鉴黄师

鉴黄师?《华尔街日报》，乃至拥有《华尔街日报》的道琼斯公司，乃至道琼斯的母公司新闻集团，乃至新闻集团的创始人、现任名誉主席默多克，都等着总统起诉、法院传票吧！ 阿斯：贝西克塔斯已与巴斯克斯取得联系，并询问了其加盟意愿

鉴黄师?建议大家在夏天可以多试试V领和方领的上衣，这类单品不会让人觉得露肤度过高而有媚俗的感觉，又能有效的拉长一下脖子的曲线，属于尺寸适中且普通人也能轻松掌控好的单品。 梁炎楷记者 程勇 摄

鉴黄师?“孩子失联后，家里70多岁的他爷爷奶奶整日以泪洗面，现在已经卧床不起了。”李先生说，由于在泰国寻子没有线索，他将泰国警方的报警记录发送给中国驻泰国大使馆，不久后就回了国。现在，李先生每天都在等候儿子的消息。

鉴黄师?7月19日，《每日经济新闻》记者在宿迁实地走访发现，美团“0元购”奶茶“到店自取”活动依然在当地进行，与上周不同的是，其活动图标从“0元喝奶茶”变为“请你喝奶茶”，活动名为消暑奶咖兑换券。记者所在区域内，有包括蜜雪冰城、CoCo都可等9家奶茶门店可以进行兑换，其中，平台补贴力度最大的是挪瓦咖啡的“金奖美式”，可以省21元。

鉴黄师?当前，中国新能源汽车产业高速发展，为专注于半导体汽车应用的安森美提供了重要增长动力。据盖世汽车报告，2025年第一季度，中国新能源汽车累计销量同比增长45.9%，渗透率达到45%。“安森美凭借其第三代半导体材料碳化硅技术在中国新能源汽车市场的广泛应用，2025年业务表现强劲。”克奈费尔说。 张秀梅记者 赵景纪 摄

鉴黄师?2025年截至7月17日，韩国股民对中国股票（包含中国内地股票和中国香港股票）的累计成交额约55.14亿美元，仅次于对美国股票的成交额3224.41亿美元。以累计成交额计，中国在韩国股民最热衷的海外市场中排名第二，超越日本和欧盟。 周龙虎记者 张宏涛 摄

鉴黄师?这也是为什么我刚才又提到了Grok 4他们自己内部的代码模型已经使用很长时间了，如果现在发布出来供第三方使用，那它的表现性能可能也比其他去调用或者内置Grok 4模型的一个代码工具可能会表现得更好。当然整体层面上这个市场也不是一家就可以把所有的市场份额都吃掉。很多时候一方面是它的迭代过程很快，但是如果说一个公司已经在其中一个编程的模型层面上集成得比较深入了，它还是有一些迁移成本的。像我有一个公司的团队，他们就是非常喜欢Windsurf，那现在的话也并不是一定要去转向新的平台，因为其实跟Windsurf的整合就做得也都比较好了。

鉴黄师?很多人觉得年纪大了要穿亮色提亮肤色，其实盲目堆砌高饱和色只会适得其反，如果你希望你的搭配更耐看高级，我推荐你的搭配多用米色、灰色、焦糖等中性色为基础，再用小面积亮色点缀，既不会显得沉闷，又能避免色彩冲突。 李殿玉记者 程萌萌 摄

鉴黄师?苹果表示，Apple Intelligence 模型的最新进展始终遵循「负责任的人工智能」的理念，通过内容过滤、地区定制评估等安全防护措施，并依托私有云计算等创新技术，切实保障用户隐私安全。 彭郑铭刻者 王宇隆 摄

鉴黄师?直播吧07月21日讯 据《体坛周报》记者马德兴透露，本次国足选帅中国足协将先敲定新的技术总监，再由技术总监牵头负责选帅。

鉴黄师?英国媒体报道了曼联对埃斯图皮尼安的兴趣，接下来几个小时就能知道这是认真的还是只是表面文章，这在很大程度上会影响米兰和布莱顿之间转会谈判的结果。如果一家重要的英格兰俱乐部参与争夺埃斯图皮尼安，竞争肯定会变得和以往一样激烈。如果没有竞争，米兰或许能说服布莱顿重新考虑2300万欧元的要价。 胡允泉记者 王军 摄

