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水仙🔞直播?根据金融监管总局披露的数据，2025年一季度，国有大行、股份制银行、城商行、民营银行、农商行的净息差分别为1.33%、1.56%、1.37%、3.95%、1.58%。不良率方面，国有大行和股份制银行最低，分别为1.22%和1.23%，城商行和民营银行的不良贷款率为1.79%和1.76%，农商行不良贷款率则达到2.86%。 璟悦长安热销幕后，有人笑，有人转身哭｜市场视察

水仙🔞直播?文件系统作为扩展上下文：将文件系统视为上下文窗口的扩展，可以克服固定大小上下文窗口的限制，处理更复杂、更长的任务。 张怀志记者 刘伟庆 摄

水仙🔞直播?此外，“七下八上”也是西北太平洋台风活跃的时期，由于台风本身携带大量的水汽，一旦在“七下八上”防汛关键期北上，会造成防汛形势陡然紧张。

水仙🔞直播?值得一提的是，在立法过程中一些民主党议员批评称，这项监管法案“过于简单”，未能充分保护消费者。一旦稳定币企业破产，可能带来政府出手救助的压力。一些立法者也对美国总统及其家族拥有的加密货币生意表达了担忧。

水仙🔞直播?当地时间7月17日，美国国会众议院通过了《指导与建立美国稳定币国家创新法案》，旨在对加密货币监管进行重大立法改革。该法案将提交美国总统特朗普，预计将由特朗普签署成为法律。众议院当日还通过了第二项范围更广的加密货币市场结构法案《清晰法案》，该法案将提交参议院审议，该提案旨在为数字资产建立一个更广泛、更有利于行业的监管框架。 骆春联记者 马丙友 摄

水仙🔞直播?第四，申花将对阵国安的连续进球纪录延续到18场，上一次被零封还是在2016年10月26日，当时两队互交白卷。第五，申花打破从未在工体取胜的魔咒。 钱昱龙记者 杨青英 摄

水仙🔞直播?贝尔加莫方面（亚特兰大俱乐部）已经基本认定球员将离队。 那不勒斯本周一直在追求这位球员，马竞和巴萨则已退出竞争。

水仙🔞直播?在新能源战场，如果按新能源汽车产业发展为“江苏十三太保”排名，当下“苏超”榜上的“风光”恐要全盘逆转。根据江苏省工信部门披露的最新数据，今年上半年，常州、南京、盐城、镇江、苏州五市新能源汽车产量占全省新能源汽车产量93.7%，“球霸”南通却不在此列。具体来看： 孙涛记者 韩健禄 摄

水仙🔞直播?近日，中国诚通与江苏省人民政府在南京签署框架合作协议，共同推动设立诚通科创（江苏）基金，总规模100亿元，由中国诚通集团、省战新基金、市创投集团，和江北新区高质量发展产业母基金共同出资组建。这只基金将在央地合作、资本赋能基础上，进一步链接江苏产研院资源，全面打通“研产贯通”生态链，助力新区科技生态营造。 马学坤记者 陈静 摄

水仙🔞直播?惠普公司总裁兼首席执行官恩里克·洛雷斯表示，中国是惠普全球规模最大、最具活力的市场之一，持续激发创新动能，在全球供应链中扮演关键角色。未来，惠普将坚定加大在华长期运营与合作，携手伙伴提供更优质的创新产品与服务，以科技赋能有意义的工作，助力企业在变革中实现可持续增长。

水仙🔞直播?曼城足球总监乌戈-维亚纳也对这笔签约充满期待：“尼潘是我们长期关注的潜力新星，这位18岁小将已展现诸多突出特质，更有巨大的成长空间。我们相信他未来将成为曼城的重要资产，并将全力支持他的发展之路。” 覃章勇记者 范小红 摄

水仙🔞直播?7 月 19 日，Genspark 也在社交平台上分享了 9 个与 ChatGPT Agent 的对比实例，显示他们输出的文档数据维度更丰富，排版更加美观。除了与 Manus 对比测试中类似的旅游行程制定、财务数据分析等案例外，他们还分享了一则视频生成能力的对比，指出 ChatGPT Agent 未能完成任务。

