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黄色亚洲?7月份，一位地方政府投融资人士查看省里最新一批专项债发行数据时，发现部分县区专项债发行量大幅减少。这并非这些县区不想发，而是省里限制了发行。“没想到省里对禁止挪用专项债的监管要求落实得这么严格。”他说。 ¸ôÒ¹ÃÀ¹É¿ñ»¶£¡Öйú×ʲú±¬·¢£¬ÎµÀ´¡¢ÀíÏë¿ñì­½ü7%£¡Ó¢Î°´ï¡¢Î¢ÈíÆë´´Àúʷиߣ¡ÃÀ¹ú²ÎÒéԺͨ¹ýÒªº¦¼ÓÃÜÇ®±Ò·¨°¸

黄色亚洲?其中，回购方是娃哈哈集团职工持股会，回购价格为每股3元（扣税后为2.6元）。其中1元是员工买股时的本金，另外2元是一次性特别分红的价格。在员工看来，本来每年每股都能分到8毛钱，但回购价仅有2.6元，远低于合理水平。 ·ëÊçÕä¼ÇÕß µ³ÓÀʤ Éã

黄色亚洲?桑蚕丝的东西就是特别的滑溜舒服，然后没什么摩擦感又很透气，缺点就是价格会贵一点，有预算的姐妹点进店铺去看，款式很多很多。

黄色亚洲?Ben Mann: 这真是一个很难的问题，而且误差范围非常大。Anthropic有一篇名为“我们的变革理论”之类的博客文章，它描述了三个不同的世界，也就是对齐人工智能有多难？有一个悲观的世界，基本上是不可能的。有一个乐观的世界，它很容易并且默认发生。然后是介于两者之间的世界，我们的行动至关重要。而且我喜欢这种框架，因为它能更清楚地说明实际该做什么。如果我们处于悲观的世界，那么我们的工作就是证明安全人工智能的对齐是不可能的，并让世界减缓发展速度。显然，这将极其困难，但我认为我们有一些核不扩散方面的协调例子，以及总体上减缓核进展的例子。我认为这基本上就是末日论者的世界。而作为一家公司，Anthropic还没有证据表明我们实际上处于那个世界。事实上，我们的对齐技术似乎正在发挥作用。所以至少对这种情况的先验概率正在降低。在乐观的世界里，我们基本上已经完成了，我们的主要工作是加速进步，并将利益传递给人们。但同样，我认为实际上证据也指向与这个世界相反的方向，例如，我们已经在实际应用中看到了欺骗性对齐的证据，即模型表面上看起来是对齐的，但实际上有一些它试图在我们实验室环境中执行的不可告人的动机。所以我认为我们最有可能处于中间世界，在这个世界里，对齐研究实际上非常重要。而且如果我们仅仅采取经济效益最大化的一系列行动，情况就不会好。无论是X风险还是仅仅产生不良后果，我认为这都是一个更大的问题。

黄色亚洲?放在一个月前，我会认为湖人不动也罢。积累筹码，围绕东契奇的节奏等待一次完美的史诗级补强，会好过为了搏下个赛季提前打出子弹。但两次零成本补强拉高预期后，临门一脚不努把劲儿又觉得不合适。某种程度上，湖人过去几年踏空了詹姆斯的巅峰尾巴，后者仿佛一支技术面上早已出现明显顶部信号的股票，但一直维持顶部横盘震荡，狼来了的故事就是不成真。这种时候，做决策确实很纠结。 ÀîÑÞº£¼ÇÕß ÕÔ»áÉú Éã

黄色亚洲?在呈现形式方面，今年也有多方面改良。一方面是推出“标准版、活泼版、关怀版”三个版本的问卷模型供不同年龄层的网民选择，同时还增加了音乐效果，答题界面内容更加丰富；另一方面，设置相应奖励机制，答完问卷可获得参与证书，转发可获取更多活动积分，成为网安知识志愿推广员等等。 ºÍ¸Õ¼ÇÕß µËÕäÐù Éã

黄色亚洲?两个月下来，她在链家、58同城和各类社交平台上接触了不少中介，发现部分中介有一套类似的话术：他们强调现在买家少，人口出生率在下降，如果不尽快降价出手，未来只会更难卖掉，从而试图压低业主的预期。还有中介会主动向她提到，同一小区刚挂牌了一套更便宜的房子，买家都在看那套，制造紧迫感。

黄色亚洲?简单来说就是，他们的研究弄明白了为啥大模型有时候自信但有时候也自我怀疑，关键就两点：一是总觉得自己一开始说的是对的，二是太把别人反对的意见当回事儿。 ÂÀÐÅ¿ü¼ÇÕß ÑÕάРÉã

黄色亚洲?直播吧07月21日讯 据《体坛周报》记者马德兴透露，本次国足选帅中国足协将先敲定新的技术总监，再由技术总监牵头负责选帅。 Ñîռȫ¼ÇÕß Áõ·çÀû Éã