鉴黄师?天津记者顾颖也表示，“坚决支持中足联整肃赛场秩序，各赛区联合公安、安保可以协同。从本轮上溯，或者直接可以从昨晚津门虎队的主场比赛上溯，不淡忘、不忽略、不避重就轻、不损人利己，本赛季界定不文明、不像话、不成体统的主场，一视同仁处罚不姑息，甚至可以在无章可循的情况下处罚，同步完善章程制度。”

鉴黄师?美国哥伦比亚大学泽夫·威廉姆斯博士指出，美国监管部门对会导致胚胎发生可遗传改变的技术有所限制。这种情况是否会改变仍不确定，“这将取决于不断发展的科学、伦理和政策讨论”。

鉴黄师?第一类是“掩盖型辞职”。即当事人在职时腐败，担心东窗事发，借助提前退休或辞职的方式蒙混过关，意图“安全着陆、旧账归零”。

鉴黄师?这里深处库布齐沙漠腹地。作为打小在草原上长大的内蒙古汉子，贾国龙选择将这里作为“西贝铁军”沙漠营地，这里也成了他组织重要聚会、探讨行业变化的标志性场所之一。

鉴黄师?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。

鉴黄师?据德国天空体育记者普勒滕贝格消息，路易斯-迪亚斯不仅已向利物浦俱乐部表达了离队意愿，还明确表示若有可能，希望加盟拜仁慕尼黑。拜仁主教练孔帕尼对此笔转会持认可态度。​

鉴黄师?据报道，知情人士表示，该行政命令将指示美国联邦监管机构调查尚存的政策障碍，为这些另类资产纳入401(k)专业管理基金扫清路径。另有知情人士透露，特朗普最快本周就会签署该行政命令，允许401(k)退休储蓄计划投资于传统股票和债券之外的另类资产，这些可投资的资产类别将涵盖广泛领域，包括数字资产、贵金属、专注于企业并购的基金、私人贷款项目及基础设施投资等。

鉴黄师?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）。 肖光勇记者 冯颖涛 摄

鉴黄师?牟晓盾称，公司已通过碱基编辑技术在全球范围内已治愈了近20例β-地中海贫血症和镰刀型细胞贫血患者。谈及科学家团队与CXO（医药研发生产服务外包组织）的合作，牟晓盾表示，思拓凡有丰富的LNP（脂质纳米颗粒）与AAV载体库以及符合国际标准的GMP生产平台，“这使得企业能加速完成碱基编辑技术下药物的体内递送系统，缩短药物的上市周期。”

鉴黄师?而在第18轮，成都蓉城将对阵北京国安，这同样是一场决定冠军归属的比赛。然而，在对津门虎一战之前，徐正源公开炮轰俱乐部，随后以1比2的比分负于津门虎，韦世豪则因为辱骂球迷、踩踏对手而被红牌罚下，无法在对国安一战出场。 陈佳琪记者 贺敬华 摄

鉴黄师?报告详细介绍了一套双轨并行的模型策略。第一款是一个约 30 亿参数的端上模型，专为在 iPhone、iPad 和 Mac 等苹果设备上高效运行而设计。该模型经过深度优化，以充分利用苹果自研芯片的性能。另一款则是在苹果私有云计算上运行的可扩展服务器模型，用于处理更复杂的用户请求。这种“端云协同”的架构旨在平衡性能、效率和隐私，简单的任务在本地设备上完成，复杂任务则交由具备同等级别隐私保护的云端服务器处理。

鉴黄师?石破茂就任日本首相以来，以改善民生作为招牌政策，但在民众最关注的物价问题上却收效甚微。日本厚生劳动省本月7日发布的数据显示，日本5月实际工资连续第5个月减少，且跌幅为近两年最大。民调显示，石破茂内阁的支持率已经降至20.8%，较上月下跌6.2个百分点，是其执政以来的最低值；而不支持率则升至55%，较上月增加了6.6个百分点。

鉴黄师?在网暴视频里有帖子里写到，给朱教授一辆60分的智驾车开，我知道这条的含义，他是非常非常恨我了，想让这辆60分的智驾车把我“带走”。 ，更多推荐：7c-c起草视频