一二三四五无人区

一二三四五无人区?帕斯夸莱-瓜罗的报道指出，现年27岁的卢克曼想要在今夏转会，亚特兰大也已经了解了球员的意愿。目前国米还没有向亚特兰大开出正式报价，不过这份报价很快会出现，加上奖金报价的数额将会达到4500万欧元。 爱泼斯坦案难降温 特朗普重复改口 马斯克直接开喷

一二三四五无人区?不过，很多网友认为，黄杨钿甜的星途被毁了。因为在娱乐圈戴假的东西，是一个大忌。正如大家都知道的，明星的收入一部分来源于演戏，大部分来源于代言。 李兴春记者 尹兰芳 摄

一二三四五无人区?2016年，谢婷婷参加中国内地综艺节目《来吧冠军》，挑战网球大满贯得主李娜与丈夫姜山，当时她的表现还让不少网友感叹暴发力很强。

一二三四五无人区?官方同时强调，该读卡器采用 CNC 一体成型铝合金外壳以保证散热，同时引入 Thunderbolt PCIe 带宽动态分配技术，实现雷电 3/4 或 USB4 接口即插即用，可应对即时性的 4K / 8K RAW 格式的高码率视频文件传输。

一二三四五无人区?当山姆开始随意进行选品，会员们再也买不到自己喜欢的商品，再也没法对山姆的商品闭眼入的时候，山姆的神话破灭，也就是早晚的事。 匡严记者 申永刚 摄

一二三四五无人区?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。 崔峻廷记者 郭海民 摄

一二三四五无人区?2025年2月，张女士自称在国外某医院进行了检查，其提供的检查报告的中文翻译显示： “转移至腰椎（L4）的癌，切除。与透明细胞肾癌的转移一致”。在张女士给上文北京某康复医院的律师函中，张女士声明“后在其他医院确诊出肾癌，恶性，并转移至腰椎，骨癌四期（晚期）”。

一二三四五无人区?需要提醒的是，短路情况下，充电宝会持续升温，常见的灭火器没有太大效果，无法使充电宝降温，容易造成复燃。因此，充电宝起火的最佳灭火方式还是用水。 段少喜记者 李金罗 摄

一二三四五无人区?连日来，受持续高温晴热天气影响，四川电网用电负荷持续攀升。7月17日晚，有多名网友反馈，成都龙泉驿区多小区停电，快被“热化了”，天府逸家小区内有多人被困电梯长达40分钟，还有老人因缺氧晕倒。 张兵记者 满永才 摄

一二三四五无人区?2024年12月25日上午，阿塞拜疆航空公司的一架从巴库飞往格罗兹尼的客机在哈萨克斯坦阿克套附近坠毁。机上共有5名机组人员和62名乘客，共有29人幸存。

一二三四五无人区?“现在我家里人和我姐夫家属都在北京等我姐姐的处理结果，我姐夫也在养伤，起不来床，我姐夫不想让任何人诋毁他对我姐的爱。”周辉的妹妹说，姐夫明确表示不会要任何补偿，但车祸事故赔偿他们家会给姐夫一部分，姐夫只想带姐姐的骨灰回河北邯郸老家，家里后事已经安排好了，等事故处理结果出来，会一起回邯郸去安葬姐姐，请网友们让逝者安息，再不要乱猜疑。 田维成记者 徐瑞刚 摄

一二三四五无人区?同样在近期抓住机会的还有寒武纪。根据此前发布的一季度财报，这家公司的营收从去年同期的0.26亿暴增至11.11亿，并首次在单季度实现盈利。尽管这段时期与英伟达H20的对华禁售并不完全重叠，但考虑到下游厂商的备货周期，已经足够说明问题。

一二三四五无人区?最方便的就是这个可视化设计啦，敷着的时候完全不耽误做别的事，不管是学生党还是上班族，平时用它给眼睛做个护理，既能缓解疲劳还不耽误事儿，真的超实用～

一二三四五无人区?在归队前一天，特尔施特根来到俱乐部位于圣胡安德皮的体育城，与主教练弗里克进行了交谈。弗里克明确告知他，新赛季的计划是让从西班牙人引进的加西亚担任主力门将，这意味着特尔施特根的出场机会将大幅减少。

一二三四五无人区?她的改革措施包括推出新产品吸引年轻消费者，以及调整销售渠道。今年5月，“娃哈哈”商标从杭州娃哈哈集团转移至杭州娃哈哈食品公司，这一动作被市场解读为可能为IPO做准备。

一二三四五无人区?随后S妈还祝福了两人新婚，可到了凌晨，S妈就又开始发难，要求汪小菲将旧车拿钱换了，并指责马筱梅：老公欠的钱赖着不还吗？要多久？

一二三四五无人区?值得一提的是，过去两年的GTC大会上，黄仁勋曾展示了多款来自国内厂商的人形机器人，而在这次的“链博会”展台上，英伟达则带来了诸如“加速进化”、“智平方”等人形机器人新秀企业，主打一个“一碗水端平”。

一二三四五无人区?而在球衣收入这方面，皇马依然以每年2.6亿欧位居榜首，主要收入来源为阿迪达斯，他们自1998年起为球队提供装备，每个赛季支付1.2亿欧。自2013年开始成为皇马赞助商的阿联酋航空则每年支付7000万欧，双方的合作协议2026年到期。

一二三四五无人区?虽然现在说出来感觉有些羞耻，但在我被IE浏览器困扰的那些年，我确实有过一段长期使用360浏览器的时间，主要是当时没什么机会接触到国外浏览器，自带一身插件，还能同步书签的360浏览器就成了挺方便的平替。 王鹏记者 张换平 摄

一二三四五无人区?COSMO：这次的剑破墨魂主题是根据你过去参演的角色量身定制的，每一组的妆造风格不同，拍摄方式不同，你是如何代入情绪的？

一二三四五无人区?“斯卢茨基的申花真不怕你压出来进攻的强队，就怕你用相同蹲坑战术软磨硬泡，具体要问深圳新鹏城，他们有秘籍。另外，成都蓉城认真踢，技战术风格也有点克申花。至于穆斯卡特和塞蒂恩这种进攻足球的理想主义者，在和俄罗斯人的直接对话中，肯定是吃亏的。当然，联赛还没结束，接下来肯定还有不少冷门，拭目以待。” 王粉爱记者 李连重 摄

一二三四五无人区?在第三届中国国际供应链促进博览会设置的智能汽车链展区，30余家中外企业和机构集中展示产业链上中下游的关键技术和产品，从核心原材料、关键元器件到三电系统、智能网联，再到纯电、混动等不同技术路线的智能汽车产业链，生动呈现产业协同创新发展的成果。

一二三四五无人区?最终，将估计得到的相机轨迹反向应用于每一帧3D网格，从而将网格从标准姿态中“还原”回视频中的真实空间位置，实现真实的动态建模。

一二三四五无人区?据财经无忌报道，在谈到宗馥莉被同父异母的弟妹宗继昌、宗捷莉和宗继盛起诉时，宗馥莉亲叔叔宗泽后并不认为这3个非婚生子女存在过错，反倒觉得是"宗馥莉不够豁达"，"从小自私，六亲不认"，"她的心胸不够宽广，大家都是她父亲的子孙，实在没必要斩草除根。她身为大姐，有责任照顾弟妹，如今她竟妄图独占父亲留下的财产，要那么多钱财有何用呢？到了另一个世界又无法花销。" 
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