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初夜TV?黄仁勋可能是怕得罪其他汽车客户，又说，小米、比亚迪、理想的车都非常好，“理想汽车空间大得像带轮子的客厅，蔚来和小鹏则非常豪华”。 40253人助阵！常州仍输掉笔画守卫战：开赛7轮0胜0进球+苏超垫底

初夜TV?沈腾和林允的绯闻传了三年，双方多次否认，但仍有网友心存怀疑，认为无风不起浪。近日，两人的绯闻再添新料，被扒出一前一后现身某偏僻的公园。 崔青涛记者 王道龙 摄

初夜TV?许海东认为，在汽车行业开启电动化、智能化变革的时代，中国新能源汽车已具备规模化、体系化、快速迭代等先发优势，成为全球产业创新的引领者。完善的产业生态进入东南亚地区，有助于本地汽车产业以更高性价比应用智能座舱、自动泊车等新技术，提高产业现代化程度和国际竞争力。

初夜TV?从企业角度来看，内外贸一体化发展，为外贸企业经营提质增效带来了新的机遇。如今，在电商平台和商场超市专柜，越来越多贴着“原出口”标签的商品走进国内消费者视野。外贸企业要主动应对国内外的新形势，就要转变发展思路，调整经营策略，将眼光放在稳定性和灵活性更强的市场上，通过生产要素整合、产业结构优化，提升物流效率和产业协同水平，增强自身抗风险能力。

初夜TV?据红星新闻报道，“镋钯”机器人得名于成都锦江区具有百年历史的镋钯街。“镋钯”机器人将亮相 2025 年成都世运会（8 月 7 日至 8 月 17 日），担任啦啦队的角色，完成高难度编队动作，带来极具未来感的集体舞蹈表演。 马春铃记者 孙志刚 摄

初夜TV?在东亚杯末轮中国香港0-1输给中国男足的赛后，米高在与中国香港球迷互动时用英文的侮辱性词汇来形容中国球迷，这也引发了巨大争议。而事后，一名球迷在赛后私信米高，询问他具体情况，米高对此进行回应并向中国球迷道歉。 李雷记者 时志勇 摄

初夜TV?「Robotaxi在夜间、昏暗巷道、静止障碍物密集等场景中表现出根本性的环境理解缺陷，决策逻辑存在结构性漏洞。这不是简单的软件bug，而是纯视觉方案尚无法彻底解决的感知短板。」

初夜TV?相比各种批评，更为令人惊讶的是，朱西产教授在最近几天里接到了无数人的电话，对其进行人身攻击与谩骂，甚至有人发短信对朱西产教授进行生命威胁。 邵玉林记者 余丙胜 摄

初夜TV?上午10点，一声响亮的指令后，一架载着精密仪器的无人机，从秦创原・西安科创基金园院子里腾空而起，迅速升至100米高空，在中国电信低空智联网的通讯保障下，沿着既定航线，以每秒12米的速度，向17公里外的西咸新区无人机试飞基地飞驰而去，15分钟后精准降落。 叶章阳记者 尤德逢 摄

初夜TV?“听到有人以这样的方式谈论，表示他想要离开——我不喜欢奥巴梅扬在阿森纳时那样做，我觉得这很令人沮丧，我希望拉什福德不要得到他所渴望的转会。”

初夜TV?房子最终要回归居住属性，没人住的房子终将变成负资产，鹤岗因资源枯竭导致人口外流，北京远郊区则是因交通拥堵、配套不足、城区房价调整等原因吸引力下降。加上人口老龄化大趋势，年轻人越来越少，北京户籍老年人口比例已超20%，未来还会攀升，一个区域老年人比例过高，整体购买力和消费需求自然走弱。 邱华平记者 李付有 摄

初夜TV?除上述特定院校之外，近些年还有一些新型研究型大学亦声名鹊起，考生报考热情极高，录取分数线甚至大大超出校方预期。

初夜TV?最后，“小米”分别在方向盘下方和计价器后侧，将“断码器”和“GPS信号截断装置”两根线束嫁接到了原车的线束上，“断码器”线束一头的开关则露出在了方向盘下方的塑料盖板上，“GPS信号截断装置”则在计价器一侧留有一公一母的插头，插上表示连通，拔开则表示断开。

初夜TV?一线教师的课题研究通常侧重于实证和观察，强调在实践中进行检验和调整。这次课题研究让已有10多年工作经验的我第一次体会到杜威“教育即经验改造”的意义，我以现象学的方法审视日常教学，思考教学行为中包含的学理逻辑，发现学生机械背译文言文的背后是文化体验的缺失，而语文教学的秘密就藏在那些被我们习以为常的教学现象里。

初夜TV?他没放弃，反而更拼了。拍古装剧的时候天天找老师学台词，改口音，半夜收工还要加练。有次拍戏要分饰两个性格完全不同的角色，他就自己对着镜子练表情，连工作人员都说没见过这么较真的。

初夜TV?现在还能想起鹿晗和关晓彤没官宣之前的互动，两人同台，当关晓彤在前面讲话时，鹿晗在后面温柔地笑着，眼中充满星星，好像还带点害羞，真的就像是暗恋中小男孩的姿态。

初夜TV?“现在只是蜜月期，阳光明媚但尚未经受考验。热刺是一家英格兰乃至世界级的豪门，一切都令人兴奋。大家的开放态度让一切过渡自然，毕竟这是我深耕多年的领域，用优秀团队打造优秀球队，确保开局强势。”

初夜TV?潇湘晨报记者获得的一份通话记录显示，接听电话的人自称是缅甸人，是在园区里面工作的，彭宇轩的手机卡是一个朋友给他的。

初夜TV?从资产偏好来看，一个清晰的趋势是MNC对中国资产的关注重心正向早期研发阶段加速倾斜。据摩熵数据统计，2020年MNC在华交易中处于临床早期（临床前及临床Ⅰ期）的资产占比已突破50%；2024年，这一比例继续攀升至70%以上。 董玉婷记者 杜叶飞 摄

初夜TV?各式各样的彩色吊带也是夏天甜妹必备的时髦单品，无论是搭配阔腿牛仔裤还是半身裙，长裙都能分分钟出片，妥妥的氧气少女穿搭。

初夜TV?而且，这些企业所延伸的产品链，表面看似乎在不同领域，如果往技术支撑的“原点”看，会发现有着千丝万缕的联系，数据、算力、深度学习、新材料运用……它们相互衬托，在人们头脑中加深着领先的科技印象，汇聚成产品链的扩张和越来越大的品牌影响力。 林志芳记者 王相军 摄

初夜TV?而当陈佩斯带着电影在北京举行首映礼时，一众大咖赶来捧场，看到他这张熟悉的笑脸，网友也和大咖们一样难掩心中的激动。

初夜TV?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。

初夜TV?这笔资金至今的花费去向都不清晰，但台湾媒体调查发现，他们结婚这几年，大S为具俊晔的事业投入就超出了8000万台币，包括演唱会、潮牌店等，可这些所谓“生意”都赔钱了事。 ，更多推荐：17ccom官网最新版本