抖阴

抖阴?新华网北京7月18日电（记者吴文诩）记者近日从“一把手发布·京华巡礼”海淀专场发布会上了解到，为进一步优化提升营商环境，海淀区政府从企业角度出发制定八类措施，简称“海八条”，旨在助力企业提升发展韧性、创新活力与全球竞争力。 王力宏“狂炫”热干面莲藕汤，薛凯琪杨泗港拍大片！半个娱乐圈扎堆武汉过炎天

抖阴?Ben Mann: 我很确定这是真的。哇。如果你仅仅思考一下个人对公司发展轨迹的影响程度，就像我们的情况一样，我们的产品非常畅销。如果我们在推理堆栈上获得1%或10%或5%的效率提升，那将价值惊人。因此，支付个人1亿美元的四年期薪酬方案，与为企业创造的价值相比，实际上相当便宜。所以我认为我们正处于一个前所未有的规模时代，而且实际上只会变得更加疯狂。如果你推断公司支出的指数增长，大约每年是2倍，就资本支出而言。今天，我们可能在全球范围内处于整个行业为此支出3000亿美元的范围内。因此，像1亿美元这样的数字只是沧海一粟。但如果你展望未来几年，再翻几番，我们谈论的将是数万亿美元。在那时，就真的很难思考这些数字了。 瞿华清记者 刘选正 摄

抖阴?据说，英伟达此前已准备了价值150亿美元的H20，中国企业的快速进步下，这些芯片再不销售，就要彻底落后被淘汰了。此时拿到中国来卖，既能清库存，还能打对手，何乐而不为呢？

抖阴?在这张信息表中，也出现了中国科学院紫金山天文台的身影，其出具了对这块陨石的成分鉴定。紫金山天文台天体化学团组初建于2002年，是国内最早建立的天体化学团队之一。月球和火星陨石的矿物岩石学、微量元素、稳定同位素、和同位素年代学特征是其研究方向之一。其首席科学家徐伟彪从事陨石研究30余年。封面新闻记者通过多方渠道了解，该陨石拍卖前的一位收藏者为中国陨石收藏界的大佬。

抖阴?然而，顾颖还表示，“坚决支持根据一些新情况，做新的背书与要求，最好形成简易手册方便执行。比如必须“祸不及家人”，骂教练、球员的爱人、孩子必须杜绝，那么CNM在不在执行范围内也要明确，毕竟全场几万人高喊这一句的话，涉及母亲。是不是傻×就可以？因为只骂了个人，没有涉及家人。” 安建军记者 徐传峰 摄

抖阴?宗庆后长女宗馥莉肯定也想到了，否则你很难想象，她为什么会在今年5月使出"拔出110万美元信托资金的萝卜，带出宗庆后有私生子的泥"这样的招数来。 张永立记者 张黎娜 摄

抖阴?德泽尔比对我的工作方法产生了巨大的影响。在布莱顿时我密切关注着他；他的球队控球非常出色。他还能够与球员们产生共鸣。这是关键。安切洛蒂也是伟大的教练。我非常感谢卡洛；他让我在很小的时候就完成了欧冠首秀。我也非常欣赏意大利人、阿莱格里和埃梅里。

抖阴?比如，中信证券资管的大集合产品就将管理人变为华夏基金，中信建投的大集合产品管理人变为旗下的中信建投基金，光大证券的大集合产品管理人变更为光大保德信基金，国投证券的大集合产品管理人变更为安信基金，国信证券资管的大集合产品管理人变更为鹏华基金，信达证券大集合产品管理人变更为信达澳亚基金，西南证券的大集合产品管理人变更为银华基金，中金公司的部分大集合产品管理人已经变更为了中金基金。 马文军记者 王培源 摄

抖阴?与中国合作意味着什么，事实最有发言权。中拉贸易额从2001年的148.4亿美元增至2024年的5184.7亿美元，增长约34倍，背后是拉美国家对与中国合作的真诚欢迎。中国提出的团结、发展、文明、和平、民心“五大工程”以发展为主线，为破解拉美国家的“资源诅咒”和不均衡发展提供了切实可行的方案。正如巴西总统卢拉此前所表示的，与其他大国不同，中国始终真心诚意支持帮助包括巴西在内的拉美国家实现经济社会发展。 陈英起记者 孙风英 摄

