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黄版抖音app?有一次陈佩斯演完一部话剧，因为体力不支出来的时候都要扶着墙走路了。尽管如此，他还是坚持在舞台上表演，认真的演习。 董璇张维伊婚宴敬酒照、伴娘团曝光，其女儿小酒窝成“最萌亮点”

黄版抖音app?中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏在会上发布的《数据库发展研究报告(2025年)》指出，当前全球数据库市场进入高质量发展，我国数据库市场规模持续扩大；技术融合创新发展，数据库技术迈入AI原生时代；我国数据库应用程度不断深化，在重点行业加速落地，自主可控能力日益增强。 许燕记者 王敬超 摄

黄版抖音app?正当大家惊讶于这对已经结婚八年、有了三个孩子的夫妻竟然走到这个地步时，一个平静的周五晚上，李靓蕾在网上发布了一条几千字长文，在其中不仅说起了自己在这段感情中的感悟，还控诉丈夫在婚姻上究竟做了什么。

黄版抖音app?7月8日晚间，科创板公司上纬新材公告，智元机器人相关主体计划收购其66.99%股份，交易完成后，实控人将变更为智元董事长兼CEO邓泰华。这一动作迅速被市场解读为智元可能借壳上市，冲击“具身智能第一股”。

黄版抖音app?13岁的仁龙跪在继父坟前，痛哭着告别：“我要去更远的地方读书，可能很久都不能来看你，不管我走多远，这里永远是我的家，我不会忘记你对我有多好。”韦仁龙说，他会打工供自己上学，一定完成继父的遗愿。2020年是韦仁龙参加高考的那年，有传闻说，他以707分考入梦寐以求的北大，但这个消息一直没有得到证实。李小萌说：“我相信，即便不是北大，他也走出了自己的一条路，开启了自己的人生新篇章。不管现在活得是精彩还是平常，好好活着，是我们所有人对韦仁龙最大的期望。” 黄炳珍记者 许少辉 摄

黄版抖音app?据此前消息，2001年，韦仁龙出生于广西河池市王里村，幼年父母双亡，12岁时疼爱他的继父也因病离世，成了无依无靠的孤儿。韦仁龙靠着捡垃圾赚学费，立志用读书改变命运，用自己的坚韧，把命运的烂牌打成了翻盘的希望。 刘素兰记者 张俊 摄

黄版抖音app?作为电动汽车的核心部件，新能源电池的电量和续航能力直接影响电动汽车的整体效能。倘若新能源电池发生衰减，造成车辆续航里程不足，购买方如何维权？近期，上海市松江区人民法院审结了一起涉新能源汽车电池的买卖合同纠纷案。

黄版抖音app?特朗普重返白宫后，又搞出个“次级关税”。3月，白宫就说，谁要敢买委内瑞拉、伊朗的石油，就等着被加税；现在又准备用到俄罗斯头上。 扈小贵记者 廖灿明 摄

黄版抖音app?在安庆市怀宁县永新村丁氏宗祠戏台，团队中负责影像记录与整理的舞台美术专业2023级研究生岳崇志，被一张记录着昔日盛况的照片深深触动——照片上，身着鲜艳戏服的演员正在台上翩跹起舞。然而此刻，透过他的取景框，只剩空旷寂寥的戏台，昔日热闹景象已不复存在。 周宗锋记者 饶福生 摄

黄版抖音app?故城县人民法院的民事判决书显示，法院一审认为，“原、被告婚后夫妻感情尚可，从双方书信、微信聊天记录可看出，双方是有夫妻感情的，虽然在日常生活中有矛盾，经营生意中意见有分歧，双方均做出过不符合道德水准的行为，导致夫妻感情出现裂痕。”“但双方毕竟结婚近二十年，原告要求与被告离婚，被告愿意原谅原告曾有的过错，坚决不同意离婚，说明夫妻感情尚未完全破裂，双方均应改正自己的不足，互相谅解……”

黄版抖音app?今年5月初，天气转暖后，他突然疯狂咳嗽，出现嗓子疼、结膜炎和过敏的问题，在医生朋友提醒下，他意识到这可能是甲醛超标引发的身体问题。 周土山记者 李新义 摄

黄版抖音app?虽然这些数据反映出苹果在 iPhone 用户中蓝牙耳机市场份额有所回升，但并未表明其市场份额超越了之前的高点。市场规模正在缓慢增长，苹果的份额虽然保持稳定，但并未进一步扩大。

黄版抖音app?此外，报道中还提及，这些年，海军山东舰起降保障中队，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，不断刷新中国航母战斗力指标纪录。

黄版抖音app?邓弗里斯确实是一名出色的球员，他的价值甚至可能超过2500万欧的解约金，这项条款是国米当初为满足球员和其经纪人的要求、又因合同即将到期而特意设定的。只不过，邓弗里斯最近有了一位新的经纪人：门德斯。

黄版抖音app?谈及以后打算，周师傅说，慢慢来吧，目前也只能走一步看一步，看妻子以后能否恢复生活自理，“只要我俩天天在一起，日子就有盼头，也十分感谢广大乘客的理解和支持。”

黄版抖音app?我说电影拍得很姜文，不只是因为那标准的80年代复古美学，那摩托车穿越四季的魔幻史诗感，还有那梦幻镜头里，被拍得绝美的马丽辛芷蕾。

黄版抖音app?报道中表示，拜仁已经为沃尔特马德向斯图加特提交了第二份报价：固定转会费5000万欧元，外加500万欧元浮动奖金条款，以及未来转会的10%二次分成条款。

黄版抖音app?即使完成空间对齐，初始生成的网格外观往往与输入视频存在一定外观差异。为此，V2M4借鉴图像编辑中的null text optimization策略，对生成网络的条件嵌入进行微调，以DreamSim、LPIPS、MSE等指标衡量渲染结果与参考视频帧的相似度，从而优化嵌入向量，使生成的网格外观更加贴合原视频，实现更高质量的外观一致性。

黄版抖音app?紧随智元之后，宇树科技宣布启动上市辅导，成为其强有力的对手。仅从融资情况来看，天眼查信息显示，宇树科技自成立以来已完成10轮融资，投资方包括中国移动、腾讯投资、阿里巴巴、蚂蚁集团、中信证券、顺为资本等多家知名机构。 张会记者 许燕 摄

黄版抖音app?如前文所说，家长可以在公办和民办学校之间二选一，有部分摇中了成外的家长，基于家庭实际情况，最终选择了公办学位。因此，成外就产生了257个补录计划，并吸引了829名学生报名参与补录，摇中率为31%，比第一轮的摇中率还要低，根本不存在招不够的情况。

黄版抖音app?她当场就崩溃了，不是耍大牌，是心疼艺术被如此轻慢，这事也成了压垮骆驼的最后一根稻草，她萌生了退意，说这可能是自己最后一次录综艺。 罗辉英记者 单红笔 摄

黄版抖音app?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。

黄版抖音app?三是安全性冗余。是否具备多传感器融合感知能力（摄像头+雷达+高精地图互补）？面对突发状况（如横穿行人、加塞车辆）的处理效率如何？

黄版抖音app?可成长过程中遭受过的攻击和恶意，父亲长期的疏离，母亲离世后的孤独，十年减肥留下的身体和情绪后遗症，都让她的坚强变得有缝隙。 ，更多推荐：扌喿辶畐的小游戏