国产精品黄片

国产精品黄片?敖瑞鹏将“少年将军”与“儒雅权贵二代”的身份，诠释得淋漓尽致，可以披甲无敌于世间，也可以穿上锦服，安慰眼前人，贵气与英气同存，这算不算是“雷无桀长大了，萧瑟可以放心了，雷无桀终究是有了萧瑟才有的贵气”？ 拔出萝卜带出泥！49岁赵薇现状被曝，原来圈内封杀只是冰山一角

国产精品黄片?本届共计58家生态伙伴参与，联合OS、算法、设计公司、终端类伙伴公司等全产业链生态资源，共同展示与瑞芯微合作的最新成果，打造AI应用新生态。 李秀明记者 叶红兵 摄

国产精品黄片?当地时间7月2日，美媒彭博社援引知情人士消息称，美国苹果公司最大的iPhone组装商富士康，已要求数百名中国工程师和技术人员，从其位于印度南部的iPhone工厂返回国内。具体原因尚且不明。

国产精品黄片?北京时间7月20日，据名记Shams报道，马库斯-斯马特已同意与华盛顿奇才队达成合同买断协议，计划在度过澄清期后与洛杉矶湖人队签下一份两年1100万美元的合同。

国产精品黄片?整体上，在娃哈哈陷入品牌老化危机，市场份额被农夫山泉跟元气森林大幅蚕食的背景下，我对宗馥莉主导的改革持肯定态度。娃哈哈需要宗馥莉这样的改革派，而不是墨守成规的守旧者。 吴泽成记者 杨荣 摄

国产精品黄片?“上赛季夺冠非常积极，本赛季首要目标是能在四项赛事中保持竞争力，这必须成为接下来的方向，球队上次多线争冠还要追溯到2019年。” 艾如江记者 崔睿珂 摄

国产精品黄片?具体到已上市的银行，出现“倒挂”情况的银行比例超过四分之一。Wind数据显示，今年一季度，42家A股上市银行中，共有11家净息差数值低于不良率数值，出现“倒挂”情况，包括1家国有大行（交通银行）、2家股份行（华夏银行、民生银行）和6家城商行（北京银行、西安银行、上海银行、郑州银行、贵阳银行、兰州银行）、2家农商行（紫金银行、青农商行）。

国产精品黄片?由于人才的薪资成本逐年上升，企业也加强了对人才的盘点和评估，例如将员工划分为A、B、C类，在高薪、期权、发展机会上显著偏向A类（明星）人才。 李坤校记者 朱建强 摄

国产精品黄片?骆豪希望公司能从零售商向批发商的角色转变，要实现这一过渡还需要很多条件。“在美国做批发，会面临两个问题：一是要让客户立等可取，那就需要足够的资金去囤货；二是仓库要有支持大批量囤货的面积，就得支付更多的租金。”这对骆豪而言仍是考验。 刘振国记者 韩应求 摄

国产精品黄片?泰国国家气象局21日发布的警报称，受“韦帕”影响，泰国约一半地区接下来几天将遭遇强风和强降水。其中东北部、东部和南部地区的五个府受风暴影响最大。强降雨和强风可能引发山区省份的山体滑坡和洪水，以及沿海省份海面的大风浪。

国产精品黄片?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。 刘志记者 洪怀德 摄

国产精品黄片?新京报记者调查发现，部分线上社交软件以“交友”为名，提供语音和视频两种互动模式，语音厅内，2元可和主播基础互动，30元升级私密聊天，250元建立“虚拟恋人”关系；视频服务则定价更高。随着付费金额的增加，服务内容也逐渐从“素”转向“荤”，最终演变为大尺度的语音服务。

国产精品黄片?动力方面，全新三菱帕杰罗，将搭载一套2.4L插混动力系统+双电机的组合，最大功率为225kW，柴油版车型或搭载2.4L发动机，最大功率为150kW。关于新车的更多消息，懂车之道将继续关注。想要了解更多新车资讯，购车行情，欢迎留言互动。大家购车一定要理性消费。（图：来源autoevolution；文：懂车之道 李伟 编辑）

国产精品黄片?深圳市市场监督管理局其中一份答辩状中指出：“原告作为成年人应当对自身行为负责，其主张不知情但未提供有效证据”，同时强调登记机关 “已尽法定审查义务”，行政行为事实依据充分、程序合法合规。

国产精品黄片?落网的大丘迟迟不肯交代其他人，警方是想尽办法，终于通过大丘的老相好让大丘松了口。大丘的这个老相好为他生了一个儿子，但大丘一直都并不知道，直到一个八岁孩子出现在面前，大丘是又激动又遗憾。虽然内心已经有所触动，但大丘并未松口。

国产精品黄片?叙利亚是双方最直接的对峙角斗场。自2024年末巴沙尔政权垮台后，土耳其和以色列竞相争夺对叙利亚战后秩序的主导权。土耳其持续扩大在叙影响力：支持目前掌权的盟友势力，力主建立一个亲安卡拉的稳定、集权政府。土耳其已控制叙利亚北部的大片区域，并渴望在全国拓展其经济与军事存在。以色列则加紧发动空袭行动，支持库尔德人与德鲁兹派自治，同时因叙利亚新统治者与吉哈德组织间的渊源而对其深怀疑虑。

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国产精品黄片?陈华则表示，“祝贺申花基本拿下魔鬼客场，今年再不拿冠军，就说不过去了。塞蒂恩和穆斯卡特太像了，高压进攻，宁愿冒险，不太注重防守的针对性。这场3-1，怎么和足协杯上海德比的进程，好像一模一样。”

国产精品黄片?“中国已实现电动化换道超车，智能化方面终端市场先行，产业生态日趋丰富。”张永伟在论坛发言中提出，当前核心任务包括两个阶段目标：2025至2030年，加速普及辅助驾驶，扩大用户基础，培育智能驾驶文化。 李彦青记者 赵学峰 摄

国产精品黄片?中国国家数据局副局长陈荣辉在当天的会上指出，中国已建成全球技术领先、规模最大的信息通信网络，5G应用融入97个国民经济大类中的86个。中国人工智能大模型建设和细分场景应用快速推进，覆盖能源、教育、交通、医疗等各个领域。(完)

国产精品黄片?疫情范围也有所扩大。佛山市内，禅城、南海两区亦查出新增病例。禅城区49例，主要集中在石湾镇、祖庙、张槎街道；南海区34例，主要集中在桂城街道。 张小红记者 胡顺开 摄

国产精品黄片?当下正值影视寒冬，影视项目数量减少，竞争愈发激烈，像翟潇闻这样既非头部、也不算大热的艺人，能拿到男女主资源就该烧高香了，不管和谁搭戏、搭几次，都该珍惜，实在没什么可挑剔的。

国产精品黄片?《解放军报》刊发题为《牢固立起政治干部形象威信的铁规矩硬杠杠》的评论文章指出，日前，中央军委印发《关于大力弘扬优良传统、全面肃清流毒影响 重塑政治干部形象威信的若干规定》。这是全面贯彻新时代政治建军方略，以整风精神深入推进政治整训，在新起点上弘扬政治工作优良传统、加强政治干部队伍革命性锻造的重要举措。

国产精品黄片?在新品竞争方面，大窑努力摆脱“单品依赖症”，但新老品牌加速布局无糖茶、气泡水等赛道。老牌国产汽水中，冰峰、北冰洋等纷纷推出新品；新消费品牌里，元气森林开创“0 糖”概念，农夫山泉拓展多品类。相比之下，大窑在新品类竞争中优势不明显。 ，更多推荐：国产做受 高潮久久五通魔神