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!脱 让学生摸?动力方面，新车搭载分布式解耦四驱驱动系统，这套动力系统的最大功率达到505千瓦，峰值扭矩可以高达848牛米，零百加速需要5.2秒。 独家｜黄仁勋高调示好中国后，经销商：H20询价激增，重启销售或引发降价

!脱 让学生摸?这本是一个技术专委会的技术讨论会，不同专家有不同意见，我认为应该正常的，但是没想到捅到了马蜂窝，引发了网暴。这是我没想到的，也许我无意中踩到了某些利益集团的红线上了，技术探讨可以，我们可以探讨，但是网暴不是这样，就是骂人，骂的好难听。 李让磊记者 郑大民 摄

!脱 让学生摸?余姚市住建局称，浙江省高院判决下发后，他们在审核甬兴气体申请瓶装液化石油气许可证过程中，不再坚持是否符合燃气规划，而是重点审核法律和法规规定的其他内容。

!脱 让学生摸?有“早搏”的年轻人并不占少数，这与现代生活的快节奏有关。如果是频发早搏，一般建议药物治疗，严重的情况下甚至需要手术。

!脱 让学生摸?英特尔相关负责人表示，英特尔聚焦中国市场需求，加快本地产品定义与开发，促进更多创新应用落地，为本地科技生态注入活力。 姜自力记者 王翠华 摄

!脱 让学生摸?此次大规模、近距离与中国媒体、观众接触，让黄仁勋的目标和想法进一步被公众所熟悉，也让国产芯片公司能够“更好地了解对手”。 张黎娜记者 王兰发 摄

!脱 让学生摸?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。

!脱 让学生摸?随着人类探索太空的脚步迈得越来越大，在月球上，甚至在火星上驻留并建设基地成为可能。想在月球上居住和旅行，水、氧气等生存资源和交通工具不可或缺。但地外行星的生存环境显然比不上地球，这个时候，科学家就展开了奇思妙想，在月球“就地取材”，为人类提供生存的资源。 邵建瑞记者 蒋为高 摄

!脱 让学生摸?据此前报道，7月13日，德鲁兹少数派一名商人遭到绑架，引发苏韦达省德鲁兹武装派别与逊尼派的贝都因部落爆发激烈冲突。总部位于英国的叙利亚人权观察组织表示，冲突爆发以来已造成至少940人死亡，死者包括326名德鲁兹武装人员和262名德鲁兹平民，其中165人被处决。死者还包括312名政府武装安全人员和21名贝都因人，其中3名平民被德鲁兹武装人员处决。 曾学文记者 柳卫民 摄

!脱 让学生摸?最后，高薪抢人往往换来的是高流动率，这些人也更容易被下一家出价更高的公司挖走。小企业因缺乏薪资优势和文化吸附力，难以留住人才，最终只能为他人作嫁衣裳。

!脱 让学生摸?美东时间7月17日周四，白宫新闻秘书莱维特表示，已知国会有足够的票数通过关于加密数字货币的《天才法案》（the GENIUS Act）立法草案。相信国会将针对加密货币问题继续立法。特朗普计划周五在一场活动中签署包括《天才法案》在内的加密货币立法草案，让它们作为法律正式生效。 黎明成记者 王文清 摄

!脱 让学生摸?消息出来后直接引爆热搜，就连谢霆锋本人也承认，自己与妹妹一年没联络，是通过报纸才知道妹妹已经生了女儿。对于妹妹男友的信息，谢霆锋也是守口如瓶。

!脱 让学生摸?保保熊、乌合麒麟、Norah 脱口秀等一批互联网内容创作的大V还收到了来自黄浦区的“集聚区服务包”，并成为外滩FTC首批体验官。“今天参观了外滩FTC，让我充分感受到黄浦坚定选择互联网内容的产业决心。”乌合麒麟团队主策划胡睦洋坦言，“看窗外的外滩建筑群，能品味到百年海派文化的历史风貌；沿黄浦江而上，能追溯千年江南文化的文脉底蕴，期待今后能以更多黄浦素材、上海出品、中国故事进行世界触达。”他同时表示，黄浦拿出“真金白银”和“顶级地段”，这对国内，甚至国际的内容创作者都有很强的吸引力。