抖阴?二是信息基础设施持续夯实。1月，工业和信息化部发布《关于开展万兆光网试点工作的通知》，提出开展万兆光网试点，有序引导万兆光网从技术试点逐步走向部署应用；电信普遍服务实施十周年，截至6月底，我国5G基站总数达455万个，十年间推动实现了“村村通宽带、乡乡通5G”，行政村通5G比例超过90%；移动用户上网流量连续6个月实现两位数增长。

抖阴?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。 梁丽仪记者 范建峰 摄

抖阴?三是影响来看，有香港券商告诉记者，本轮补税通知对公司业务并无显著冲击，早在几年前，内地居民通过境外券商直接开户投资港美股的行为已被监管界定为不合规，多数持牌机构已严格按照规定暂停相关新增业务，由于新增业务早已停摆，行业整体受冲击程度可控。

抖阴?但是，据记者观察，美团通兑券里包含了“活力早餐”“下午茶”“美食”，已经没有了上两周持续爆单的茶饮品类。而要想实现兑换，也附加了前置条件：“单点不配送”“起送价”等，很难实现真正的免费。而淘宝闪购上“预估到手0元”的蜜雪冰城，点进去也显示“差12.4元起送”，另需配送费约2.6元。

抖阴?同时，超低风阻、压低车头、短前悬这些设计，也是优化整车空间布局、提升第三排乘客感知的空间效率与视野通透感的基础。

抖阴?就切尔西而言，他们在中卫位置上有众多选择，虽然他们也看重维加，但球队空间无法容纳所有人。维加优先考虑的是上场时间，他并不反对换个环境，这也是他在冬窗时前往尤文图斯的原因。

抖阴?2006年至2023年，被告人何文忠利用担任中国电子科技集团公司第十一研究所所长助理、副所长、所长，中国电子科技集团有限公司总工程师、战略规划部主任职务上的便利，为有关单位和个人在供应产品、获取货款等事项上提供帮助，单独或者伙同他人非法收受上述单位和个人给予的财物，以及在经济往来中，违反国家规定，收受回扣归个人所有，共计折合人民币2.89亿余元。

抖阴?刘嘉玲在节目上被马景涛突然袭击，又被吻脸颊又被抱起来转圈，她直言感觉尴尬且错愕，当下来不及反应，事后也不好追究，只能说当作“惊喜”。

抖阴?连衣裙总是能够满足女性对气质的提升的需求，在这一单品的选用上，总体是比较宽泛的。因为大家本身基础条件的不同，以及身材等各种因素都不一致，就意味着大家在裙子的选择上不会太过于相似。

抖阴?中国教育科学研究院研究员储朝晖对中国新闻周刊表示，针对公示中获得菲律宾学校学历和学位的人，首先是要核实其是否有真实学习与考核过程，还是只用缴纳学费就可以获得相应的学位学历证书。他说，此类东南亚博士在中西部地区较常出现，他在调研期间发现，当地高校引进的部分东南亚博士在学术能力上存在明显不足，甚至无法达到基本的论文写作要求。 马贵军记者 商保军 摄

抖阴?林泽森指出，这种思路转变源于对有机/无机半导体本质差异的深刻认识——无机材料中电荷分离几乎无障碍，而有机材料受限于其本征特性，若仅关注后续的电荷储存和脱陷阱而忽略分离效率，将难以实现性能突破。

抖阴?说到底，甜馨的社交媒体，不该成为公众讨论父母是非的战场。正如一位网友所说：“孩子心里明镜似的，但大人的事，真的轮不到外人替她下结论。” 何淑霞记者 黄英 摄

抖阴?现在，这一自由贸易秩序正陷入前所未有的危机，曾经大力倡导开放市场的美国，已经背弃其对法治、自由贸易和多边合作的承诺——不仅公然违反WTO原则和规定，单方面向贸易伙伴加征关税，向多个工业部门提供巨额补贴，为了逃避惩罚，它还架空了WTO的执行机构。今年3月，美国宣布暂停向该组织提交会费。眼下，美国国会开始审议一项要求退出WTO的提案。

抖阴?2024年2月，娃哈哈创始人宗庆后逝世引发全网悼念，娃哈哈销量短期内暴涨，其天猫旗舰店销量涨幅一度超500%。数日后，情况急转直下，娃哈哈销售额降幅达90%左右。然而不久后，公众情绪转向，娃哈哈销售额直接飞起。

抖阴?7月16日，据多位微博网友反馈，他们在偶然打开火狐论坛时，收到了“北京火狐公司关闭”的弹窗公告，猜测火狐浏览器可能关闭其在中国运营的公司，并终止所有中国区用户账号的服务。 ，更多推荐：91视频