产成本涨了五六倍，但现在威斯康星州花旗参价格却与上世纪80年代持平甚至更低。因为少利可图，人们越来越没有兴趣种植花旗参。 跟队记者：特尔施特根必需在7月24日之前决议是否手术

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7c-c起草视频?前脸那个六边形进气格栅搭配犀利的LED大灯，看起来比老款精神多了，尤其是中网那根横向贯穿的镀铬饰条，让整个车头显得更宽，更有力量感。我试驾的是顶配版本，19英寸的双色轮圈配上235的宽胎，轮拱线条肌肉感十足，一看就是能跑烂路的家伙。车尾的设计相对简洁，但贯穿式的尾灯和黑色下包围搭配起来，运动感一下子就上来了。 石太和记者 秦龙 摄

7c-c起草视频?观察人士认为，东南亚地区产业链联通性与投资便利度持续提升，中国新能源汽车企业在从“产品输出”转向“产业链协同出海”的过程中，以属地化生产满足当地市场需求，更以技术迁移、产业共建，推动东南亚汽车产业发展。

7c-c起草视频?马斯克旗下人工智能公司xAI于上月宣布完成一轮总额高达100亿美元的融资，公司估值高达800亿美元。此轮融资由摩根士丹利牵头并确认，资金构成包括50亿美元的债务融资和50亿美元的战略性股权融资。

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7c-c起草视频?值得注意的是，申花上一次在客场击败国安，是在2008赛季，凭借于涛和姜坤的进球2-0赢下国安。但当时国安的主场设在丰台体育场。 蔡金良记者 廖迪居 摄

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7c-c起草视频?未来，司南将通过科学、公正、全面的评测，对模型与应用的性能、效率、安全性及可靠性作出评估，助力新技术在实际应用中达到预期标准；同时，通过评测识别出当前技术的不足之处，提供优化方向，激励研究者探索创新，进而构建安全、可信、公平的人工智能生态体系。 范运良记者 孙书强 摄

7c-c起草视频?只是，正如在特朗普首个任期内担任国家安全顾问的弗林所言，爱泼斯坦案是“美国社会的丑陋污点”。除了“看热闹不嫌事大”的民主党，在支持特朗普的保守党阵营中也有不少人对政府不公开案件信息表示不满，认为遭到“背叛”。特朗普在国会最有影响力的盟友、众议院议长约翰逊也罕见地在公开场合向特朗普施压，表示“支持透明”。

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7c-c起草视频?我们把这种架构搜索、prompt 微调、经验猜测的手工过程（manual process）戏称为 “Stochastic Graduate Descent”（注，这里是一个双关自嘲，Manus翻译的版本里，AI Agent没有get到这个意思，它影射 Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降，而Graduate 暗指“靠研究生体力/脑力不断试”，把 Gradient梯度换成 Graduate研究生，讽刺地说明：它不是数学自动优化，而是一群工程师/研究生手动做大量、带噪声的小实验，逐步逼近更好的 Agent 架构）。 郑东海记者 齐二帅 摄

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7c-c起草视频?Winterhoff表示："这是我们从电动汽车技术领导地位和许可业务扩展到其他领域合作过程中的重要里程碑。六年内可能发生很多变化，我真的将此视为第一个起点。" 冯立江记者 王进禄 摄

7c-c起草视频?她曾是无数人心里的梦中情人。很多女星生孩子后会身材发福、略显憔悴，她很好地保持了容颜。直到现在，在照片中也难掩光芒。

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7c-c起草视频?“中国市场很大，我的客户可以继续向这个大市场供应芯片，这对他们来说是个非常积极的消息，对台积电来说也同样是好消息。”台积电总裁魏哲家（C.C. Wei）称。 靳棚凯记者 唐竞朋 摄

