漫 视频

漫 视频?调入公安部后，凌志峰担任政治部主任，分管公安部新闻宣传工作。近两年，公安部每年均会组织多样的主题宣传活动，对外展示公安队伍的履职重点和形象。 首席跟队：埃斯图皮尼安将身穿米兰的2号球衣

漫 视频?据孙先生透露，自相关通知下发后，身边不少同事都“动”了起来，有尝试跑代驾的，也有跑网约车的。“目前，适合我的只有送外卖，毕竟比较自由。”他说，后续，如果有更合适的副业，他也会积极考虑和尝试。 李志山记者 代文中 摄

漫 视频?该人士还透露，印度政府已获悉富士康正在撤回中国员工，但未获知具体原因，目前苹果手机在印度的生产尚未受到重大影响。

漫 视频?“昆山-杨浦复兴岛-浦东机场”航线预计将于8月18日正式投入商业化运营。旅客可通过新空航旅平台购票。低空交通不仅重塑了沪苏浙三地的时空格局，更将推动长三角一体化向立体维度发展。

漫 视频?“事发时我没在家，我当时在邻县的亲戚家，凌晨被亲戚叫醒，也没说具体的事，连夜坐车回了家。”23年时间过去，直到现在，刘亮刚仍记得当天的每一个细节。 孙威记者 刘红斌 摄

漫 视频?陈女士告诉中国新闻周刊，因为家中条件有限，她在外省打工，孩子父亲杨先生也长期在工地做工，两人疏于管教杨宇航的教育和生活。今年开始，孩子变得叛逆，经常逃课出走，“4月份就偷偷跑去成都玩了10多天，好不容易才哄回来”。 高永峰记者 肖兴菊 摄

漫 视频?辐射范围：平西府、回龙观东大街、龙腾苑等20+社区，覆盖超30万居民！尤其是地铁8号线沿线的北清橡树湾、公园悦府等新小区，出门即达！

漫 视频?至于克重，建议选介于250g-300g之间的，穿上的效果会更好。如果克重太高，就会闷热，穿起来也会略显臃肿。面料首选纯棉或精梳棉，特别是精梳棉，耐造又有型。 丘美焕记者 安居 摄

漫 视频?我从不自满，始终保持着警觉。我总在想，就在我们取得某项成就的同时，别人也可能正在创造伟大，我忍不住想让英伟达做得更多，也忍不住相信我们能实现更多，我至今仍感觉每天都在面临倒闭危机，这种意识永远不会从我体内消失，我也不希望它消失，因此我会努力率先抵达未来。但如果别人先做到了，那就这样吧，我会努力追赶。 吴世泳记者 周华 摄

漫 视频?MagicDog-W搭载17组自研高扭矩电机关节模组，通过轻量化设计与动态协同运动控制算法，能实现毫秒级响应的全身协调运动。测试显示，MagicDog-W可跨越≥60cm垂直障碍、攀爬≥40°斜坡，并在碎石、草地、楼梯等非结构化地形保持稳定运动姿态，拥有在复杂环境下高效移动作业的能力。

漫 视频?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。 姚卫永记者 赵自闯 摄

漫 视频?因此网络上时不时会出现一些批评声音，比如“长相普通”“不像妈妈那样有优势”等等，甚至还有人用些尖酸的言语来评判她的外貌。

漫 视频?另一方面，外卖平台大力补贴、真金白银为店铺赚吆喝的动作也没能完全讨到好。西贝餐饮集团创始人贾国龙在接受媒体采访时提到，由于平台活动，西贝一天冲进1.1万单低价单，让门店交付效率、交付体验均下降，他最终跟平台打招呼“别裹挟我们。”他反复强调的是“平台要将定价权还给商家”。

漫 视频?此外，协会将引导通州区房企积极引入新技术、新材料、新工艺，提升住宅科技含量和居住舒适度。还将依据政策严格规范销售行为，杜绝虚假宣传、价格欺诈，保障购房者合法权益。通过行业自律与政府监督，塑造通州房地产市场的良好口碑。

漫 视频?本次大赛以“AI广西 AI中国 AI东盟”为主题，由政企校多方共同办赛，致力于打造一场国际性、专业性、高水平的“AI超级联赛”，赛事亮点纷呈，主要突出五大特点。

漫 视频?除单兵军事素质考评外，按照部队编制成建制抽考、整体性评估，分类型排名，也是这次考评的一大特色。参与武警部队抽考的旅团级全训支队首长机关、全训分队、院校学员队优秀率分别达到100%、100%和92.9%。

漫 视频?IT之家注意到，从谍照来看，尽管新车目前仍处于严密伪装状态，但其全新设计语言已初露端倪。前脸部分，新车预计将采用时下流行的贯穿式设计灯组。车顶位置的凸起区域则暗示了新车可能搭载激光雷达，其智能驾驶能力值得期待。

漫 视频?下午3点的商场停车场一角，聚着正在休息和刚开始吃午饭的骑手。他们聊着今天的“战绩”，有人突然玩笑地说：“‘日入破千’是要把我们的电动车焊在身上才有的数。”

漫 视频?小米YU7自6月26日晚发布以来，市场反响强烈。官方公布的数据显示，该车3分钟大定突破20万台，1小时突破28.9万台；开售18小时，小米YU7锁单量已突破24万台。 冯文杰记者 孙金果 摄

漫 视频?美国IT公司Astronomer首席执行官（CEO）安迪·拜伦与公司人力资源（HR）总监克里斯汀·卡伯特被拍到在一场演唱会上亲密搂抱的画面，在社交媒体上疯传。美国Axios新闻网当地时间18日援引知情人士消息独家爆料称，涉事两人目前已被停职，正在接受调查。

漫 视频?不过，植发是有风险的，植发虽然可以让头发“增量”，但并非一劳永逸。它只是将后脑勺部位的毛囊移植到需要植入的部位。术后恢复情况还要受身体素质、日常作息、心情变化等多重因素的影响。如果熬夜、恢复不当，还可能导致二次脱发。 代伟志记者 王洪燕 摄

漫 视频?晶格结构的核心在于两种主要单元类型：体心立方单元和X-cube单元。当它们被用于3D打印“机器人组织”时，可以分别呈现出不同的刚度、变形能力和承重特性，并支持无限种组合方式。例如，一个由4个叠加单元组成的晶格立方体可产生约400万种配置，而5个单元则可产生超过7500万种配置。

漫 视频?在一点点的走出亲妈离世的伤痛中，状态是越来越好，也就是两个孩子的好状态让新妈妈马小姐迎来了一大波点赞，也打破了很多人对后妈的偏见。

漫 视频?表姐听后也是瑟瑟发抖，在做好本职工作同时，还要跟领导多请示多交流，要多多理解领导，多替领导着想，努力做好工作，先把自己的领导位置保住。销冠100 ，更多推荐：高清 码 看片