水仙🔞直播

水仙🔞直播?红星新闻记者看到，《协议书》中写有，本协议为一次性终结处理协议，之后双方不再有任何权利、义务，以后因此事衍生的结果、费用等也由赵某某自行承担，魏某对此不再承担任何责任，此事永不再议。魏某汇款后，赵某某方任何人就此事保证不得以任何理由、任何形式，包括但不限于诉讼、仲裁、鉴定、调解等方式向对方主张其他任何权利、费用。 比照中美多组数据后，外媒得出一个结论

水仙🔞直播?北京时间7月19日中国足球超级联赛第17轮，深圳新鹏城主场对阵青岛海牛。比赛中，深圳新鹏城球员姜至鹏先后两次助攻韦斯利完成进球，韦斯利还在下半场率先破门，上演帽子戏法。比赛尾声阶段，深圳新鹏城球员德-列昂索再入一球。最终比分深圳新鹏城4-0青岛海牛。 米文荣记者 赵晓刚 摄

水仙🔞直播?人民财讯7月21日电，豪鹏科技7月21日在互动平台上表示，在机器人业务领域，公司基于对电芯的专业认知，结合积累多年的PACK模组优势，已成功进入多家服务型机器人、陪伴机器人、四足机器狗、人形机器人客户供应链，以电池方案商的专业能力助力客户快速完成导入设计，加快新产品的上市进程。

水仙🔞直播?但如果巴萨方面能在7月底前搞定财政问题，那么局势就会大不一样，届时巴萨会立即出手引进邓弗里斯，以避免其价格上涨。球员方面据称已基本打通关系，而邓弗里斯对加盟这支巴萨也毫无异议。

水仙🔞直播?中方指出，今年是中新建交35周年，也是中新环境政策对话会机制10周年。10年来，双方通过双边渠道及中国—东盟、“一带一路”绿色发展国际联盟等多边平台在无废城市、空气质量提升、应对气候变化等领域开展了政策对话、能力建设等务实合作。中方愿同新方一道，按照两国领导人战略指引，进一步深化既有合作，挖掘潜在领域，谱写中新环境合作新篇章，共同推动气候变化贝伦大会取得成功，积极落实“昆明—蒙特利尔全球生物多样性框架”，推动塑料污染国际文书顺利达成，为全球环境与气候治理贡献智慧和力量。 胡建顺记者 冯立江 摄

水仙🔞直播?换句话说，车规芯片虽然在算力或制程节点上可能落后半代，但所追求的不是短期性能极限，而是生命周期内的可靠可控。这也正是像奥迪这样的车企所坚持的底线所在。 张贺唐记者 翟玲 摄

水仙🔞直播?北京市公安局朝阳分局反诈中心副中队长刘罡指出，电信网络诈骗团伙有专门的分析部门，会根据不同时期的社会特点调整诈骗套路。暑期学生放假在家，针对游戏装备、账号交易、机票退改签（暑期出行多）、课程退费等类型的诈骗就会显著增多。骗子深谙社会变化，精准狙击学生群体的弱点——独处时间多、社会经验不足。

水仙🔞直播?事实上，国产动漫这些年一直都在翻拍的道路上，从打响国漫崛起第一枪的《西游记之大圣归来》，到后面的《哪吒》系列，都是借用名著的设定进行改编。 刘志润记者 杨超 摄

水仙🔞直播?落网的大丘迟迟不肯交代其他人，警方是想尽办法，终于通过大丘的老相好让大丘松了口。大丘的这个老相好为他生了一个儿子，但大丘一直都并不知道，直到一个八岁孩子出现在面前，大丘是又激动又遗憾。虽然内心已经有所触动，但大丘并未松口。 张润萍记者 石洪卫 摄

水仙🔞直播?原来在今年的6月21日，董璇就和张维伊在山西大同低调举办婚礼了，结婚现场那叫一个讲究，简单中透着隆重，氛围也很轻松。

水仙🔞直播?任少白在军校的老师和情报厅的大头目李鹤林由冯晖饰演，他曾经在《琅琊榜》里扮演过官员沈追，这次他饰演一位心思缜密的老江湖，问题应该不大。 王增军记者 袁光永 摄

