国产做受91 一片二片

国产做受91 一片二片?此次发布的合同示范文本聚焦行业痛点，通过“五大约定”，即约定持照经营、约定信息公示、约定账号变更、约定知识产权归属、约定消保责任，进一步促进行业健康发展。例如，通过合同约定的方式，引导直播间运营者持照经营，有利于合规管理、纳税管理、纠纷解决等工作。此外，合同约定直播间运营者公示自身经营信息、商品实际销售者信息、人工智能应用标识等，敦促直播间运营者诚信开展经营活动。合同约定直播带货过程中产出的音视频等内容的知识产权，归直播间运营者所有，同时约定平台经营者有权在平台内免费使用，对双方的权益均有保障。 烈马电动化首战

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国产做受91 一片二片?使你的上下文仅追加（append-only）。避免修改之前的动作或观察结果。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对象时不保证稳定的键排序，这可能会悄无声息地破坏缓存。 王胜利记者 王攀 摄

国产做受91 一片二片?夸的人说她是内娱颜值新希望，踩的人觉得网红圈一抓一大把。说实话，单论脸她确实能打，但娱乐圈缺的从来不是漂亮脸蛋。看看那些长红的艺人，哪个不是颜值加实力加运气的组合？

国产做受91 一片二片?《科创板日报》7月20日讯 还记得去年热度席卷全球的《黑神话：悟空》吗？这款被誉为“村里第一个大学生”国产3A游戏，凭借出色的视觉美术、关卡设计、故事情节，斩获多项国际游戏大奖或提名，也让全世界感受到了中国文化的魅力。

国产做受91 一片二片?毕竟他们曾是娱乐圈的 “金童玉女”。当年黄晓明为杨颖举办世纪婚礼，一句 “我要把最好的都给你” 甜哭了多少人。后来因为 “聚少离多”“事业重心不同” 等原因离婚，虽然过程平静，但不少人还是觉得可惜。 代桂兰记者 方新哲 摄

国产做受91 一片二片?叶先生二人首次体验直升机飞行，一路拍照打卡，非常激动。“飞机起飞的时候还蛮平稳的，速度蛮快。体验下来蛮新鲜，时间成本上大大降低，会推荐给家人朋友的！” 罗南金记者 李伟中 摄

国产做受91 一片二片?在这三年间，也有很多与她有着类似经历的女生联系上了她。她们大部分都因为不知晓造谣者的真实身份，而无计可施。“最难的就是搜集证据，而且需要完整的证据链，这对于一个年轻的女孩子太难了。”苏雨晴说。

国产做受91 一片二片?从实际情况看，发行上市条件虽然并未明确规定发行人的控股股东、实际控制人不得存在大额负债，但应当注意到，作为拟上市公司的“关键少数”，控股股东、实际控制人的财务状况、行为模式和风险偏好对发行人经营稳定和规范运作存在显著影响。 赵六来记者 郭建中 摄

国产做受91 一片二片?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。 刘灼烁记者 郭华 摄

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国产做受91 一片二片?据市公安局刑侦总队五支队一中队中队长雒成通介绍，套牌犯罪分销层级复杂、交织紧密，买家通过网购平台、微信或朋友介绍等渠道，向中间商提出购买套牌需求，中间商逐级赚取差价并将需求传递给制造商。制造商生产完假号牌后，直接快递给买家。“一个制造商关联多个中间商，一个中间商也同时对接多个制造商，构成了相互交织的辐射性违法犯罪网络。”雒成通说。 秦迎博记者 齐继祥 摄

国产做受91 一片二片?当地时间7月6日下午，特朗普在被问及如何看待马斯克宣布成立新政党时表示，马斯克“可以从中找点乐子”，但他认为这实属“荒谬”。

国产做受91 一片二片?考评结束后，武警部队各级还充分运用考评数据分析短板弱项，通过分层讲评、复盘总结、专家会诊等方式明晰改进方向，形成“考核—分析、讲评—整改”闭环，初步实现从“考过了”到“练强了”的质变。

国产做受91 一片二片?面对各种猜测，叶柯的态度很坦然。她在直播里说：“过去的已经过去，我现在只想过好自己的日子。” 这种 “不纠结、不回头” 的姿态，和她之前在感情里的高调形成了鲜明对比。

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国产做受91 一片二片?米高道歉道：“我真的很抱歉，我从来没有想过要冒犯中国球迷。中国球迷真的很棒！在我听说中国俱乐部对我的兴趣之前，我就被震惊到了：中国球迷对他们的俱乐部、国家队的支持让我印象深刻，当然中国的联赛竞争力也很强。”

国产做受91 一片二片?特朗普直言他对普京“很不满意”，还在媒体面前飙了脏话：“如果你想知道真相，普京对我们说了很多胡话（bullsh*t）。他态度一直很好，但结果毫无意义。”

国产做受91 一片二片?4.把文件系统当作无限上下文。大模型上下文窗口再大也有限，且超长上下文会拉低推理速度、抬高成本。Manus做法是把文件系统当作代理的外部记忆，信息可随时存取，保证历史状态可查、可读写、可恢复。

国产做受91 一片二片?法媒表示，五名负责保护法国国家队的防暴警察（CRS）在2023年收到了姆巴佩的钱款，法国国家警察总督察署（IGPN）已围绕这笔赠款展开行政调查。 何瑜斐记者 任会民 摄

国产做受91 一片二片?近年来唯一新闻联播官宣开播的剧，2023年唯二收视率赶超新闻联播的剧，上星央八播出以后五大卫视最快跟播的剧，2023年起重播次数最多的剧，是哪一部？肖战梦中的那片海。

国产做受91 一片二片?2024年5月，南宁市兴宁区人民法院对该人格权纠纷案作出一审判决。经审理查明，被告黄某在推特、微信、微博等平台发布苏雨晴照片及微信名片，并散布不实信息，构成侵权。依据《中华人民共和国民法典》相关规定，法院判决黄某在广西壮族自治区省级以上报刊公开赔礼道歉，并赔偿苏雨晴20万元。 陈钢记者 李国彬 摄

国产做受91 一片二片?王莆中分析，外卖模式存在利薄的特点，每一单仅有一元左右的利润，“这种商业模式，不能用太理想化或者简单粗暴的方式来干。”

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