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免费观看已满十八岁电视剧悠悠?近日，有网友称“7月12日下午，在海南海口美兰国际机场一即将登机结束航班上，有一16岁女孩产下一名婴儿”引发关注。该网友贴出的疑似机组人员的报备信息显示，航班登机即将结束时，乘务员称有位旅客即将分娩，乘务人员了解情况后，得知该旅客没有同行且怀孕，年龄为16岁。联系其父母，对方称已被航司拉黑导致无法乘飞，只能开车转轮渡。乘客男友表示无法前往海口。下午3时许，该旅客在机场方帮助下完成分娩，后急救人员将旅客和婴儿送医。7月16日，华商报大风新闻记者从海口120急救中心了解到，7月12日下午3时许，确有产妇从美兰国际机场送至海口市妇幼保健院。记者从院方知情人士处了解到，该产妇系未成年，但年满15周岁，故院方未进行报警处置。7月15日，产妇带孩子在家人陪伴下出院。 雷丁vs热刺：索兰克首发，丹索、本坦库尔出战，孙兴慜替补

免费观看已满十八岁电视剧悠悠?据报道，尤文将在接下来的几个小时内恢复有关穆阿尼转会的谈判，他们的目的是尽可能接近巴黎的要价，球员本人仍在要求永久转会。 陈斌记者 可方铭 摄

免费观看已满十八岁电视剧悠悠?什么是“地外人工光合作用”？人工光合作用实验为啥要在太空做？南京大学现代工程与应用科学学院教授姚颖方接受了记者的采访。

免费观看已满十八岁电视剧悠悠?北京市公安局相关负责人表示，自去年9月起，该局便成立了由刑侦总队牵头，内保局、环食药旅总队等多部门参与的工作专班，专项打击涉旅涉医等各类“黄牛”。如今，警方已与文旅、公园管理中心等七部门形成“公安＋行政”的闭环惩处机制，有效防范了旅行社、导游违法倒票和园区内外勾结倒票的情况。

免费观看已满十八岁电视剧悠悠?至此，黄山社区回迁安置工作圆满完成。下步，朝阳街道将持续加力推进城市建设工作，以更加坚定的信心、更加务实的举措，加快回迁安置工作，把群众的“呼声”变成“掌声”，奋笔谱写朝阳幸福安居新篇章。 杨荣江记者 周炫圻 摄

免费观看已满十八岁电视剧悠悠?不时有人过来，一位阿姨想买一张带扶手的中等椅子:“我妈以前很喜欢藤椅，凉快，坐着透气舒服。我年龄大了，能感受她的感受了。”但听到600元一张，阿姨犹豫了，“感觉女儿要说我的。下次再来看看。” 吕志道记者 张军海 摄

免费观看已满十八岁电视剧悠悠?“距离运动会召开还有不到一个月的时间，我们正全力以赴做好比赛筹备和各项保障工作。”梁洪郡介绍，运动会“能量传递”活动近日在八达岭长城启动，由8台人形机器人作为“火炬手”，完成了象征机器人生命之心的“能量方块”的传递。完成传递后，这些机器人还将佩戴“能量方块”，在经过首都“双奥遗产”等体育、文化和科技地标后回到运动会主场馆，将所有能量方块汇集后组成“智芯”并在开幕式上点亮。

免费观看已满十八岁电视剧悠悠?7月16日，四川西昌市人民医院主要负责人向新京报记者证实，因此前护士误发“出院带药”导致患者服用后出现不适症状，该院已经被卫健部门予以行政处罚，同时医院6名人员被问责，目前均已处罚到位。 高双强记者 李彦南 摄

免费观看已满十八岁电视剧悠悠?胡心瑶还有一个愿望：希望能够建一个病友之家，大家能够生活在一起。她说，自己已经有了一些初步的构想，会在今年国庆节左右开始组建。目前已经有20余人准备加入病友之家，计划租一套200平方米左右的房子，大家共同生活。 邢芳记者 胡建仁 摄

免费观看已满十八岁电视剧悠悠?事实证明，冯琳的选择是对的，在大学期间，冯琳成为唯一一个入选天安门领诵者，这就是说明了冯琳的优异之处，而在东方卫视舞台上，她也凭借青春阳光的主持风格很快收获了不少粉丝群体。作家武志红在听到冯琳讲述当年父母干预自己填报大学专业时的经历时，直言父母当时做出的这个是“一个非常平庸的选择”。在武志红看来，不管是外形也好气质也好，播音主持无疑是冯琳的最佳选择！

免费观看已满十八岁电视剧悠悠?在Perplexity、谷歌与OpenAI暗中角力硅谷版图的同时，一种名为“AI浏览器”的新物种开始涌现，从创业新贵Arc、Dia，到AI搜索公司下场打造的Perplexity Comet、Genspark，再到传闻中OpenAI即将发布的自有浏览器，赛道突然变得无比热闹。 张一博记者 徐国伟 摄

免费观看已满十八岁电视剧悠悠?公告称，根据《资产管理合同》约定，该集合计划原存续期限为自《资产管理合同》变更生效日起存续至2025年6月30日，2025年6月30日后按照证监会相关规定执行。为更好地服务集合计划投资者，经与集合计划托管行中国光大银行协商一致，并报告中国证监会，上海光大证券资产管理有限公司决定延长集合计划存续期限为自《资产管理合同》变更生效日起至2025年11月30日。

免费观看已满十八岁电视剧悠悠?黄色预警：6小时内降雨量将达50毫米以上，或者已达50毫米以上且降雨可能持续。城市、农田多处积水，部分道路管制。避免到涉山涉水景区，看见桥下积水要绕行。

免费观看已满十八岁电视剧悠悠?李兰迪、敖瑞鹏主演的古装探案剧《朝雪录》，自7月13日首播后，仅用3天，内容热度就一鼓作气冲破了9000大关，势头之迅猛，让人始料未及！

免费观看已满十八岁电视剧悠悠?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。

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免费观看已满十八岁电视剧悠悠?美国许氏参业集团董事主席兼创始人许忠政在威斯康星州种植花旗参已经50年，经历过许多风风雨雨。“这一次最严重，贸易战对我们公司的影响非常大。” 简经红记者 张惠中 摄

免费观看已满十八岁电视剧悠悠?这是首个针对「一线工程图纸修改任务」设计的大规模评测套件，旨在验证和揭示现有LLMs能否胜任土木工程等领域中真实的「打工任务」。

免费观看已满十八岁电视剧悠悠?打造绿色可持续供应链。全球工商界要加速落实联合国2030年可持续发展议程，协同推进民生福祉改善和气候治理，遵循世界贸易组织规则和多边环境协议，避免以应对气候变化为名采取歧视性绿色经济政策；大力发展绿色低碳经济，采用环保技术和可持续的生产方式，努力推动在农业、能源等重点领域运用、传播绿色技术，加快发展方式绿色转型，保护生态环境及生物多样性，同时有序推进新能源产业链合作，全面提升各国企业绿色电力消费水平，加强可再生能源、清洁能源、碳捕集利用、绿色燃料等方面技术交流，推动绿证规则和标准互认，构建能源绿色低碳转型共赢新模式。 王洪江记者 王伯朋 摄

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