水仙🔞直播?而此次黄仁勋在北京期间，也并没有透露这枚芯片的进展。与之形成鲜明对比的是，围绕“人形机器人”领域的表态却异常密集，成为此次行程的另一大焦点。

水仙🔞直播?在业绩交流会上，富凯还表示，目前人工智能依然是逻辑芯片和存储芯片领域主要的增长驱动力。他预计逻辑芯片市场较2024年将实现增长，因为客户正在增加先进制程芯片的产能，而存储芯片市场保持强劲，客户也在持续投资最新的高带宽内存（HBM）和第五代双倍数据速率随机存取存储器（DDR5）产品。此外，预计中国市场的营收占比将超过25%，这与未交付订单情况基本一致。

水仙🔞直播?当然，这一切仍无法回避一个现实：庞大的"体系外娃哈哈"依然存在。宗庆后生前曾布局一系列体系外资产，如今宗馥莉强势清除异己，将娃哈哈核心资产装入"宏胜系"，为此不惜关停18家工厂，引发"代工门"事件，激烈争斗对娃哈哈的品牌声誉和稳定发展造成剧烈冲击。

水仙🔞直播?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。

水仙🔞直播?“台独”是绝路，外人靠不住。谭主想说，赖清德一再谋“独”挑衅，已经升高台海紧张局势，让台军官兵疲于奔命、士气低落，在这种情况下再搞加长版、戏说版的“汉光”演习，注定丑态百出、贻笑大方。诚如国防部发言人所言，无论怎么演、用什么武器，都抵挡不住解放军的反“独”利剑，阻挡不了祖国必然统一的历史大势。

水仙🔞直播?“全息投影、裸眼3D等技术打破了传统展墙的物理限制，带来观众参观体验的升级，同时也为展览呈现创造了新的可能。”中华艺术宫副馆长姜葛弢指出，在文旅商体展融合发展背景下，馆方将继续引入科技的力量为美术馆赋能，探索中华文化的当代美学表达。

水仙🔞直播?影片中的画面干净通透，充满了日本电影独有的静谧美学。翠绿的田野、波光粼粼的河流、乡间小路的树影婆娑，把盛夏拍出了清凉感，难怪能成为导演山下敦弘的代表作。

水仙🔞直播?顺着平台上的电话记者联系到一位二手车商，对方称：“这辆车是钛金属色MAX版本，选装了部分套件。我也是加价收来的，到手差不多36万，现在卖37万，加价大约1万元，我利润大概也就这么多。” 魏列祥记者 赵亮 摄

水仙🔞直播?特斯拉中国媒体传播部的白朝阳说，特斯拉非常重视链博会，因为他们汽车生产的零部件本土化率超95%，依靠400多家本土一级供应商，构成了特斯拉的中国供应链，而且其中60多家进入了全球供应链体系。这次参加第三届链博会，是以“世界标杆，中国智造”为主题，全面展示其在电动车制造、储能系统、智能辅助驾驶及本土供应链协同发展领域的全球领导力。

水仙🔞直播?这起风波究竟缘何而起？越野车司机与中联重科到底有无关联、又将面临怎样的处罚？7月17日，新黄河记者采访到当事各方，还原了整起事件的来龙去脉。 蒋风君记者 范永民 摄

水仙🔞直播?《印度教徒报》最新消息称，虽然英国官方尚未正式公布对这架F-35B战机的检修工作细节，但有消息称，该战机的辅助动力装置出现重大故障，需要专业团队协助。7月6日，英国专家团队抵达印度后，这架在停机坪停放了三周的F-35B战机被拖入机库。目前预计，该战机将于7月21日或22日返航。

水仙🔞直播?“艰苦奋斗、勤俭节约，不仅是我们一路走来、发展壮大的重要保证，也是我们继往开来、再创辉煌的重要保证。市检察院正在推进厉行节约反对浪费专项工作。”近日，北京市检察院召开党组理论学习中心组（扩大）学习，传达学习集中整治违规吃喝、厉行节约反对浪费相关工作通知和典型案例，集体学习《党政机关厉行节约反对浪费条例》。

水仙🔞直播?此外，杜建英还直接或间接持有百瑞源枸杞、联众智慧股份、苏州盛心医疗、康沣生物、哈尔滨精准基因、南京梵音健康、哈尔滨宇航精创、广州车行易科技、杭州优行科技等逾百家公司股份。 ，更多推荐：小米影院