欧美1区

欧美1区?这位利物浦前锋曾效力于佛罗伦萨和罗马，在罗马期间与斯帕莱蒂共事。萨拉赫坦言：“在他手下，我进步非常大，无论是战术层面还是心理层面。他让我有机会展现自己的天赋，也让我作为球员不断成长。”鉴于他职业生涯曾接受克洛普和穆里尼奥等名帅的指导，这一评价意义非凡。萨拉赫还提到，穆里尼奥曾在他效力切尔西期间对其并不认可。 ÔÚÃÀ¹úÈÚºÏÅöµÃÍ·ÆÆѪÁ÷£¬»Ø¹úºó£¬ÎÒÓÃÒ»±¾¡°´íÌâ±¾¡±°Ñ¶ù×ÓËͽøÆÕУ

欧美1区?目前，林泽森与团队正致力于厘清有机长余辉与有机磷光的本质区别，并探索这些材料在生物成像与光治疗中的应用潜力。下一阶段，团队计划将现有发现提炼为统一的物理模型，为学界提供不受激发条件影响的、可定量比较的核心参数，届时不同研究团队可通过标准化实验获取可比数据，有望彻底改变该领域长期缺乏客观评价标准的局面。 ¶ÅºìÏȼÇÕß ¹ÈÐÞÁ¼ Éã

欧美1区?上海中海顺昌玖里更是一座可以载入中国房地产史册的传奇之作，去年开盘，中海顺昌玖里以196.53亿的销售额刷新了全国单次开盘记录，成为全国销冠，而后的中海领邸玖序也取得了三开三罄的战绩，累计实现销售额约148亿元。

欧美1区?当然，他也坦诚，这个光明的未来必然会引发一场“非常艰难的社会对话”，关乎人类存在的目的和意义。“这确实会带来很多焦虑。”他说，“但我真诚地希望，人们能够将更多的时间花在他们真正热爱的事情上，无论是滑雪、艺术创作，还是仅仅是陪伴家人。”

欧美1区?但比罚款更致命的是信誉破产，曾经追着她要代言的品牌纷纷撤退，某国际奢侈品牌甚至连夜撤下她代言的广告牌，宁愿支付高额违约金也要切割关系。 Åáµ¾Ìï¼ÇÕß ÀîÉÙÁÖ Éã

欧美1区?据邻居观察，70多岁的汪阿婆几乎病态地沉迷于捡垃圾。她家养了只狗，常常带着狗一起出去捡东西，有时甚至凌晨时分还在马路上翻捡。“别人捡垃圾是为了卖钱，她就是囤积，把自家两室一厅当成仓库了！”邻居赵先生说。 Ê©´óÓ¼ÇÕß ·¿ÊéÐË Éã

欧美1区?张开宙导演显然没打算放过自己的标志性美学。暖黄滤镜让教室的夕阳像流淌的蜂蜜，冷色调家庭戏则把蒋峤西家的压抑感变成可视化的冰窖。

欧美1区?该研究最显著的成果之一是新材料成功达到 ISO 17398 A 类长余辉标准，这一突破不仅体现在性能指标上，更重要的是为有机长余辉领域建立了首个客观评价体系。 ÑîÖ¾½Ü¼ÇÕß ³Â±£»ª Éã

欧美1区?“你看，有时候我们会说，一个首发球员领着首发的薪水去打替补，这还能理解；但现在是用替补的钱去请首发级别的球员来当替补。这就很划算了。雷霆那边确实不会因此感到威胁，还坐在躺椅上淡定观望。但话说回来，快船这支队确实变得更好了。你要说他们在西部，或者说在加州几支球队里排第几，我不确定——毕竟湖人也用他们的中产特例做了类似的操作。但从整体来看，快船在阵容深度方面确实做得不错。” Áõ¶«Äþ¼ÇÕß ÍõСÀö Éã

欧美1区?7月16日，法拉第未来宣布已完成约1.05亿美元的融资协议，其中包括8200万美元的新融资承诺。法拉第未来表示，融资将用于加强FX Super One 量产和交付的能力。据透露，此次融资主要来自于中东战略投资者Master Investment Group。

