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欧美精品二区三区?塔巴科维奇表示：“我对这项新的挑战充满期待，已经迫不及待地想在球迷面前比赛，感受普鲁士公园球场的氛围了。我和俱乐部负责人进行了非常愉快的交流，很期待能认识所有队友、教练以及整个俱乐部。” 尼康推出其首款后端光刻机，支持 600×600 大尺寸 FOPLP 先进封装

欧美精品二区三区?乌克兰空军21日通报称，自当地时间20日21时起，俄军向乌克兰发射了426架无人机以及包括“匕首”高超音速导弹、巡航导弹在内的24枚导弹。这是近一周以来，俄军对乌克兰发动的最大规模空袭。 曹玉梅记者 马列军 摄

欧美精品二区三区?中午，橙柿互动记者在松木场王家弄找到了李森明师傅，他和老伴陈阿姨并排坐在一顶遮阳伞下，正在编藤椅。“我每周六从早到晚都在松木场这，星期天在浙大求是新村，雷打不动，除非有特殊情况。工作日在家里编藤椅。”

欧美精品二区三区?在昨天下午的媒体沟通会上，黄仁勋也谈到了关于H20的问题：“英伟达可能无法全部恢复先前的库存计减损失，但大部分资产并未永久报废，回收率可能达不到100%，但也不会是0。”

欧美精品二区三区?同步辐射光源的基本原理是“加速电子产生光”，经过光束线的精细化调制，为航空航天、能源环境、生物医药、物理化学等领域的科学家提供高品质的光，以光为“尺”，解析探索物质的微观结构和演变机制。 陈立涛记者 木明月 摄

欧美精品二区三区?蓝色起源特别指出，孙宇晨通过2021年2800万美元的竞标赢得了新谢泼德号的首个座位。在竞得太空宇航员座位四年后，孙宇晨即将真正“升空”，币圈评论认为，这一事件标志着加密货币领域财富与商业航天探索的深度融合。 连加兵记者 邵磊 摄

欧美精品二区三区?除了豹纹服饰之外，大家也可以准备一两件印花裙，因为这种裙子展现出来的视觉效果会更鲜明一些，创造出来的着装可以摆脱平淡以及单一的感觉。

欧美精品二区三区?从集聚发展的人工智能产业，到“文旅商体展”俱全的特色街区，再到有求必应的服务保障，港城广场生动诠释了产城深度融合的内涵。这片创新沃土正源源不断汇聚高端要素，吸引更多年轻人和创业者“留下来”，不断为临港新片区建设“年轻的城，年轻人的城”和创新创业之城注入力量。 李文清记者 董惠萍 摄

欧美精品二区三区?“世界市长对话”是全球交流合作的重要平台，旨在增进国际互信友谊、深化互学互鉴、加强全球合作。其间，参加活动的11个城市向世界发出文旅邀约，以文旅为桥梁促进民间友好交往。 杜常尊记者 易红 摄

欧美精品二区三区?经商的高先生向华商报大风新闻记者反映说，自己2020年花费不菲购车就是看中了蔚来的服务，才接受了高溢价。这辆车陪伴他前往各地，无论是商务出行还是外出旅游都会开。“我做生意需要在江苏、上海、浙江、广东等沿海城市来回跑，尤其是这两年跑的比较多，最近一年跑了有17万公里。”

欧美精品二区三区?朝阳区今年共有9所区级实验学校，共计划招生545人。 新增2所区级实验学校，分别为北京市第八十中学睿德分校、清华大学附属中学广华学校。 施荣川记者 戴尚友 摄

欧美精品二区三区?然而，这并不意味着俄乌之间不会继续做出进一步的外交努力，双方都在以自己的方式向白宫发出呼吁。据《纽约时报》7月20日报道，泽连斯基19日晚间在视频讲话中表示：“俄方必须停止回避决定。”他表示，乌克兰已提议下周在伊斯坦布尔举行会谈。此前两轮会谈分别于5月和6月在伊斯坦布尔举行。自7月14日特朗普政府同意协助欧洲向乌克兰提供新一轮军事援助，并以进一步制裁威胁俄罗斯在50天内停火以来，这是泽连斯基首次提出重启谈判的提议。