!脱 让学生摸?对于美方的最新动向，俄罗斯外交部副部长里亚布科夫15日回应称：“任何对俄方设置条件甚至最后通牒的企图均不可接受，如果外交途径行不通，俄罗斯对乌克兰的特别军事行动将继续。”

!脱 让学生摸?现在网友的态度很明确：“心疼 S 妈失去女儿，但不接受她消费女儿。” 有人说，大 S 生前最讨厌 “家人内斗”，要是看到妈妈拿自己博流量，妹妹只顾着度假，恐怕会难过。还有人劝 S 妈：“不如真的找个老姐妹跳广场舞，比在网上发文强。”

!脱 让学生摸?此次合作标志着Uber进一步深化其与自动驾驶技术合作伙伴的投资策略，而非自主研发相关技术。它将使Uber在快速发展的自动驾驶出租车市场中进一步扩大影响力，目前该公司已通过与Waymo等公司的合作在美国的凤凰城、奥斯汀、亚特兰大和阿联酋的阿布扎比提供自动驾驶服务。

!脱 让学生摸?英伟达曾在今年3月发布未来三年产品路线图，包括今年已经发布的主打AI推理能力的下一代芯片Blackwell Ultra。2026年下半年，英伟达将推出基于下一代架构Rubin的AI芯片，算力指标是Blackwell Ultra的3.3倍。2027年下半年，其还将推出Rubin Ultra，算力指标达到Blackwell Ultra的14倍。

!脱 让学生摸?考研成功的谢欣宇，将自己的备考心得、学习方法毫无保留地分享出来。“或许我无法替他们走完前路，但至少能让后来者的征途少一些迷茫。”

!脱 让学生摸?尽管宗馥莉在宗庆后去世后，接班娃哈哈的过程并不顺利，甚至一度发展到要辞职的地步。但老实说，没想过她会以这样的方式，再次登上热搜。 程素芹记者 闫志成 摄

!脱 让学生摸?尽管，苏富比拍卖行没有透露买家身份。但是封面新闻记者通过蛛丝马迹，在国际陨石学会官网上，找到了关于这块编号为NWA 16788的天价火星陨石的信息。它的发现地为西北非尼日尔凯夫卡夫地区，从陨石的编号前三个字母可以判断它的发现地为Northwest Africa。它的发现时间为2023年7月16日。前收藏者为一位名为zhangbo的人及两位匿名人士。

!脱 让学生摸?据越南官方消息，当地时间7月17日，越共中央政治局召开会议，审议并通过了越共中央检查委员会对违纪党员进行纪律处分的建议，现任越共中央委员、越南政府农业和环境部部长杜德维受到警告处分。 石礼杰记者 陈庆清 摄

!脱 让学生摸?上班穿的话可以参考美国博主Cass Dimicco，她这件衬衫就很合体。穿法也有点一丝不苟，下摆全塞进裤子里还加入了腰带，同时头发也打理得很利落。

!脱 让学生摸?据重庆市市场监督管理局官网，KKR公司收购远景国际有限公司股权案公示：KKR通过其新设特殊目的公司Dynamo亚洲控股II私人有限公司，间接收购远景国际有限公司（Vista International Inc.，以下简称“目标公司”）85%的股权。目标公司通过其关联公司，在中国境内主要从事饮料业务。本次交易前，目标公司由自然人全资持有并单独控制。本次交易后，KKR将间接取得对目标公司的单独控制权。

!脱 让学生摸?暑期一直是一年中外卖订单最多的时候。近段时间，多家外卖平台的“价格战”更让外卖订单激增。7月18日，多个外卖平台在连日的价格战后被集体约谈，引起了消费者、配送员等的关注。重庆观音桥商圈，还有一群人也被这场“大战”持续影响着。 ，更多推荐：亚州一区二区