水仙🔞直播?如今在公牛对阵爵士的比赛，河村勇辉再度迎来爆发表现。公牛前两节持续碾压爵士，他们首节24-12净胜12分，次节27-16净胜11分，上半场已经51-28领先爵士23分优势。尽管爵士第三节略有追分，但公牛继续保持20+领先优势，最终也是完成一场大胜。

水仙🔞直播?张开宙导演显然没打算放过自己的标志性美学。暖黄滤镜让教室的夕阳像流淌的蜂蜜，冷色调家庭戏则把蒋峤西家的压抑感变成可视化的冰窖。

水仙🔞直播?“你们的联赛比英格兰联赛更注重战术，但我相信以他的身体素质，埃斯图皮尼安在任何地方都能表现出色。在左后卫位置上，要找到更强的球员并不容易。”

水仙🔞直播?在智能化方面，烈马新能源配备激光雷达及30+高精度传感器/摄像头，支持高阶辅助驾驶功能，智能化体验达行业顶尖水平。独家“越野路书”功能整合20+经典路线，用户可一键规划行程、记录美景并分享至亲友，打造专属户外探索体验。智能座舱预设小憩、宠物、露营等场景模式，满足多元化出行需求。

水仙🔞直播?随着时间的推移，王琳逐渐开始接受现实，她明白，爱情与亲情并不是单纯的付出与回报，而是一种相互理解与包容的关系。

水仙🔞直播?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。

水仙🔞直播?景区工作人员表示，这类佛像属于国宝。数年前，景区向上级文保管理部门提交了“刻字佛头”的文物修复方案，未获批准。文物修复修缮是有要求的，其中一个原则是“修旧如旧，最小干预”，“这些刻字看着碍眼，我们也想修复，但审批是有流程的。”目前，景区对文物的人防、技防、物防完备，后续会继续申请修复。 徐江兴记者 徐良文 摄

水仙🔞直播?目前，北京土地市场仅有一宗待拍的住宅用地，昌平新城东区二期CP00-1101-0033、0036地块、昌平新城东区四期CP00-1101-0044地块R2二类居住用地、A33基础教育用地、B1商业用地，地块起拍价格13.69亿元，预计将于7月31日开拍。

水仙🔞直播?直播吧7月18日讯 巴黎圣日耳曼新赛季的集结号角尚未正式吹响，但一场针对外租高薪球员的“大清洗”行动已悄然拉开序幕。本周，包括米兰-什克里尼亚尔、马尔科-阿森西奥、诺尔迪-穆凯莱、卡洛斯-索莱尔、伊利斯-乌斯尼和卢卡斯-拉瓦莱在内的多名球员，在完成例行体检后，已悉数回归俱乐部位于普瓦西的训练基地，跟随预备队恢复训练。据《巴黎人报》报道，这些球员均不在PSG下赛季的计划之中，他们的回归只是为寻找新东家做准备。 陈卫东记者 汤苏梅 摄

水仙🔞直播?已经当了两年楼栋外卖配送员的林华（化名）介绍，在观音桥单打独斗当配送员的很少，“单子多了一个人根本来不及，一般是有人负责接单，有人负责整理，有人负责外送，来不及时大家轮换。”

水仙🔞直播?斯瓦泰克在温网展现的正是这种基因：她本以红土见长，却将发球时速提升到120英里以上，用硬地化的打法征服草地。若她在赛场上大幅领先时突然谦让，反而会让人质疑其职业性。就像科比·布莱恩特的名言：“如果你看到我和熊搏斗，请为熊祈祷。”

水仙🔞直播?中国青年报客户端讯（中青报·中青网记者蒋雨彤）7月18日17时33分，由北京首都机场飞抵浙江丽水的CA1873次航班，接受丽水机场准备的民航界最高礼仪“水门礼”。丽水机场宣告正式通航，成为浙西南革命老区推动共同富裕先行示范的强大引擎。 ，更多推荐：水仙🔞直播