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色情午夜 码一区二区?根据此前的报道，多家俱乐部支持将改制后的世俱杯改为每两年举办一次，目的为增加收入，但国际足联(FIFA)认为这一提议“不可行”，并暂无推进计划。 美媒：波蒂斯是NBA唯一的总冠军&季中赛&夏联三冠王

色情午夜 码一区二区?当时张善为被要求做一个蛙人抢背动作，虽然顺利完成了，但是颈部不幸受伤，更糟糕的是张善为后续没有好好休养，一边复健治疗，一边继续录综艺，持续一段时间后张善为伤情加重，出现呕吐和高烧的情况，需要坐轮椅前往医院治疗。 陈世兵记者 朱向阳 摄

色情午夜 码一区二区?河南商丘，蔡女士反映，父母在她们很小的时候离异，姐妹俩跟着爷爷奶奶生活，虽然不算亲近，但也时常走动，今年1月父亲出车祸意外去世，三个姑姑竟然不告知她们和家里长辈，偷偷把属于她们的遗产给分了。蔡女士的大姑和三姑表示，当时都是老二出的主意，她也是得利最多的人，现在拿着这些不属于自己的东西，内心也不安。二姑：这是我们该得的，这是我哥的遗愿，没通知老人，我很抱歉。

色情午夜 码一区二区?参加第三届链博会的外企代表认为，中国的供应链正在超越简单的连接，更加注重协调、发展和创新。随着技术创新在中国供应链中扮演越来越重要的角色，外国企业在高端制造业、现代服务业和消费品领域将与更多中国合作伙伴建立合作关系。

色情午夜 码一区二区?塞巴略斯再次成为转会市场上的焦点人物之一。如同近几个夏天常见的情况一样，他在皇马的未来尚未确定，贝蒂斯再次在密切关注事态发展。然而，由于皇马的要求以及球员的薪资，他重返老东家的可能性再次变得复杂。 詹新伟记者 张双喜 摄

色情午夜 码一区二区?经一审法院审理查明，2022年12月至2023年7月期间，违法人员杜某某（已判决）、孟某某（已判决）明知为防止H5N1高致病性禽流感传入国内，国家农业部、国家质量监督检验检疫总局自2004年起已禁止直接或间接从越南输入禽鸟及其产品，但为谋取非法利益仍然与违法人员罗某某（已判决）、黄某某（已判决）合谋走私越南鸭到国内销售。 李纯义记者 刘世武 摄

色情午夜 码一区二区?以上4人商定，由杜某某负责出资，罗某某具体负责在越南联系建厂、收购越南老鸭进行屠宰、加工成冻鸭或烘干成半成品后联系“保货”的中国和越南违法人员，通过中越边境走私进入中国境内广西南宁、崇左等地区，由罗、黄二人负责接货、结算“保货”费用后联系冷链车将走私越南鸭运往常德，交由杜、孟二人销售给被告人雷某某、陈某某、吴某、杨某某、姜某某等人用于制作酱板鸭产品。其间，上述人员另外还将缅甸烤鸭走私入境后空运至常德市，违法销售给被告人陈某某等人。

色情午夜 码一区二区?事实上，车企通过区域销量数据“扮靓”来推高估值或谋求上市并非孤例。2020年7月，哪吒汽车启动科创板上市申报工作。折戟之后，在此后的2023年2月、2023年6月以及同年9月，又连续传出IPO计划。中国证券报记者调查显示，2022年哪吒汽车国内交强险销量数据显示，全年公司户占比为8%；至2023年，哪吒公司户占比一跃升至63%，远远高于2023年国内乘用车交强险公司户占比（11.3%）。 谷盾记者 朱霞 摄

色情午夜 码一区二区?6月，秦立回到老家陪伴妻子。他们绕不开对一个问题的争执，李云认为，女人生不了孩子，就没有价值了。但秦立认为，她不是为了生育而活着，不是一个生育的工具。 王兰发记者 鞠红燕 摄

色情午夜 码一区二区?现场部分媒体拍到了特朗普发言时小马科斯的表情，当特朗普称“不介意菲律宾与中国交好”时，小马科斯一度试图插话，欲言又止，表情极为难看。

色情午夜 码一区二区?数据说明：本文信息及数据来源于公开资料及外部数据库等，本平台无法对其真实性、准确性、完整性、及时性作出实质性判断和保证，分析结论仅供参考，所涉及品种均不构成实际投资操作建议。投资有风险，选择需谨慎。风险揭示：本文所涉的文章观点，仅代表笔者个人观点，不代表本平台的任何立场，数据及信息存在一定滞后性，所反映的内容将根据市场情况动态变化，不构成任何股票推荐及投资建议。版权声明：未经许可，任何个人或机构不得进行任何形式的修改或将其用于商业用途。转载、引用、翻译、二次创作（包括但不限于以影音等其他形式展现作品内容）或以任何商业目的进行使用的，必须取得我司许可并注明作品来源为私募排排网，同时载明内容域名出处。 吕鹏玉记者 曹芒 摄

