裸交自慰

裸交自慰?刘慧17岁时成为银川一中工人，1979年考入银川师范学校大专班中文专业学习，毕业后任银川市郊区掌政中学教师，此后曾担任银川市供销社党办宣传干事、银川市供销社团委副书记。1987年，刘慧成为共青团宁夏回族自治区银川市委副书记，1992年升任共青团银川市委书记、共青团宁夏回族自治区委副书记，1995年，尚不满36岁的刘慧开始担任共青团宁夏回族自治区委书记。1998年，刘慧调入地方接受历练，担任宁夏回族自治区银南地委副书记，吴忠市工委、吴忠市委副书记（正厅级），3年后重回自治区政府担任民政厅党组书记、厅长。2003年，43岁的刘慧当选宁夏回族自治区政府副主席，2007年升任自治区党委常委，2013年53岁正式被任命为自治区政府主席。 韩鹏：新外助取代谁要和俱乐部相同 我是年轻教练也要总结和提高

裸交自慰?打开京东App搜索“七鲜小厨”，可以发现这家京东自营外卖店带有“即提堂食”的标签，客单价约为25-35元，补贴后价格约为15-20元，目前只接入了京东一个平台。小红书等平台上，也有用户自发晒出笔记称“京东真的越来越全面了”。 张宁记者 李建勇 摄

裸交自慰?去年6月，中方决定对新西兰、澳大利亚、波兰3个国家持普通护照人员试行免签政策。埃弗里特说，这极大方便和鼓励了澳大利亚人到中国走走、看看。“非常期待澳大利亚能够真诚地继续和中国多接触交流，友谊是相互和平等的。”（完）

裸交自慰?据赵先生回忆，彭宇轩在车上称自己的贵州朋友免费给他提供路费，邀请他到云南玩。赵先生警惕地告诉彭宇轩，自己就是临沧本地人，临沧不是旅游城市，怀疑他遭遇了“电诈”。车上恰有另一人来自贵州，听完彭宇轩对“贵州朋友”的叙述，亦觉得不靠谱。

裸交自慰?若非在那个赛季的足总杯决赛中以1-2憾负曼联，琼斯本可与队友成就三冠伟业。这位以铁血斗志征服KOP看台的硬汉，在1978年1月完成红军百场里程碑，总共为球队贡献3粒进球。同年因主力位置变动，他告别安菲尔德重返雷克瑟姆，后又效力切尔西与哈德斯菲尔德镇，最终在母队挂靴。 刘延斌记者 马海龙 摄

裸交自慰?V2M4提出一套系统化的五阶段方法，直接从单目视频构建可编辑的4D网格动画资产。该方法以“生成高质量显式网格+拓扑一致+纹理统一”为目标，从结构、外观、拓扑和时序角度逐步优化模型，输出可直接用于图形/游戏引擎的4D动画文件。 黄国荣记者 杜叶飞 摄

裸交自慰?天眼查App显示，近日，因王某某未履行致歉义务，迪丽热巴申请强制执行，北京互联网法院公告迪丽热巴与其网络侵权责任一案判决书。

裸交自慰?项目还促进了本地就业。中方工程师手把手向毛方员工传授技术，培养出大批钢筋工、测量工、试验员等技术人才。“许多当地员工被其他项目争抢，我们培养的人才真正得到了认可。”项目施工技术组组长张会杰说。 孟丽红记者 张楸长 摄

裸交自慰?利物浦下半场阵容：马马尔达什维利（59'佩奇）、远藤航、科纳特、基耶萨、加克波、齐米卡斯、赫拉芬贝赫、本-多克（74'斯蒂芬森）、凯尔凯兹、弗林蓬、布拉德利。 牛素芹记者 杨天奇 摄

裸交自慰?自2018年确诊过敏性紫癜以来，2003年出生的胡心瑶的生活就一直围绕着“治病”和“挣钱”两件事展开。 她曾想过放弃，但身边人的帮助和善意支撑着她继续活下去。面对高昂的治疗费和困难的家庭条件，她16岁开始打工，一天工作20个小时，把全部收入用于治疗。但病情却一直在恶化。

