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国产一区二区?现有一处优质房源对外出租，房子位置坐落在渭南市临渭区乐天大街与招二路十字南15米路东，房子是一个带院子优质房源，房源东西两侧各有两栋楼房建筑，中间是一个大院子。房源总面积800余平方，院子内可做露天烧烤或停车场。东侧三层楼建筑总面积约550平方米，每层面积大约180平方米，二楼、三楼都带有阳台，每层都设有独立卫生间，可以做企业办公楼或者高端酒店、会所等，三层楼对面是一个2层楼房，合计面积150平米，共设有6个房间，可以做为宿舍楼使用。整套房源出租，也可以分栋楼租赁，有意者可以随时看房租金面谈！联系方式张女士199 9166 6508吴先生：18091369219 王静记者 刘新署 摄

国产一区二区?7月19日消息，目前中国联通已经建设运营上海临港、呼和浩特、宁夏中卫和青海三江源等万卡智算中心，正在探索布局十万卡算力集群。预计到年底，智算规模将达到45EFLOPS（1EFLOPS是计算机浮点运算能力的顶级单位，表示每秒可完成一百亿亿次运算）；50%的联通用户选用了“双千兆”服务，联通超清、联通看家、云智手机和“智家通通”机器人等产品服务2.7亿用户。（上观新闻）

国产一区二区?不过，这个问题可以换成另一种表述：定义X为不包含B的一侧的EF的中点，如果能够证明HX与EF平行，基本上就可以证明这个结论了。

国产一区二区?赵先生说，彭宇轩看上去就是那种涉世未深的学生，会因为别人的免费招待而开心。经过大家一番劝说，彭宇轩表现出害怕。 但不管同行人如何追问，彭宇轩始终未透露接头人是谁。赵先生建议彭宇轩在临沧休息一天后，马上回西安。彭宇轩当场表示同意，还加了赵先生微信。赵先生告诉彭宇轩，如遇胁迫可联系他，自己会帮忙报警。 靳勇刚记者 李高洪 摄

国产一区二区?“内娱，你有这样的韩红，是你的福气！”——这句来自万千观众心底的呐喊，瞬间刷屏，成为对这场“罢录风波”最精准、也最深刻的时代注脚。它道出了大众对虚假繁荣的厌倦，对专业精神的渴求，以及对真正艺术家的无限敬意。 全虹记者 马东阳 摄

国产一区二区?在这之前，中国文化遗产鉴定中心于2025年5月30日向联合国提交了137项证据，涉及韩国五项非遗项目（如江陵端午祭、泡菜制作技艺等），并指出其文化溯源存在争议。

国产一区二区?这两款模型均通过负责任的网络爬取、授权语料库和高质量合成数据集进行大规模多语言、多模态训练，并在新的异步平台上通过监督微调和强化学习进一步优化。最终模型不仅支持多种新增语言，还能理解图像并执行工具调用。 王仟凤记者 段小慧 摄

国产一区二区?西蒙斯2023年从巴黎圣日耳曼租借加盟莱比锡，并于今年一月以4300万英镑基础转会费+2600万浮动条款完成永久转会。但签下持续至2027年的合同仅数月后，这位22岁攻击手就可能离队，潜在转会费预计达5600万英镑，莱比锡还要求加入二次分成条款。 韩二凯记者 雷镜磬 摄

国产一区二区?皇家马德里的最新签约阿尔瓦罗-卡雷拉斯延续了俱乐部的一项传统做法。召回那些曾在青训体系中成长、但离队外出历练，最终以更成熟姿态回归的球员。为引进卡雷拉斯，皇马支付了高达5000万欧元的费用，使他成为历史上被皇马回购的最昂贵的青训球员。

国产一区二区?根据北京市住房和城乡建设委员会数据显示，2025年07月17日北京新建商品房成交292套，较昨日增加72套，环比上涨32.7%。近一周北京新建商品房日均成交275套。07月17日单日成交292套，高于近一周平均水平6.2%。 杨记岭记者 王兰双 摄

国产一区二区?《藏海传》以收视数据、文化深度、全球影响力、商业价值的全维度突破，成为2025年无可争议的“古装剧王”。其成功印证了“顶级团队+扎实剧本+电影级制作”的爆款逻辑，更为国产剧树立了兼顾艺术性与商业性的新标杆。

国产一区二区?2023年杨少华因为血压太高而住院，也是在家人们的悉心照料下闯过了这一关，还感慨：哪有比一家人健健康康更重要的事情呢，自己也努努力，少给他们添麻烦，争取再多活上几年。当时这一新闻还引发了500多亿元资产分配争议，面对网友求证，老爷子表示，“真假？”

国产一区二区?根据北京市住房和城乡建设委员会数据显示，2025年07月16日北京新建商品房成交220套，较昨日减少1套，环比下降0.4%。近一周北京新建商品房日均成交264套。07月16日单日成交220套，低于近一周平均水平16.7%。

国产一区二区?虽然从商业角度看，她助力嘉行传媒成功完成对赌，公司市值飙升，她也成为身价数十亿的女老板，但高强度的工作却让她无暇打磨演技。

国产一区二区?齐鲁网·闪电新闻7月18日讯 自2025年8月1日起，济南机场将正式开通“首尔-济南-三亚”客运航线，为三地旅客搭建起一条高效便捷的空中通道。航线的开通，不仅为旅客提供了更多元化的出行选择，还将有力推动三地在文化旅游融合及经贸领域的深度合作与发展。

国产一区二区?对于总统的要求，可口可乐的态度就比较保留了，该公司回应美媒称，并未承诺作出改变。在一份声明中，可口可乐表示，“我们感谢特朗普总统对我们标志性品牌可口可乐的热情。我们将很快分享更多有关可口可乐产品系列中创新产品的细节”。

国产一区二区?每天直播都会持续至晚上11点到12点。结束后，团播成员需要和主持人、运营一起复盘当天的直播数据，凌晨1点多橘子才能回家。

国产一区二区?据悉，这几年范小勤大部分的时间都生活在表哥家里，由表哥带着他拍短视频接广告。值得一提的是，去年范小勤的父亲和表哥因为利益分配不均分道扬镳，范小勤被迫回到家里，由范父带着他运营短视频，但最后的结果是孩子没照顾好，钱也没赚到。 丁伯平记者 于兆银 摄

国产一区二区?“队内每位球员都是英超赛场的实力派，我也希望证明自己同样出色。无论是左路还是右路，我都能制造威胁。虽然位置不同会有些差异，但对我而言无关紧要，只要得球，我唯一的念头就是突破防守，这正是我的核心优势。”

国产一区二区?一个是全副武装，一个是自然而然，前者很容易过犹不及，后者其实才是人生的常态，我们生命中的绝大部分时间，没有香车宝马，没有华丽灯光，没有需要争奇斗艳的隆重晚宴，有的只是平和、简单、日常的那些日日月月。 张超记者 张加敏 摄

国产一区二区?两天后，另一大超正统派政党、持有11席的沙斯党也召开内部会议，决定从执政联盟中退出。沙斯党声称，现任政府在犹太教核心典籍《妥拉》的地位问题上“造成了严重且不可接受的损害”，无法继续留在这样的政府中。不过值得注意的是，沙斯党在宣布这一决定的同时表示暂时不会推动提前举行议会选举。换言之，沙斯党选择让其部长辞职以向政府施压，但其在议会中暂时仍给予内塔尼亚胡联盟一定支持，以观望政府能否满足其诉求。

国产一区二区?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。

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