色情午夜 码一区二区?例如，皮革软包衣柜，转角处的木饰面圆柱造型，晶莹剔透的餐边柜，大理石岛台，厨房“拉丝 夹丝”玻璃拉门，无一不是交付标准。

色情午夜 码一区二区?近日，汽车行业资深营销专家乔心昱正式出任北汽新能源用户运营中心副总经理，全面主导极狐品牌营销工作。乔心昱拥有近20年汽车行业经验，曾在奔驰、大众任职，2018年加入长城汽车后历任魏牌、哈弗品牌高管，主导过哈弗“龙网”产品线布局。2024年7月其曾转任莲花跑车市场负责人。

色情午夜 码一区二区?国家安全部官微7月21日消息，在如今高度数字化的时代，网络安全的重要性愈发凸显，不仅关乎着个人隐私、企业秘密，甚至影响着国家安全。需要警惕的是，一些别有用心的设计或恶意植入的技术后门，可能成为失泄密的导火索。

色情午夜 码一区二区?从亚洲到非洲再到拉丁美洲，一个个农业项目、一座座工业园、一条条交通线路，助力当地加快发展、减贫脱贫、改善民生，为支持全球南方国家走好现代化道路注入强劲动力。

色情午夜 码一区二区?7月20日，极氪方面回应，报道中涉及的车辆均为可正常销售的展车。为确保展示期间的安全，展车虽已投保交强险，但从未开具零售发票，也未在任何车管所进行新车注册登记或上牌，其法律属性始终属于未注册的全新商品车。

色情午夜 码一区二区?这事听起来像“工匠精神”，但说白了，其实是一种“靠时间堆熟练度”的焦虑疗法，像是明知道不擅长跳舞，还天天加练广播体操。

色情午夜 码一区二区?报道称，ARAIB于7月19日在务安机场的简报会上向遇难者家属介绍了上述调查结果。报道提到，失事飞机的两个引擎已于3月送往法国进行详细分析。调查人员认为，事发时处于运转中的左侧引擎被关闭，导致飞机主动力完全丧失。

色情午夜 码一区二区?据其堂哥介绍，今年三四月二人外出钓鱼时，赵李鹏曾告诉他，现在爷爷奶奶年龄都大了，他想尽快把老家的房子修了，还称“就这两三年就要修”，堂哥说没那么快，他就没再说过话。 唐雪芳记者 齐来东 摄

色情午夜 码一区二区?在打完欧洲的热身赛之后，男篮已经在北京完成了几天的总结和调整。这几天肯定就是以查漏补缺为主，毕竟后续还有热身赛，他们需要尽快完成提升。

色情午夜 码一区二区?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。 刘永君记者 耿士凡 摄

色情午夜 码一区二区?2019年1月22日，在狄某强的主导下，宜丰公司将股权质押给中节能六合公司。随后，中节能六合公司于2019年2月13日向天景祥公司支付5000万元一年期银行承兑汇票。资金到账后，天景祥公司迅速将汇票贴现，并于2019年2月18日将3190.8万元转入宜兴法院，用于支付“东方石油支撑剂有限公司整体资产”的法拍尾款（该资产竞拍总价3490.8万元），剩余资金去向不明。

色情午夜 码一区二区?9月15日，鉴定机构出具鉴定意见认为，南海第七医院在韦先生孩子诊疗过程中，存在对其病情不够重视，未尽到急诊负责义务，一定程度上错过最佳救治时机等过错行为，与韦先生孩子死亡后果之间存在因果关系，原因力大小为次要因素，过错参与度为16%至44%。

色情午夜 码一区二区?“太多商家'增收不增利'，外卖大战中很难有商家能直接受益，大的连锁品牌，资金实力雄厚，能熬得住，或许间接受益。小的品牌、小的餐饮个体户在冲击下容易倒闭。会加强餐饮集中度。”电商分析师、海豚智库创始人李成东对记者分析。这场外卖大战中，不确定感裹挟着众多商家，稳赚不赔的可能只有上游的包装与原料商。 ，更多推荐：国产精品 国产原神