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魅夜5.3tv?丽水机场用了近18年时间筹备建设，是华东地区第一高边坡、高填方机场，削峰填谷而成。丽水机场位于莲都区南明山街道，占地3430亩，新建一条长2800米、宽45米跑道，建设1.2万平方米航站楼、8个机位站坪，能够起降波音737、空客320、国产C919等主流机型，本期可满足年旅客吞吐量100万人次、货邮吞吐量4000吨的使用需求。 特朗普签署稳固币法案 币圈掌门整体加入见证

魅夜5.3tv?据“榕江发布”消息，7月15日，榕江县召开工商业灾后重建座谈会，县委书记徐勃主持会议并讲话。他强调，要充分认识金融输血的重要性，提倡领导干部积极主动带头健康消费，助力县内工商业、企业发展，激活消费活力、提振消费信心，以优质高效的服务为工商业、企业恢复发展保驾护航。 黄二彬记者 陈渝 摄

魅夜5.3tv?郁金泰表示：“以前的科研就像在大海捞针、慢慢钓鱼，需要花费大量时间；现在人工智能就像一张大网，能在海量数据中快速精准地发现关键指标和潜在治疗方案，极大地提升了研究能力和效率。”

魅夜5.3tv?从某种角度来看，模型学会了两种不同的行为：一种是使用工具，但推理较差；另一种是不使用工具，但推理很强，两者之间没有有效的过渡。非常有趣的是，是否可以通过在TIR模式下应用在线强化学习（RL）来解决这个问题？

魅夜5.3tv?海华永泰律师事务所冯加庆律师进一步提出了影响该问题的两个关键疑惑：委托人是宗庆后个人还是公司？设立目的是对外投资还是其他？这其间或许留下了宗馥莉合法处理这笔资金的窗口。另一方面，该信托可能设置了相关有一定权力的主体，比如监察人、指定管理人等身份都会让宗馥莉具备一定情况下的处置权。 赵守卫记者 常翠改 摄

魅夜5.3tv?相关消息称，可折叠 iPhone 的厚度可能已泄露。今日，微博账号@刹那数码在其帖子中表示，可折叠 iPhone 的厚度将至少为 4.8 毫米。今年早些时候，供应链分析师郭明錤曾表示，这款设备展开后厚度将仅为 4.5 毫米，但苹果或许无法完全达到这一目标。 刘润金记者 王建设 摄

魅夜5.3tv?在世界各地，李瑞都喜欢跟人推荐成都。“很多外国人不知道成都，你一说熊猫的故乡，他们就知道了。讲讲成都的历史，再加上，我老婆做川菜是一把好手。”

魅夜5.3tv?所以纵观汪峰的感情经历如此丰富，网友们干脆在评论区许愿，希望汪峰别教唱歌了，不如教一教网友如何找对象谈恋爱。 张子磊记者 陈刚 摄

魅夜5.3tv?4.第四种是基于智能体系统的完整生态系统，这种技术代表着目前上下文工程的巅峰技术，它能让智能体利用函数调用和工具集成推理来与世界进行交互，并能够通过依赖于复杂的智能体通信协议和上下文编排，进而在多智能体配置中实现复杂目标。 胡秀平记者 许彦浦 摄

魅夜5.3tv?波兰足协主席切扎里-库莱沙表示：“我们相信这一任命将有助于国家队充分发挥潜力。我们的目标是晋级2026年世界杯决赛圈。我祝愿主教练好运，并保证他可以获得我本人、董事会以及足协全体员工的全力支持。”

魅夜5.3tv?能和大导演合作，王姬自=自然想要抓住这个机会，于是已经怀孕的王姬接下了这部戏，出演电影《北京人在纽约》，饰演“阿春”一角。那时候因为拍摄的环境比较艰苦，王姬身为主角戏份也比较多，于是劳累的王姬经常处于营养不良的状态。 李光志记者 马国根 摄

魅夜5.3tv?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。

魅夜5.3tv?目前国米被认为正在尝试引进亚特兰大的前锋卢克曼，他们也已经开出了一份4000万欧元的报价，不过亚特兰大的要价据说达到了5000万欧元。

魅夜5.3tv?以“成都外国语”为关键词在各网络平台进行搜索，在网易平台有64条结果，搜索出来的几乎都是同一文章。在今日头条、百度等平台，以“成都外国语”为关键词，搜索结果依然是上百条同名文章（以上搜索结果截至7月15日下午16点）。

魅夜5.3tv?当一个个大模型陆续横空出世，如何搅动人工智能的新风暴？进化中的AI继续钻进汽车，给智能驾驶带来怎样的想象空间？什么样的智能驾驶才真好用……

魅夜5.3tv?国际热核聚变实验堆（ITER）计划对外发言人拉班·科布伦茨（Laban Coblentz）也认为，“作为全球最大的聚变实验平台，ITER计划汇聚了来自全球的几万名科研人员开展国际协作。新奥在球形环氢硼聚变领域的积极探索，是对全球聚变科研发展的重要贡献。ITER未来希望加强与私营企业的合作，携手推动全球聚变科技加速发展。唯有通力协作，才能使关乎人类未来命运的聚变事业稳步向前。”

魅夜5.3tv?在各种类型的上衣之中，大家可以看一看白色的类型，干干净净的色彩，永远能够赋予女性极大的穿衣自由和诸多的搭配的选择。而且在搭配方式上进行转变，也能让整体穿搭拥有各种各样的风格。

魅夜5.3tv?2014年，英国政府就这项技术开展立法咨询，2015年2月，英国议会下院通过法案，成为世界上第一个将这项技术合法化的国家。英国人类受精与胚胎学管理局（HFEA）是该国胚胎学领域的管理机构，其管理风格号称“自由宽容又严格监管”。2023年，HFEA曾对外公布，有3位“三亲婴儿”在英国诞生，但并未跟踪其后续的健康信息。

魅夜5.3tv?在拉斯维加斯的四场比赛中，杨场均得到10.8分5个篮板3.8次助攻和2.3次盖帽。他每场有3.8次失误，我认为这些数据并不太重要，但它们也不是毫无意义。如果他在某些比赛中有统治级表现，那些数据就会更有意义。从我们看到的情况来看，瀚森确实有一些真正的优势。 迟峰记者 郭亮 摄

魅夜5.3tv?据悉，当年该校在广东省录取分数线高位运行，最高分达664分（对应排位1107名），最低投档线达624分（对应排位9667名）超过了“985”高校华南理工大学，追平了“985”中山大学的最低录取线。

魅夜5.3tv?新华社北京7月19日电（记者侠克）近日，新一轮高温天气袭来，气温“炎”值再度飙升。作为最严重的中暑类型，热射病具有高死亡率、高致残率的特征。如何识别和预防，听听专家怎么说。 刘正伟记者 郭钢 摄

魅夜5.3tv?母女俩在国内坐飞机的时候，就有粉丝拍到了现场画面，李湘王诗龄母女二人一出场就和别人不一样，穿衣打扮非常扎眼，妈妈一身黑衣服，女儿一套蓝色条纹套装，再戴上大墨镜挡脸，想不引起注意都难。

魅夜5.3tv?不过按照马斯克的说法，SpaceX 今年营收将达到 155 亿美元（IT之家注：现汇率约合 1112.83 亿元人民币），而 NASA 合同仅占 11 亿美元。根据马斯克提供的数据，NASA 合同占比约为 7%。

魅夜5.3tv?上海申花客场挑战北京国安的比赛中，赤道几内亚前锋路易斯-阿苏埃迎来中超首秀。开场仅7分钟，他便接高天意精准传中头球破门，帮助申花1-0领先。

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