黄色亚洲?空间高效利用：地下空间开发占比达36.5%，占整个项目的三分之一左右，规划停车位及便民设施，有效缓解新城停车压力，没有大社区停车难问题。

黄色亚洲?7月20日，佛山市公布了53家基孔肯雅热定点收治医院名单。佛山市卫生健康局局长陈爱贞介绍，佛山目前有防蚊隔离床位3696张，可根据实际需要继续扩容。核增了35家医院可开展基孔肯雅病毒核酸检测项目。如果核酸检测结果阳性，需要住院治疗，病程大概7天。 Áº½¨Áú¼ÇÕß ÎâÇ¿ Éã

黄色亚洲?为确保回迁安置房项目的顺利推进，市委、市政府高度重视、提前谋划，成立工作专班，因地制宜制定复工方案，确保项目建设各环节有专人跟进、专人负责。市人大、市政协、市住建局、朝阳街道、城发集团、金地建设集团有限公司、回迁居民代表等多方主体共同参与项目研判，形成工作合力，全力保障工程建设的质量、进度和品质。朝阳派出所、百脉湖警务站、高密人民医院朝阳院区、山东师范大学高密朝阳实验学校、升信律师事务所协同配合，提供有力支持。朝阳街道全体干部一线作战、精心组织，严格遵循“规范流程、精准服务”原则，全力保障项目有序推进。

黄色亚洲?“中国的开发者、创业者正在推动AI的快速创新，现在有100万名开发者投身这一领域，像DeepSeek、阿里巴巴、MiniMax、百度，他们开发的产品都是世界级的，推动了全球人工智能的发展。”

黄色亚洲?高能同步辐射光源项目团队介绍说，高能同步辐射光源容纳能力可达90条光束线站，为尽快发挥大装置的能力，该团队还同期推进后续线站建设规划，积极探索多渠道投资新模式，与科研用户、企业用户深度合作，推进光束线站持续建设，避免出现“大马拉小车”的情况。他们期待未来5年即“十五五”期间，高能同步辐射光源建设达到45条光束线站，开放用户使用，更好支持各领域前沿基础研究和产业研发。

黄色亚洲?【环球时报报道 记者 郭媛丹】17日下午，众多媒体集中发布了中国首艘国产航母山东舰起降保障中队的典型事迹，首次披露山东舰入列5年来，保障多种型号、近万架次的舰载机安全起降，实现战机出动率持续增长。接受《环球时报》记者采访的军事专家17日表示，从山东舰起降保障中队的事迹中可以感受到山东舰整体作战能力不断增强，完全能够担负起远海海上防御作战任务。

黄色亚洲?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。

黄色亚洲?巩恩光则认为，信托设立后，要发挥财产保护的作用，还需要满足信托独立性原则。“信托一旦有效设立，信托财产便成为独立于委托人、受托人及受益人固有财产的特殊财产整体，委托人对信托只有监督权而没有所有权，其出发点是为了保证信托财产的安全，确保信托目的能够实现。这一原则以信托财产的权利主体与利益主体相分离为基础，如果委托人过度保留财产权利，信托架构就可能被击穿，甚至成为无效的信托架构。”

黄色亚洲?成年后，她经历了两段婚姻，全都以离婚收场。第一任丈夫是香港富商，比她大16岁，婚姻仅维持5年；第二任丈夫刘国景（网传），生下儿子王诺后矛盾爆发，最终离婚。

黄色亚洲?“检测平台的发布，将有效拉动行业协同完善具身智能测试标准化体系与服务能力。对外服务后，平台也会接收到合作伙伴提出的需求，这将推动平台与行业共同发展，加速具身智能技术从实验室走向规模化应用。”北京人形测试与质量负责人包明瀚向贝壳财经记者表示。 ²Ü¼ÌÁÁ¼ÇÕß ÍõÀ¤ Éã

黄色亚洲?Axios新闻网称，另一名消息人士对该媒体说，事件曝光24小时后，该公司才发表官方声明，其中部分原因是拜伦的辞职及相关离职补偿谈判进展缓慢。

黄色亚洲?利物浦足球俱乐部沉痛哀悼70岁离世的功勋球员乔伊·琼斯。这位威尔士铁闸在1970年代后期为红军效力期间，不仅随队斩获联赛、欧冠和欧洲联盟杯冠军，更以100次出场铸就传奇。 ËｨмÇÕß ³£¿¡·¼ Éã

黄色亚洲?反观杨洋，不知道是不是又是受人设影响，身上隐隐约约又出现了油腻感，特写镜头也能看出杨洋到了年纪了，眼袋大到遮不住，眼底大片青黑，显得整个人很是疲惫，给人一种缺乏精气神的感觉。

黄色亚洲?据介绍，青海省为我国首个绿色算电协同试点省，近年来该省不断推进清洁能源规模化、基地化发展，令清洁能源、新能源装机占比分别达 94.6%、70%，居中国首位，绿电占全社会用电比重达 77%。

黄色亚洲?许海东认为，在汽车行业开启电动化、智能化变革的时代，中国新能源汽车已具备规模化、体系化、快速迭代等先发优势，成为全球产业创新的引领者。完善的产业生态进入东南亚地区，有助于本地汽车产业以更高性价比应用智能座舱、自动泊车等新技术，提高产业现代化程度和国际竞争力。 £¬¸ü¶àÍƼö£ºdeep色客转件