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丨亚洲丨精品|一区?对话视频画面显示，尽管马科斯有意炒作渲染称，南海紧张局势加剧是深化菲美防务合作的关键原因，但在他这番发言之后，特朗普立即当着他的面表示，如果菲中保持友好关系，他完全不会介意。 别离听说升级！这一次，当众摘戒指的鹿晗，撕碎关晓彤最后的体面

丨亚洲丨精品|一区?经中欧双方商定，欧洲理事会主席科斯塔、欧盟委员会主席冯德莱恩将于7月24日访华。国家主席习近平将会见科斯塔主席和冯德莱恩主席，国务院总理李强将同欧盟两主席共同主持第二十五次中国—欧盟领导人会晤。路透社21日称，在全球贸易局势不确定加剧之际，中欧双方希望借此推动贸易关系发展并管控分歧。 田井芳记者 顾丽 摄

丨亚洲丨精品|一区?杨先生说，7月18日，他的妻子在网络发布了视频，称因住宅楼的消防管道没水，导致他们家错失救火时机，家中被焚烧殆尽，物业逃避责任。结果有民警找来，称事发时消防管道系有水的，让其删除视频。

丨亚洲丨精品|一区?就是14岁的学徒罗瑾冒死保存了日军罪证相册，经吴璇接力守护，最终这些相册成为审判战犯的铁证，电影中的几个人是有一定原型，所以这些都是历史事实，你觉得的“动机不符合逻辑”只是你的臆测。

丨亚洲丨精品|一区?直播吧7月22日讯 据比利时媒体HLN报道，贾沙里在今天的训练中与其他一线队球员一起进行了前15分钟的训练，随后进行个人训练课。 纪强记者 安明晓 摄

丨亚洲丨精品|一区?“AI+医疗”评测新增医疗多模态评测能力，针对真实应用场景，构建了文献问答、复杂推理、临床危急情况识别评测数据集，并继续向业界开放医疗大模型能力评测服务。 刘双林记者 谢云春 摄

丨亚洲丨精品|一区?意识到失业后，他尽力减少开支。妻子的包不买了，自己喜欢的金属制品不买了。“除了必要的吃，其他能不消费就不消费……以前就是穷苦过来的，没有什么控制不住的。”路总说。

丨亚洲丨精品|一区?天津。孙大爷去世前，将自己名下价值300万的房产过户给了儿子，并留下声明给予养女一定补偿。他去世后，养女拿出证据证明弟弟也非亲生，以房产赠与合同仅有父亲一人签字为由，要求平分母亲的份额。得知自己也非亲生，弟弟如同晴天霹雳，他表示自90年代因房生隙后，姐姐就不再与家里往来，父母均由自己养老送终，拒绝分割房产。法院：法律明确规定，收养不影响继承权。但这套房屋已完成赠与过户，依法不属于遗产范围。经调解，双方达成一致，房产归弟弟所有，弟弟支付姐姐55万元补偿款，丧葬费、抚恤金扣除实际支出后均分。双方均表示同意。 张新华记者 莫彩梅 摄

丨亚洲丨精品|一区?一个关键的问题是，在线上线下经济密切关联的当下，外卖平台仅用一两个月就展现了对餐饮行业生态的强大撼动力，平台“闪击战”一出奶茶店忙到闭店的背后，外卖平台更要谨慎、理性地使用自身在流量、价格上的杠杆力，不过度干扰餐饮等更多行业的正常竞争。 熊梅记者 邱巨海 摄

丨亚洲丨精品|一区?这话听着扎心，可也是实话。她上段婚姻多惨？离婚后女儿小酒窝敏感得很，现在提爸爸还会偷偷抹眼泪。董璇夹在中间难，既要让孩子见爸爸，又怕孩子更没安全感。

丨亚洲丨精品|一区?虎嗅：今年是岚图第四年举办“用户之夜”，您之前多次表示岚图是“用户型科技企业”，并推动岚图全体服务于终端用户，内部目前已经形成一套怎么样 toC 体系，已经布局了哪些举措，以及之后还会有哪些动作？ 杜鹏龙记者 段保兴 摄

