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蜜桃AV?中国教育科学研究院研究员储朝晖对中国新闻周刊表示，针对公示中获得菲律宾学校学历和学位的人，首先是要核实其是否有真实学习与考核过程，还是只用缴纳学费就可以获得相应的学位学历证书。他说，此类东南亚博士在中西部地区较常出现，他在调研期间发现，当地高校引进的部分东南亚博士在学术能力上存在明显不足，甚至无法达到基本的论文写作要求。 罗马诺：切尔西希望4000万欧出售维加
，马竞拜仁多家英超球队有意

蜜桃AV?比如迪丽热巴主演的《利剑玫瑰》，以现代都市为背景，但镜头对准了拐卖妇女儿童的社会热点话题，直面人性深渊，还没播出就已经让人期待不已。 刘志成记者 赵桃云 摄

蜜桃AV?之所以先前未处分，因为阮富仲在世时曾承诺对主动辞职的干部给予从轻处罚或不处罚。但之后，越共中央纪律检查委员会通过加强党内纪律监督的决议，使上述官员不再享受原有的岗位退休领导待遇。

蜜桃AV?杨幂在这部电影中饰演的是郑玉婷这个角色，丈夫需要离开家里务工，杨幂送丈夫离开的时候站在屋檐下，一句话都没有说。

蜜桃AV?美国问题专家吕祥此前在接受《环球时报》记者采访时表示，从数据来看，中国公民持有的美国农地占比极小，不值得大肆渲染，然而，美国政府却刻意炒作这一话题，一方面是为了迎合美国社会中普遍存在的反华、恐华、仇华心态，通过制造舆论热点来转移国内民众的视线，为其国内的政治目的服务。“另一方面，也反映出美国一些地方利益的担忧，他们担心外国资本进入会冲击其在土地市场的优势地位，尽管目前并无证据显示中国公民有大量购买美国土地的趋势。” 杨忠文记者 王明均 摄

蜜桃AV?直播吧7月22日讯 据比利时媒体HLN报道，贾沙里在今天的训练中与其他一线队球员一起进行了前15分钟的训练，随后进行个人训练课。 张跃文记者 冯福清 摄

蜜桃AV?去年网上掀起一阵网暴农夫山泉、网暴钟睒睒的风气，很大程度上，就是一些别有用心的媒体，利用民众朴素的爱国心和对娃哈哈的喜爱，去带节奏。

蜜桃AV?昆茨表示：“我们无法再单纯依靠控球打法在德甲立足，我们必须努力工作才能留在这个联赛。但同时，我们也充满雄心壮志。” 郭立功记者 高金才 摄

蜜桃AV?莫拉维还说，根据调查，涉事加油站销售掺水劣质燃油。“该加油站此前有过类似违规行为”，莫拉维说，佩泽希齐扬并未惊动地方政府，而是自行安排出租车继续行程，“既未联系省长办公室，也未请求协助，他只是搭乘出租车离开。” 马妹霞记者 戴国均 摄

蜜桃AV?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。

蜜桃AV?李先生告诉记者，儿子失联后，河南警方一直在全力搜索、调查。家属从警方处确认，李炎昊6月20日下午在商丘站乘坐G1949次高铁，当日15时在郑州东站下车，当日18时20分在郑州新郑机场乘坐SL965航班飞往泰国。家人们还从警方处得知，有人通过网络给儿子预订了泰国曼谷某三星级酒店的房间，预订订单显示6月20日入住、6月23日退房，但是实际上房间并无人入住。 曹立涛记者 王圣博 摄

蜜桃AV?杨天婴则分析了国安失利的原因，“国安输的不冤枉，申花的战术更加务实，充分利用国安传接球慢，防线身后空间大的问题 ，同时申花防线中卫几乎把国安所有传中球都解围了，国安输掉比赛是应该的。”

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蜜桃AV?7月21日消息，抖音已上线电影评分功能。目前，抖音院线电影已公开披露包括《酱园弄》《侏罗纪世界：重生》在内的数部电影评分，其中，《酱园弄.悬案》《侏罗纪世界：重生》抖音评分分别为：6.2分、5.9分。

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蜜桃AV?第14轮客场负于新鹏城之后，申花在积分榜上滑落到2位。尽管之后2战保持全胜，但在16轮之后，申花仍然在与国安同分的情况下，以净胜球劣势而排名第二位。

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蜜桃AV?此前，一位外卖平台人士曾对记者表示，从目前行业的整体格局来看，零售的数字化程度并不高，远场的零售占整个数字化的比重是更大的，近场即时零售的占比可能不到5%，仍在一个快速增长的阶段。 党晓艳记者 黄学强 摄

蜜桃AV?门德斯近日在巴塞罗那，不仅在日前完成了亚马尔的续约，还与巴萨主席拉波尔塔以及管理层成员如德科、博扬、埃切韦里亚一起在餐厅吃饭庆祝。据西班牙电视节目El Desmarque透露，在这顿饭期间，大家讨论到了邓弗里斯，以及他在右路作为孔德以外另一个选项的前景。但至少目前，这一切还只是处于“聊天”阶段。

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蜜桃AV?韩鹏得到的改造球队时间着实有限，这种“仓促”也直接反映在比赛中。上半场，一个非常直观的感受是，对手是在打配合，泰山队则是在寻求配合。在进攻端，泰山队依旧未能打出太多战术配合，更多的还是依靠前场外援的“即兴发挥”。与之相比，英博的进攻更为流畅。

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蜜桃AV?利物浦球星萨拉赫近日在接受《法国足球》采访时表示，自己是历史上最佳非洲球员，并盛赞前罗马主帅和意大利国家队主帅斯帕莱蒂是他职业生涯中遇到过最好的教练。萨拉赫还回顾了从切尔西到佛罗伦萨、再到罗马和利物浦的职业路径。 
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