裸交自慰?尽管曾凡博此前在6月份曾经奔赴德国治疗，但如今根据中国男篮医务组的评估，曾凡博尚未达到能够随队出战亚洲杯的水平，自然是无缘参赛。 张东辉记者 马建 摄

裸交自慰?现代的前沿大语言模型（LLM）现在提供 128K 甚至更多的 token 上下文窗口。但在真实的 Agent（agentic）场景中，这通常是不够的，有时甚至是一种负担。这里有三个常见的痛点：

裸交自慰?BB机、条纹衬衫、带天线的手机……剧组怕不是把义乌小商品市场搬空了。当秦昊梳着油头、身穿POLO衫配白袜亮相时，顿时感觉我爸的青春复活了。

裸交自慰?其中，导电纤维战斗部质量490千克，内含90枚子弹药，用于破坏军用变电站、发电站等供配电系统，最大抛撒面积不小于1万平方米。

裸交自慰?点进去一看，原来是组合X玖少年团宣布解散，X玖少年团所有成员都完成了ID“去前缀化”，而肖战作为最后一个“松绑”的成员，为这个组合的九年历程画上了句点。

裸交自慰?同年6月，阿里巴巴启动“云钉一体”战略。这个决策的背景是华为云、腾讯云等竞争对手正快速追赶，阿里面对竞争压力，将阿里云（提供底层技术能力）和钉钉（提供应用层入口）捆绑，让钉钉带动阿里云的收入增长。

裸交自慰?更具说服力的，是享界 S9T 在智能辅助驾驶领域具备的潜力，这主要源于华为日渐成熟的智能辅助驾驶解决方案，以及这款车领先的感知硬件配置。

裸交自慰?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。

裸交自慰?但是试用过 TicNote，她发现这东西好啊。几分钟就能出会议总结和思维导图，超长续航不用担心中途宕机，即使来电话也不会被打断录制。 赵保国记者 陈振 摄

裸交自慰?对于短时间内的合作成果，郑州公交集团相关负责人介绍：“目前建成的佛岗公交场站物流分拣转运中心现有顺丰物流车辆9.6米厢货4辆、4.2米厢货14辆、小型厢货19辆、电动三轮车56辆，在岗人员90余人，自开通以来已累计收派快递货物500余吨，基本达到‘大幅提升末端配送效率，降低物流配送成本，提高公交资源利用率’预期效果。其余9处公交场站已确定合作方案，双方正在积极推进。”

裸交自慰?直播吧7月21日讯 米兰市长朱塞佩-萨拉的政治危机让圣西罗球场的未来再添悬念。尽管萨拉因米兰检察院对六名涉案人员的逮捕令申请而被列为74名调查对象之一，包括城市规划委员詹卡洛-坦克雷迪等，但萨拉已获得米兰民主党支持，明确表示将继续留任。这一决定直接关系到国际米兰和AC米兰联合收购圣西罗球场的进程，原定7月31日前完成的政府审批程序，现已确定推迟至9月进行。 田海民记者 朱高产 摄

裸交自慰?智驾走出实验室正成为今天每个人日常接触的关乎生活便利同时也关关乎生命安全的通用技术，它理应让各方探讨，但只有理性的辩论才能让它引发的各种不容易发现的危害被充分关注，并给出最符合大众利益的解决方案。‍‍

裸交自慰?记者打开抖音APP搜索“随心团”发现，当前北京区域入驻商家以连锁品牌为主，入驻商家包括必胜客、华莱士、塔斯汀、达美乐、麦当劳、味多美、蜜雪冰城、茶百道等。

裸交自慰?“我认为中国在胡萝卜和大棒之间的权衡是——如果你强大，我就给你胡萝卜。如果你弱小，比如欧洲，我就给你大棒。”法国外贸银行（Natixis）亚太区首席经济学家艾丽西亚·加西亚·埃雷罗（Alicia Garcia Herrero）在同一场活动中表达了这样的观点。 ，更多推荐：日韩综合