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樱桃视频?澎湃新闻7月16日刊发报道后，德惠市王喜民的账户立即解封，展现了当地法院对舆论监督的高度重视和良性互动，应该点赞。 美思量援乌射程1000公里巡航导弹，特朗普：莫斯科不可打

樱桃视频?特斯拉展台正中摆放了两辆热销车型，一侧大型展板跟前展示着企业研发的第二代人形机器人和超级充电桩及电芯实物，另一侧展板图文并茂、通俗易懂地介绍了特斯拉全部集成的产品生态系统。“特斯拉不仅是一家电动车公司，还是一家人工智能和机器人公司”的标语相当醒目。 张冬梅记者 霍兴友 摄

樱桃视频?要掌握“三看一听”技巧，一看清澈溪流突然变浑浊，二看溪流水位急速上升，三看溪流水位骤降或断流，一听到轰鸣声或闷雷声，发现以上情况应尽快向沟道两侧高地撤离。

樱桃视频?记者了解到，为深入贯彻落实习近平总书记关于制止餐饮浪费行为的重要指示精神，北京市检察院机关曾向全体检察人员发出“制止餐饮浪费践行光盘行动”倡议书，激励大家克勤克俭、赓续艰苦奋斗精神，自律自省、抵制铺张奢靡陋习，同心同德、倡导节俭文明新风。今年以来，该院党组把开展深入贯彻中央八项规定精神学习教育作为以党的政治建设统领检察工作的一项重点任务狠抓落实，强化“善禁者，先禁其身而后人”的思想意识，抓住既显而易见、又容易感受的一些长期没有刹住的歪风和一些多年未除的顽瘴痼疾等问题发力，通过融入日常、融入培训的常态化教育推动中央八项规定精神化风成俗。

樱桃视频?在完成运送荔枝鲜这件不可能完成的任务中，杨国忠的金牌是李善德能撬动整个大唐官僚拓印，完成“不可能完成任务”的唯一光环。 孙彦敏记者 陈艳彩 摄

樱桃视频?谢霆锋一边好奇一边品尝，给出的反馈却很意外：「虫子的口感很脆，但吃不出虫子的味道，如果感受不到它独特的味道，那又何必用这个食材？」 邓珍轩记者 卢登傲 摄

樱桃视频?“巴拿马决定移除华为基站”，这两天受到不少西方媒体的关注。但宣布这一决定的并不是巴拿马当局，而是美国驻巴拿马大使馆。该使馆周三发表声明说，美国将斥资800万美元，用“值得信赖的美国技术”取代华为在巴拿马的电信基站，还宣称此举旨在“对抗中国在西半球的恶意影响”。

樱桃视频?霍思燕现在很少拍戏，大部分时间养狗。家里养了九只，七只随她姓霍，两只叫杜噜嘟鲁，跟杜江姓。她以前谈恋爱会先测对方是否喜欢狗。据说当年她用狗钓着杜江，后来故意把狗留在他那，看能不能照顾好。结果杜江真把狗伺候得挺好，两人就处在一起了。 杨俊琦记者 王晓波 摄

樱桃视频?上半年，全市居民人均可支配收入45144元，同比增长4.8%，扣除价格因素，实际增长5.1%。其中，工资性收入增长5.3%，经营净收入增长 2.4%，财产净收入增长2.3%，转移净收入增长5.2%。城镇居民人均可支配收入48666元，同比增长4.6%，农村居民人均可支配收入22124元，同比增长6.1%。 应红秀记者 张连生 摄

樱桃视频?2023年夏天，德科正式加入巴萨体育架构并担任体育总监一职；而同年加入体育委员会的博扬，如今也已在该领域获得资质认证。至此，巴萨拥有了两位具备体育总监任职资格的人员。

樱桃视频?2024年，当时网名为“幸福烤冷面摊主”的“多肉饱饱”曾在社交平台发文自称运动员覃海洋未婚妻，并指控覃海洋不良行为，引发关注。覃海洋工作室当时发布声明称，社交平台出现的关于运动员覃海洋的相关言论，充斥恶意中伤、诋毁的不实内容严重损害了覃海洋个人名誉。 于莉记者 赵娟 摄

