小伸入自慰91 美媒：波蒂斯是NBA唯一的总冠军&季中赛&夏联三冠王

2025-07-23 17:14:05 泉源：戴龙飞

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小伸入自慰91?随后，可口可乐公司通过官网发布了一份简短声明回应：“我们感谢特朗普总统对我们标志性品牌可口可乐的热情支持。关于我们可口可乐产品系列中即将推出的创新产品，我们很快会分享更多细节。”然而，对于特朗普提到的“使用蔗糖”具体计划，公司并未明确确认，仅表示未来会公布更多信息。美媒：波蒂斯是NBA唯一的总冠军&季中赛&夏联三冠王

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小伸入自慰91?其次，最根本的还是利益之争。杜建英绝非普通“小妈”，她曾是娃哈哈集团的二把手，掌控着多家关键子公司股权，还担任着娃哈哈职工持股会理事长一职。杨金凤记者甘俊斌摄

小伸入自慰91?2021年，当“天问一号”探测器在距火星220万公里处拍摄下火星的首张高清“肖像”时，很少有人知道，记录这历史性瞬间的“眼睛”，它真正的名字是——离轴三反光学系统。

小伸入自慰91?实际上，阿萨德政权倒台后，叙政权尚未完成对该国的统一进程。宁夏大学中国阿拉伯国家研究院教授撰文称，当前叙利亚的内战状态并未结束，过渡政府实际控制的领土只有1/3左右。他指出，“叙利亚国民军”虽同过渡政府合作，但仍控制着叙北部的部分领土，并保留着自己的军队。“叙利亚民主力量”控制着叙东部和北部大片地区，德鲁兹人武装主导着南部的苏韦达省，“南方作战室”下属地方武装则活跃在南部德拉省，极端组织“伊斯兰国”也控制了部分叙领土。

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小伸入自慰91?女儿张晞彤留着一头和妈妈同款的长卷发，身穿白色和黑色长裤，肩上披着一件条纹长袖，一身辣妹装打扮好时尚，而且看起来又甜又酷。不得不说小姑娘真的很会穿搭呀。赵震毅记者张书军摄

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小伸入自慰91?数字人是融合大语言模型与多模态技术的创新应用。今年6月15日，罗永浩和搭档萧木的数字人在百度电商平台开播带货，肢体动作、语音语调、讲解产品、弹幕互动甚至讲段子，逼真效果连老罗本人看了都吓一跳。据吴甜现场介绍，其背后应用的是百度剧本驱动多模协同的高拟真数字人技术。基于文心大模型4.5 Turbo实现了融合多模规划与深度思考的剧本生成，由剧本驱动数字人多模协同，实现动态决策的实时交互，使数字人的“神、形、音、容、话”达到高度统一，最终呈现出一个具备高表现力，内容吸引人，人-物-场可自由交互的超拟真数字人。未来，也期待科普数字人应用到科技馆的讲解等场景中。来保军记者徐炉军摄

小伸入自慰91?至于未来的市场拼斗，则要看几家的手段了。需要提到的是，尽管“新能源六座SUV”激烈竞争的态势已经显现，但其市场前景也非常可观。蔚来李斌在回应特斯拉Model Y L时表示，伴随着充换电基础设施的日益完善和产品技术创新，大空间SUV的纯电时代已经到来。

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小伸入自慰91?当被问到生涯中遇到过最强的后卫时，萨拉赫表示：“很难只说一个人，但拉莫斯是一位伟大的球员。”而他心中最美妙的胜利，则是赢得欧冠冠军。李海涛记者左小雳摄

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小伸入自慰91?其中，最年轻的是出生于1973年12月的卢东亮。卢东亮曾任中国铝业集团有限公司党组成员、副总经理，中国铝业股份有限公司党委书记、总裁、董事长等职。崔艺卓记者田宝柱摄

小伸入自慰91?7月21日，据报道，供应链消息指出，由于苹果、超威、英特尔等第一波2纳米大客户需求超强，加上高通、联发科、英伟达也将陆续采用，台积电2纳米供应严重吃紧，为此将大扩产，目标明年2纳米月产能由今年底的4万片大增1.5倍至10万片，2027年有望再翻一倍至20万片。业界以此推估，最快2027年时，2纳米有望成为台积电7纳米以下先进制程中，产能规模最大的节点。