7c-c起草视频?2021年10月29日，在浙江省检察院和宁波市人民检察院协调下，余姚市住建局与甬兴气体签订一份谅解备忘，约定甬兴气体在3个月内提供符合燃气经营许可的材料，余姚市住建局将在法定时限内颁发许可证。同时约定，签订谅解备忘后，余姚市住建局向浙江省检察院撤回监督申请。

7c-c起草视频?H20是英伟达专为中国市场定制的一款"阉割版"芯片，性能仅为高端型号H100的约20%。据英伟达此前透露，今年4月9日其收到美国政府通知，要求H20芯片产品出口到中国市场需获得许可。5月底公布的一季度财报显示，若无出口管制措施影响，H20销售额原本可达70亿美元，实际录得46亿美元。因H20过剩库存和采购义务，公司计提了45亿美元的费用，同时未能发运价值25亿美元的H20订单。

7c-c起草视频?“陨石比同体积的地球上的岩石重，因为含有铁、镍等金属元素，比重较大，用手掂量能感受到明显差异，有的带有磁性，所以可以借助手持的金属探测器来找。”不过最靠谱的辨别方式，还是交给专业的做行星科学研究的科学家来检测。

7c-c起草视频?堂安律的合同中存在2700万欧解约金，但弗赖堡愿意以更低价格出售球员，目前弗赖堡要价2000万欧左右，不过法兰克福的心理价位更低。

7c-c起草视频?【环球网报道】据俄罗斯《消息报》、卫星通讯社等媒体报道，俄罗斯国防部7月18日发布视频显示，俄军使用航空炸弹和导弹摧毁乌克兰武装部队一处临时部署点及一处无人机指挥所。

7c-c起草视频?根据劳动经济学领域的“搜索与匹配理论”（Diamond-Mortensen-Pissarides模型，该模型是劳动经济学中研究失业、职位空缺与劳动力匹配机制的一个核心理论框架，下称“DMP模型”）可知，人岗匹配需要雇主和求职者双方投入资源以优化匹配过程，而企业常常试图“绕过”这一成本。

7c-c起草视频?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。

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7c-c起草视频?朝阳的东坝、新北苑、崔各庄一带等区域也有一定机会，主要受益于朝阳整体发展规划和交通配套的逐步完善，同时需要品质过硬。 袁飞记者 卫志良 摄

7c-c起草视频?对于爱康对张女士的体检结果是否存在问题，爱康将和张女士一起委托第三方权威机构及专家来进行论证分析，最终以第三方权威机构及专家意见为准。如果出现爱康有责，爱康一定会承担责任，绝不会逃避。

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7c-c起草视频?“波斯湾国家如今正竞相实现经济现代化、数字化和多元化。大量投资涌入基础设施建设和人工智能领域。西方各国政府正押注于后意识形态时代的中东。”总部设在美国的伊朗国际电视台主播迈赫迪·帕潘奇近日发表评论文章，将伊朗内部的反思和权力角逐置于更广阔的视野加以观察，他也被称为报道伊朗事务“最犀利的声音之一”。 姜建民记者 田行军 摄

7c-c起草视频?地铁西钓鱼台站外，曾经电动车无序停放、人车混行的场景不见了，乘客走出车站几步路，就可通过一座新建的栈桥，快速前往周边医院和单位。“这座车站周边，有多家大医院，还有政务大厅，高峰时段不仅人流量大，非机动车数量也非常可观，车站前本就不宽的接驳步道通行压力很大。”甘家口街道城市管理办公室副主任李响介绍。

7c-c起草视频?投资聚力推动高技术产业发展壮大，促进产业优化升级。上半年，制造业投资同比增长7.5%，增速比全部投资高4.7个百分点，拉动全部投资增长1.8个百分点；高技术制造业投资中，航空、航天器及设备制造业投资增长26.3%，计算机及办公设备制造业投资增长21.5%。

7c-c起草视频?是啊，杉菜不能出现在舞台上，多希望在他们合体的时候，镜头扫过台下观众席，能看到杉菜坐在下面，那将是多美好的回忆。 ，更多推荐：小 伸入 自慰91

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