樱桃视频?报道称，这是一个潜在的“松绑”举动。在拜登政府时期，ATACMS在俄罗斯境内的使用被限制在靠近乌克兰边境的俄罗斯库尔斯克州和别尔哥罗德州部分地区。

樱桃视频?受其影响，20日～22日白天，海南省有强风雨天气。其中，海南岛北部和西部地区有暴雨到大暴雨、局地特大暴雨。（总台记者 杨涛 钟华夏）

樱桃视频?政企不分还带来另一个后果：“账务不分。”王玉斌指出，集体经济兼顾公益性与经营性，但现实中，民生公益性支出被混入企业账目、企业经营性行为受到公益性财政审批流程限制导致低效率等问题难以避免。特别是在“村财镇管”背景下，企业经营性行为支出决策需要履行冗长的审批流程，其市场反应能力可能会受到较大影响。

樱桃视频?不过，一位家族办公室负责人对记者判断，信托大概率并未正式生效。"个人判断应该是有信托计划但信托并未正式成立，从公开信息可知，三名原告要求冻结宗馥莉对香港汇丰银行旗下离岸账户Jian Hao Ventures Limited的资产使用权。如果是严格意义上已成立生效的信托，除非是所有人，否则资金不可能这么轻易被宗馥莉动用、被法院冻结。如果是一个正式生效的信托，在香港应该打的是信托有效还是无效的官司，而不是冻结账户资金。此外，这个信托大概率是离岸信托，诉讼地又在香港，推测应当注入信托的资金，还在香港的汇丰银行账户上。三名原告，可能是希望通过杭州中级人民法院起诉，要求确认对宗馥莉继承其父宗庆后持有的娃哈哈集团29.4%股权的继承权，认定血缘关系和遗嘱的有效性，再进一步争取包括信托资金在内的其他遗产资产。"

樱桃视频?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。

樱桃视频?海淀北部最大的优势就是有产业支撑，中关村科学城、上地软件园都在这边，工作机会多，购买力强。虽然现在房价不算便宜，但长期看还是很有潜力的。建议你实地去看看，感受一下不同小区的氛围和配套情况。

樱桃视频?刘大姐49岁，来自安徽，平时经常在网上看到公安发布的反诈案例，“这种事发生在我眼前肯定要阻止的，照顾大伯是缘分，总不希望他被骗”。

樱桃视频?随着公安系统身份信息建设的推进，无身份、无户籍的魏某在当地生活也受到了极大的限制，他不敢考驾照、不敢办银行卡，外出找人开车，连住宿也要借用他人身份。 唐洁记者 陈晓军 摄

樱桃视频?变更登记虽然只有一种，但很关键：资产服务信托的受益人变更。这意味着信托受益人可以换人了，而且有正式的登记程序。

樱桃视频?此外，全新XC60还同步推出了多项优惠政策，如首任车主终身免费基础保养、特殊群体专享补贴、0息金融政策等购车福利加持，可以进一步降低大家的购车压力。 邵志滨记者 赵国庆 摄

樱桃视频?“促进城乡融合发展是一项系统工程，关键是要畅通城乡人口、资金和技术流动，构建城乡要素双向合理流动的发展格局。”张林山说。

樱桃视频?两个小时后，警方称已经通过监控查到当时李某昊乘坐的出租车，也联系了出租车司机。不过，因为司机年纪较大，已经记不清当天的情况了。李先生将报警材料带到大使馆后，工作人员告知其等待消息。

樱桃视频?最终经过了两局比赛的较量，王祉怡12-21、10-21不敌头号种子安洗莹，无缘日本公开赛女单冠军。安洗莹在双方交锋的比赛中取得5连胜，收获本赛季第6冠和生涯第29座巡回赛冠军。 ，更多推荐：樱花视频