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91视频?链博会开幕当天，特斯拉中国的展台吸引着专业参展商和部分嘉宾的目光。“特斯拉不仅是一家电动车公司，还是一家人工智能和机器人公司”，一些嘉宾表示他们正是冲着展板上这句醒目的话来看看的。 孔蒂：目的是让那不勒斯人民感应自满；稳固的阵容结构很主要

91视频?相比创业公司，美团的资金能力是碾压的。在创业公司跑出了标准化模型后，大资金入场“砸钱”复制与“倾销”，往往能扮演收割者角色。 李剑记者 薛会西 摄

91视频?该项目位于北京市密云新城0202街区，南至新北路，东至北京液压件厂西侧规划唐庄路，西至西环路东侧规划绿地，北至规划开元街。

91视频?董璇倒不在乎。她婚礼那天，拉着张维伊和小酒窝拍全家福，笑得比谁都真。或许对她来说，有真心对的人，有孩子的笑，比圈里人捧不捧场重要多了。

91视频?当两人一起讨论角色时，何珈好总是能提出独到的见解，这让保剑锋佩服不已，同时也让他十分渴望能与她更进一步的了解。 徐爽记者 王静 摄

91视频?英国民间机构“人类遗传学警报组织”表示强烈反对“三亲婴儿”技术的推广。该组织主席大卫·金表示，这是一种“非常不必要的技术，可能把英国带向‘优生学婴儿’的未来”。 程增法记者 简经红 摄

91视频?消息面上，该公司警告称，受美关税政策影响，公司可能无法在2026年实现增长。该公司首席执行官富凯当天表示，公司仍在为2026年的增长努力，但目前无法保证这一点。

91视频?公开资料显示，2021年5月4日，由福耀玻璃工业集团股份有限公司董事长曹德旺创办的河仁慈善基金会计划出资100亿元，投入筹建福耀科技大学(暂名)。2024年1月29日，福耀科技大学公示拟申报普通本科，进入福建省教育厅审核阶段。 王欢记者 魏国义 摄

91视频?“艰难的101天后，日本学到了与美同盟的残酷一课”，美国《华盛顿邮报》12日以此为题报道称，日本一直认为美日关系特殊，是安全盟友、也是美国“制华”的重要合作伙伴，但如今却在贸易谈判中逐渐发现，日本对美国其实“不够特殊”。有专家直言，日本官员可能低估了特朗普对日本根深蒂固的怀疑态度。 孟开国记者 任宪增 摄

91视频?陶哲轩指出，人类很容易将当前 AI 的能力视为一个单一的量化指标，如能够做到某件事情或达不到。但陶哲轩认为，AI 能力有多强应该看能给它多少资源、辅助手段，甚至要观察不同的结果呈现方式，而在不同条件影响了，AI 的能力会差出好几个量级。

91视频?而38岁的于汉超除了杀死比赛悬念的进球外，他还曾打进一球被吹越位在先。斯卢茨基在换上刘诚宇效果不佳后果断纠错，并且派上于汉超替换刘诚宇，而他毫无疑问又赌对了。 刘开国记者 王家明 摄

91视频?7月18日，中建智地第三座宸园案名正式亮相，“紫京宸园”霸屏北京各大城市地标。宣告东四环老牌豪宅区星河湾板块，迎来全新作品。这也是继望京“中建宸园”和东四环“北京宸园”之后，中建智地文化营宅的又一突破性力作。

91视频?“我认为更重要的是，这很大程度上取决于团队。球队表现越好，我的成长也会越快，我们共同取得的成就越多，我个人能力的提升就会越显著。”

91视频?IT之家注意到，今年链博会首次设置创新链专区，一批中外科技领军企业将参展参会，让实验室里的“金点子”变成产业发展的“金钥匙”。不仅如此，今年宇树科技、强脑科技等新锐企业将“组团”参展，全球人工智能领军企业美国英伟达也将首次亮相链博会。

91视频?之于用户端，这是一个增速超过拼多多的领域；是快乐猴的“班底”——没干过拼多多（多多买菜）的美团优选的反击之地；还是美团“重拾”下沉梦想的理想之地。

91视频?而且霍建华和朋友们是坐在大厅里吃饭喝酒畅聊的，网友看到霍建华的时候，霍建华已经喝酒喝上头了，满脸通红，拿着酒杯晃晃悠悠的，一看就是喝多了，已经处于微醺迷糊的状态。

91视频?世界经济论坛贸易科技倡议（TradeTech Initiative）负责人蒂姆·斯特金格也是第一次参加链博会，他期待在链博会及其配套活动上同各利益相关方共同探讨贸易科技对全球贸易体系的变革潜力。

91视频?进攻效率不高，职业生涯投篮命中率从未超过43%，有8个赛季低于40%；三分球职业生涯命中率32.4%，接球投篮命中率也仅33%-34%，属于低于平均水平的射手，对手会放他投篮，对球队进攻空间有一定影响。

91视频?有关文件表明，借助西方国家的支持，乌克兰目前的自主军工产能不算弱，而这也是它能够长期抵御俄罗斯进攻的一个原因。 李福长记者 张少壮 摄

91视频?据高检网7月3日消息，齐同生涉嫌受贿一案已被提起公诉。据检方指控：被告人齐同生利用担任宁夏回族自治区发展和改革委员会党组书记、主任，自治区政府副主席，自治区党委常委、政府副主席，自治区政协党组书记、主席，全国政协民族和宗教委员会副主任等职务上的便利，以及职权或者地位形成的便利条件，为他人谋取利益，非法收受他人财物，数额特别巨大，依法应当以受贿罪追究其刑事责任。

91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。 程云亮记者 林建成 摄

91视频?微软在警报中指出，该漏洞“允许授权攻击者通过网络进行 spoofing 攻击”（指攻击者隐藏身份，冒充可信人士、组织或网站，从而进行欺诈或操纵行为），并发布了阻止攻击者利用该漏洞的建议。

91视频?"如果法院确认宗庆后还有数位非婚生子女，又有海外事实婚姻，那么这场遗产‘混战’会更复杂，争议的核心在于确定合法继承权。如果遗嘱有效，那就按照遗嘱继承，如果遗嘱无效或有新的遗嘱出来推翻，那可能进入法定继承程序，对娃哈哈整个企业的经营管理权都会构成挑战。"上述家族办公室负责人推测，这也提醒民营企业家们，安排财富传承事宜时，宜通盘进行考虑，"血脉或许可以隐秘延续，但财富传承需要阳光化的制度保障"。

91视频?刘先生回忆，在出发前，他曾征求过孩子的意见，是否想去桂林旅游，若一起去，车座位置有限，便不让爷爷奶奶同行，若同意，就把后备箱清空，只带一辆婴儿车。“当时孩子愿意，也是自愿的，而且孩子当时年龄小，并不像现在一样在后备箱中是蜷缩的样子。” 
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