丨亚洲丨精品|一区?为了推动这一问题的解决，团队提出了TC-Light算法，在提升视频生成模型计算效率的同时，通过one-shot两阶段快速优化提升输出结果的一致性，本算法在保持重渲染真实性的同时，时序一致性和计算效率方面实现相比于已有算法的显著提高。下面对算法细节进行详细介绍。

丨亚洲丨精品|一区?即使40岁出头的时候暂时找到去处，但无法久待，年龄越大越容易进入连续失业、持续失业的死循环。宋飞从副总职位离开之后，今年是他第二次经历失业。侯哥从设计总监职位离开后，已经经历了三次失业。董岚昕的丈夫被工作14年的汽车设计公司辞退之后，他也经历了两次失业。

丨亚洲丨精品|一区?这是十几年前中国自主品牌在燃油车市场颠覆合资品牌的逻辑 —— 越级配置。当时，自主品牌通常以低价格提供更高一级别车型，比如在 10 万元级别，自主品牌握住了中国消费者偏爱三厢、有 “屁股” 轿车这一特点，拿出车长 4.8 米、轴距超过 2.9 米的三厢轿车，而合资品牌则主要以两厢车型应对市场，如福特的福克斯。

丨亚洲丨精品|一区?哈维-西蒙斯目前的合约到2027年结束，莱比锡方面并不想让他进入合约只剩一年的情况，因此为了避免失去一笔重要的出售收入，在今夏就出售西蒙斯是可能的。

丨亚洲丨精品|一区?距离酱园弄到现在的《长安的荔枝》上映，其实没过多久，所以在短短的几个月时间内，很多人能够在电影院第2次看到杨幂的身影。

丨亚洲丨精品|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。

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丨亚洲丨精品|一区?成立深度学习实验室，是当时AlphaGo出现，我还跟王小川打了个赌，我说赢不了，他说一定能赢。我说你不下围棋的人怎么知道能赢？后来我输给了他，我不服气就去研究AlphaGo，由此也认识了深度学习。 张赛记者 郑巧弟 摄

丨亚洲丨精品|一区?“企业要想长期发展必须有造血的能力，要有正毛利、良好的用户关系等，在过去竞争这么激烈的两三年，要坚持这件事情太难了。”岚图CEO卢放感叹道。

丨亚洲丨精品|一区?随着9月国行Note 7的发售，还有一份三星企业的声明，声明中表示目前在中国大陆销售的Note 7使用的是与其他国家不同的电池供应商，并不存在安全隐患。半个月后，三星公告首次召回国行1858台产品，但再次重申国行版不存在安全隐患。 彭金波记者 齐磊 摄

丨亚洲丨精品|一区?据报道，特斯拉与加州机动车管理局（DMV）之间的法律对决已于7月21日在奥克兰正式开启，听证会将持续五天。加州DMV指控特斯拉在2021年及2022年期间对其Autopilot自动驾驶辅助系统及Full Self-Driving（FSD）功能存在“虚假或误导性”宣传，涉嫌违反州法律。DMV正寻求暂停或吊销特斯拉在加州的经销商执照，若获支持，特斯拉将面临在加州失去销售资格的风险。特斯拉反驳称其言论受美国宪法第一修正案保护，且已明确披露车辆并非自动驾驶，需司机监督。目前，特斯拉Autopilot被归为L2级，需司机持续介入与监控。

丨亚洲丨精品|一区?自媒体运营，开通个人公众号、头条号等平台，分享职场经验、生活技巧等内容，通过流量分成或广告合作获得收入，需注意内容不得涉及敏感话题，收入需申报。

丨亚洲丨精品|一区?安邦智库（ANBOUND）研究中心研究员魏宏旭对中国新闻周刊进一步解读，净息差与不良率出现“倒挂”，意味着银行的主要业务可能面临一定的亏损压力，或只能依靠中间业务或者投资业务“赚钱”弥补信贷业务的损失，这也意味着银行经营压力的增大。 ，更多推荐：白嫖之家app