欧美精品二区三区?“中国力学大会-2025”以“智赋创新·力擎未来”为主题，由中国力学学会联合国防科技大学、湖南大学、中南大学共同主办与承办。记者19日在长沙国际会议中心看到，会场内专家学者、高校师生、产业人员济济一堂，会场外成果交流区和产业展区人流如织。大会特邀报告环节，9位力学领域的权威专家分别围绕动力学与控制、计算力学、实验力学、生物力学、爆炸力学等领域作专题报告，披露的科技新成果引发了与会者浓厚兴趣。

欧美精品二区三区?霍思燕那天穿了条吊带裙，头发扎成低马尾。没化妆，还是挡不住皮肤的白。不过仔细看会发现她瘦了些，脸比年轻时候圆润不少，特别是下巴那里有肉。脖子上还挂着狗牌项链，应该是个宠物配件。

欧美精品二区三区?斯塔罗沃伊特生于库尔斯克州，幼年时跟随在核电站工作的父亲迁往列宁格勒（今圣彼得堡）居住。2005年，在私营企业取得职业成功的斯塔罗沃伊特进入圣彼得堡市政府投资与战略项目委员会工作，开启仕途。2010年到2012年，在梅德韦杰夫担任俄罗斯总统期间，斯塔罗沃伊特出任俄政府办公厅产业与基础设施部的副主任。之后，他历任联邦公路局长、交通部副部长。有报道称，他因主持建设克里米亚大桥有功而得到提拔。

欧美精品二区三区?汪峰与章子怡的经历提醒人们，婚姻的成功与否，并不仅仅取决于爱情的深度，更在于双方是否能够在家庭与事业之间找到平衡。

欧美精品二区三区?兴趣班部分更丰富："围棋老师有点凶，我不想去“,我就总结他的优点，给足他肯定，让他相信自己很棒；足球不知道要踢到哪边球门，我就一起跟他讨论，引导他求助。

欧美精品二区三区?该记者透露：“弗拉门戈和罗马即将就韦斯利达成最终协议。两队总监之间的对话非常积极，弗拉门戈现已接受了罗马对韦斯利的报价（约3000万欧元）。弗拉门戈当前的首要任务是在韦斯利转会罗马之前找到替代者，他们已经在转会市场上寻找合适的目标。弗拉门戈总监希望在几天内完成这两笔转会，因此韦斯利预计也将很快加盟罗马。”

欧美精品二区三区?在北京“东部崛起”的战略版图上，超级万象TOD正如一座澎湃的能量核，加速催化区域资源聚合与价值飞跃。北京亦庄万象汇项目是北神树区域城市功能完善的关键一环，随着建设的推进，也将显著提升区域宜居宜业水平，届时不只是为这座城市带来的就业岗位，其为周边带来的住宅价值也不言而喻。 朱福芝记者 迟志均 摄

欧美精品二区三区?在娃哈哈，股权分红是员工收入的重要来源，占比一半甚至更多，尤其是中高层们。有老员工表示，每年光股权分红收入就达到八九十万元，是工资收入的好几倍！

欧美精品二区三区?未来，西咸新区将持续打造更加丰富的多元应用场景体系，为无人机企业提供从检验检测到商业化应用的全流程场景保障。通过提升产业协同创新与商业化运营能力，加速构建覆盖更广、效能更高的低空网络，为全省低空经济发展贡献更多“西咸支撑”。 代红娟记者 陈则桥 摄

欧美精品二区三区?距离酱园弄到现在的《长安的荔枝》上映，其实没过多久，所以在短短的几个月时间内，很多人能够在电影院第2次看到杨幂的身影。

欧美精品二区三区?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。

欧美精品二区三区?蓝鲸新闻7月21日电，蓝鲸科技获悉，近日，具身智能领域企业千寻智能（Spirit AI）完成近6亿元PreA+轮融资。本轮融资由京东领投，中国互联网投资基金、浙江省科创母基金、华泰紫金、复星锐正等知名机构跟投。同时，Prosperity7 Ventures(P7)、顺为资本、华控基金、华发集团、千乘资本、靖亚资本、弘晖基金等老股东纷纷超额追加投资。（蓝鲸新闻 翟智超） ，更多推荐：久久精彩免费视频