欧美1区?百姓们期盼多年，近日终于迎来密云区大唐庄、小唐庄、王家楼三村棚户区改造进入实质性推进阶段。由北京城建创达置业公司发布招标计划，总投资近18个亿，预计2025年8月开始招标。将打造总建筑面积达25.9万平方米的现代化安置社区，显著提升区域人居环境品质，解决上千户村民的住房问题。 Ðϳ¯Ð˼ÇÕß ÍòÐã·å Éã

欧美1区?从确定光刻胶树脂方向，到目前产线顺利建成，八亿时空光刻胶树脂业务进展迅速。对此，赵雷表示，半导体光刻胶树脂作为光刻胶的核心原料，基本被国外垄断，技术壁垒非常高，难度主要在树脂材料的 PDI（分散度）和纯度（金杂ppt级别）。

欧美1区?同时，也是叠加多了双重好寓意。在能量的说法里，白水晶是净化小能手，草莓石能缓解压力和情绪，戴上它容易让人回归到平静的状态！▼

欧美1区?官方同时强调，该读卡器采用 CNC 一体成型铝合金外壳以保证散热，同时引入 Thunderbolt PCIe 带宽动态分配技术，实现雷电 3/4 或 USB4 接口即插即用，可应对即时性的 4K / 8K RAW 格式的高码率视频文件传输。

欧美1区?如今，照片已经发白，人的轮廓都有些模糊，照片中的小女孩也已经长大，今年上了大学，离开了家乡，一年才会回来几次。父女俩的性格都比较内向，平日里很少有深入的交流或者谈心。

欧美1区?安妮在提到40岁以上人群失业难题的时候，指出了一个阻碍他们找到工作的特殊原因，那就是尊严、面子问题——很多都不愿意麻烦别人，也不愿意求助。

欧美1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1区?以前总有人说他靠资本捧，但现在看更像是他自己熬出来的。他给电视剧唱的主题曲也有150多首了，圈内人都叫他OST之王。秦海璐说下次还想跟他合作，但前提是他得先演完手里的戏。

欧美1区?江西省农村信用社联合社信贷管理部原总经理江传宝便是其中代表。2019年，58岁的江传宝未到龄就主动辞职。2022年落马后，江西省纪委监委通报揭露了他在任职期间安排多人为其代持巨额股金，怕纪检监察机关发现其违纪违法行为，想通过辞职实现“平安着陆”的细节。 ÕÅÈðíµ¼ÇÕß Ò¶Î°Çì Éã

欧美1区?沃诺克说道：“我在水晶宫时非常渴望签下一名中卫，当时有人推荐了苏格兰联赛的一位球员，在凯尔特人队，我的助教罗尼-杰普森去考察后回来说：‘没错老大，他是个好苗子，只要三四百万镑就能拿下’。”

欧美1区?日常穿衣越简单才越省力，如果每天都没有太多的穿衣灵感，其实可以从下面这27套穿搭中总结出一些经验和技巧，为塑造出日常着装出力，简约又舒适。 ¹ùͬÐżÇÕß ÌïºéÎä Éã

欧美1区?当地时间7月17日，美国国会众议院先后投票通过了《天才法案》《清晰法案》和《反CBDC监控州法案》，后两者目前已移交给参议院，进入下一步立法流程。至此，美国加密货币立法已取得了实质性进展，行业发展有了更清晰的法律框架。当日，还有市场消息称，美国总统特朗普正准备签署行政命令，允许退休金投资加密货币、黄金及私募股权等另类资产。不过截至目前，该消息尚未获得官方确认。

欧美1区?这是云冈石窟文物回流史中的标志性事件。两年之后，王纯杰再次巧遇一件云冈雕像，这是一件头戴鲜卑帽的人物头部。云冈造像中的鲜卑形象，大多出现在供养人行列，第7窟后室东壁原有两尊并肩而立的鲜卑装人物像，但其中一尊头部残缺，而剩下的一尊面相与王纯杰捐赠的头像近乎“孪生兄弟”。这件回流文物也顺利找到了归宿。

欧美1区?我和我的中国员工共同缔造了这家世界级企业，我为他们感到无比自豪。我们的任务很单纯，做好本职工作，做好我们能掌控的事，尽最大努力发展尖端技术，培育和服务全球开发者与研究者的生态系统，在我们被允许的市场开展业务，当然要遵守每个国家的法规和法律，每个国家都有各自的法律法规，我们必须全部遵守。 £¬¸ü¶àÍƼö£º一区二区三区国产