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小伸入自慰91?当前全球产业链供应链面临重塑，如何确保上海合作组织产业链供应链合作成效是论坛另一重要议题。多国代表不约而同地提及数字技术在深化互联互通、简化货运程序中的作用。黄文英记者张坚志摄

小伸入自慰91?北京时间7月20日中国足球乙级联赛预赛阶段第20轮，广州蒲公英主场对阵泉州亚新。广州蒲公英陈瑜昊破门，范芮玮破门，梁正破门。最终比分广州蒲公英 3-0 泉州亚新。

小伸入自慰91?丢失ADS-B信号是个很奇怪的事，因为机场周边有着足够的接收器与良好的信号条件，丢失信号只可能是飞机原因导致的，比如机长关闭或者发生故障。但很显然机长并没有理由主动关闭ADS-B。

小伸入自慰91?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。

小伸入自慰91?其二，高产能量产线主要针对已通过验证、进入稳定量产阶段的光刻胶产品对树脂的规模化需求。该产线专注于效率与稳定性，配置了大型高效反应及精制系统，将实现生产流程的高度集成与自动化控制，确保产品批次间的高度一致性。该产线为国产高端光刻胶的规模化应用和市场份额提升，提供强有力的材料保障。

小伸入自慰91?张璐：长线的对于市场的判断就是我们比较看好整体ToB的机会，所以当AI Agent这个赛道崛起的时候，我们看的也都是垂类的Agent比较多。C端可能做得比较偏向通用Agent的我们看得就比较少。

小伸入自慰91?“这和X86架构不同，如果你开发兼容X86的产品，他们可能会不满，但如果你开发兼容CUDA的产品，我完全不会介意。”话毕，黄仁勋还不忘隔空cue下英特尔。

小伸入自慰91?补时第1分钟，费利佩禁区内劲射被门将封出，韦世豪与罗斯相撞之后一脚踩在闫柄良的背上，主裁判向韦世豪出示第二张黄牌，韦世豪被红牌罚下。

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小伸入自慰91?7月18日上午，中央纪委国家监委网站发布消息，十三届全国政协教科卫体委员会副主任刘慧涉嫌严重违纪违法，目前正接受中央纪委国家监委纪律审查和监察调查。王玉玺记者牛珍奇摄

小伸入自慰91?我惊讶的是他跟窦靖童的对手戏居然不会违和，两个在异国他乡的灵魂会碰撞出什么样的火花，后面的剧情值得一追到底。

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小伸入自慰91?然而，欧洲电动车在租赁市场面临多重困境：原因包括充电站稀缺性导致的“里程焦虑”(尤其偏远度假地区)、电池维修成本高，以及3年车龄电动车残值明显比燃油车低。强制采购可能推高租金，影响消费者体验。此外，全面电动化需巨额投资升级充电设施，而当前欧盟公共充电桩数量仅约65万个。刘兵记者黄崇飞摄

小伸入自慰91?7月9日，工业和信息化部开通了“重点车企践行账期承诺线上问题反映窗口”，受理中小企业关于重点车企践行货款支付周期承诺和落实《保障中小企业款项支付条例》不力等问题。

小伸入自慰91?从年初开始，宋飞就连续在各种平台上投简历，连面试机会都没有。对方会用很多理由拒绝他，但是多数都是因为年龄。“宋先生您好，看了以往你的简历真的很优秀，但是不好意思，我们这个岗位有年龄要求，要求40岁以内。”宋飞回忆说。“这个真是对我最大的一个歧视和侮辱。找工作需不需要说一下对未来有什么想法或者建议？老板需不需要人才？需要。但是，在中间桥梁这里，就把我们排在外面了。”

小伸入自慰91?座舱方面，沃尔沃全新XC60升级了11.2英寸悬浮中控屏与高通骁龙8155芯片等智能硬件，并且针对UI界面进行升级，使得屏幕操作更加丝滑、操作逻辑也更清晰。与此同时，新车的语音助手“小沃”还融入了AI大模型技术，支持主驾全时免唤醒和可见即可说功能。AI大模型加持后，“小沃”不仅能成为出行助力，还能给孩子讲故事，更契合家庭用户的需求。，更多推荐：蜜桃AV

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