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国产精品 国产原神?“目前，我们已出台设计券、数字营销券等配套政策，相关服务券正通过‘北京通企服版APP’发放，重点支持企业以设计驱动产品升级，加强多种数字化营销开拓市场。”邹根红表示，希望北京市时尚产业相关企业关注未来发展趋势，加快发展新质生产力，共同培育多元开放的时尚产业生态，努力将北京建设成为全球时尚创新策源地与潮流引领地。 赵希福记者 孙贺明 摄

国产精品 国产原神?在认知层面，管理团队应根据企业的战略和发展阶段规划人才需求，不被外部动态牵着走，而是反问“我们是否真的需要”，而非“别人都在做”。在高管决策机制层面，可引入冷静期制度、反对意见机制或事前推演，避免冲动决策。在团队层面，则应强化围绕产品、客户与文化的稳定决策节奏。同时，组织应面向员工沟通战略和目标，使员工和管理层理解“不追风口”并非落后，而是基于理性资源配置的选择。

国产精品 国产原神?如今在半决赛狭路相逢，中国女篮外线比拼被日本女篮完爆。中国女篮全场三分仅有23中6的表现，反观日本女篮是34中16的三分表现，外线接近5成的三分准星。中国女篮仅仅三分表现一项，已经输掉10记三分，外线狂输30分成为主场输给日本女篮的根源。

国产精品 国产原神?据参考消息报道，泽连斯基15日说，已签署当天由最高拉达（议会）通过的法律文件，正式批准乌克兰暂时退出《渥太华禁雷公约》。他称，此举旨在提升乌方防御能力，应对来自俄罗斯的军事压力。泽连斯基当天在社交媒体发布帖文表示，退出公约是为恢复防御力量对等性。他称，使用包括杀伤性地雷在内的部分武器，将有助于乌克兰在应对俄方时“至少实现兵力与能力的均衡”。 钟文勇记者 刘维印 摄

国产精品 国产原神?董璇甚至用“火坑”来形容与高云翔的那段婚姻，也正是因为经历了之前的伤痛与挫败，董璇才终于有所感悟，认为“自己开心是最重要的”！ 邦德记者 高连杰 摄

国产精品 国产原神?下午2点，一架飞机平稳降落在重庆江北国际机场东航站区停机坪上，此时，在它停靠的桥位附近，中国航油重庆分公司飞机加油员朱森已经在机坪上准备加油。

国产精品 国产原神?当韩红拒绝使用失真的话筒时，当王仁君在韶山冲的稻田里琢磨角色时，当佟瑞欣为了增重20斤导致血糖骤升却依然沉默时——艺术已经在他们的血脉中重生了。 郑英超记者 闫伟 摄

国产精品 国产原神?我相信肥姐留给欣宜的，远不止房子票子和人脉。很多做人的道理、生命的哲学、人生的信念，她早就悄悄藏在那些儿歌中，温柔地唱给女儿听。 曹秀云记者 陈丽丹 摄

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国产精品 国产原神?外部，OpenAI的“王座”看似稳固，但其赖以成功的根基正被侵蚀；内部，公司独特架构带来的“隐形枷锁”，也对其未来带来了不容小觑的风险。 于雄伟记者 陈德娣 摄

国产精品 国产原神?政策层面的递进更值得玩味。从“双碳”意见将可控核聚变列为攻关方向，到国资委未来产业启航行动的具体部署，再到国家能源局2025年二季度发布会的重点提及，政策话语体系已从“基础研究”转向“大力支持”。

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国产精品 国产原神?近日，美妆自媒体从业者马先生（@马钧澈MR）向紫牛新闻记者反映，他在杭州市萧山区租住的一处月租金60676元的高端住宅，经检测室内甲醛超标，导致其健康受损。然而，在要求解除租赁合同并退还押金的过程中，他遭遇了房东拒绝沟通、相关部门回应“个人直租不受监管”等困难，维权陷入了僵局。

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国产精品 国产原神?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。 李德建记者 杨海涛 摄

国产精品 国产原神?对此，记者向淘宝闪购相关一线运营人士求证，该一线运营对此进行了澄清。他表示，不明消息源所称补贴金额完全失实，市场上有平台以“0元购”形式天量烧钱刷单，但绝不是淘宝闪购。他解释称：“淘宝闪购的满减和免单活动，都是有门槛的、日常长期使用过的常规营销动作。”

国产精品 国产原神?尊彩黄金产业研究院院长吴龙对中国新闻周刊表示，不良贷款率与净息差的（计算）分母不同，一个是生息资产，一个是贷款总额，二者对比基础不同；此外，不良率属于存量概念，净息差属于流量概念，概念基础也不一致。 易国强记者 高延芹 摄

国产精品 国产原神?所以几乎全美的吃瓜群众都赶上这场关于男女主身份的热闹了，关于他们的视频在Tik Tok上的播放量都已经冲破了5000万！真是热得不要不要的。

国产精品 国产原神?7月1日，彭宇轩给小佳发来当天下午5时15分前往昆明的航班登机牌，后于当晚8时许抵达昆明长水机场，并开心地称有人给了他500元住酒店。

国产精品 国产原神?为防范住房租赁风险，保护租赁当事人合法权益，引导住房租赁企业及从业人员遵守职业规范，恪守职业道德，石景山区住建委现将六月份存在拖延支付或不支付客户资金、拒不配合行政机关调查、通过注册地址无法联系的住房租赁企业风险警示名单面向社会进行公示。特此提醒广大市民朋友在选择住房租赁服务时，提高防范意识，谨慎选择以下公司提供服务。 ，更多推荐：免费看十八岁美女电视剧圣姐