欧美亚韩一区二区三区

欧美亚韩一区二区三区?此外，中国联通服务传统产业转型升级和新兴产业发展壮大，实现工业大类全覆盖，打造协同设计、柔性制造、智能运维等新应用，助力汽车、钢铁、电子、装备等行业建设一批智能工厂。在提升产品服务品质，丰富数智生活场景方面，50%的联通用户选用“双千兆”服务，联通超清、联通看家、云智手机和“智家通通”机器人等产品服务2.7亿用户。 炸裂！曝沙特正准备报价维尼修斯：砸3.5亿欧转会费 5年10亿条约

欧美亚韩一区二区三区?“我穿的这个衣服，是因为前些年我与中联重科公司有过业务往来，但我不是中联重科的员工，也不是他们的代理商。”李某说，他也认识到了自己的错误，表示愿意接受公安机关的处罚。 潘须勇记者 王重军 摄

欧美亚韩一区二区三区?行动地点大致在金边市与西哈努克省。主要目的在于逮捕大量涉及电诈人员！但海叔所见，也包括在此前泰国与柬埔寨发生争执，特别是佩通坦与洪玛奈之父洪森之间出现矛盾后，洪玛奈难得出现在媒体端！

欧美亚韩一区二区三区?据科技创业月刊对左宗申的采访，宗申采取的是 “农村包围城市” 的打法，产品开发以广大农村为定位。广告宣传也采用最接地气的车身广告、报纸广告，甚至直接到村镇免费派送杂志。

欧美亚韩一区二区三区?事实上，豪华品牌普遍面临中国市场销量下滑的压力。数据显示，2025年年上半年，保时捷在全球市场销量为14.6万辆，同比下降6%；其中，在中国市场的销量同比下降28%。而在其最大的市场北美地区，销量同比增长10%。 罗俊岭记者 许逸鹤 摄

欧美亚韩一区二区三区?柬埔寨首相洪玛奈签发指令，要求彻底清除电诈团伙！这是昨天（7月18日）环球时报等所发报道，人民日报客户端等多家国内媒体予以转载。 吴世泳记者 田永英 摄

欧美亚韩一区二区三区?夏天因为温度比较高，建议大家在穿衣的时候，尽量以清凉的着装为主。可以利用各种类型的上衣和短裙进行匹配，轻盈的裙子打造出灵动的感觉，也可以呈现出一定的俏皮的风格，裸露出双腿，能让着装更加的舒适。

欧美亚韩一区二区三区?CGT领域的CXO服务方应如何真正为技术方增效降本？丹纳赫中国首席科学官方焯告诉记者，以正序生物的Base Editor碱基编辑技术为例，技术方需要考虑如何将药物递送到患者体内，为此，一项优质的脂质纳米颗粒（LNP）递送工艺就能解决问题，“此外，在质量控制方面，我们还引入了质谱、色谱和流式三项关键技术，帮助药物进行高效地整体合成。” 徐希勇记者 周楠 摄

欧美亚韩一区二区三区?最近日本大米短缺，导致价格飙升，被认为是日本开放进口粮食市场的一个契机。然而，报道表示，若大幅增加进口，势必将使本国农户面临激烈竞争，也会激怒政治影响力强大的农业游说团体，使得石破茂在政治上难以动摇其将大米视为“国家利益”的立场。 李荣华记者 贺学礼 摄

欧美亚韩一区二区三区?后来，德惠市的王喜民让儿子又去开通了个手机号，并使用儿子新开的手机号码注册微信，再绑定儿子的银行卡，王喜民这才能继续使用手机支付。

欧美亚韩一区二区三区?张金瑞介绍，根据行动方案，北京将重点提升高质量行业数据供给能力，支持企业加快开展工业数据采集、汇聚、清洗、标注等工作，推动形成一批高质量工业数据集。鼓励企业用好人工智能数据沙盒制度，给予“首用免费”支持政策，让工业数据参与模型训练，形成“供得出、流得动、用得好”的数据供给能力。通过数据要素示范奖励政策，对工业数据“首登记”“首入表”“首交易”“首开放”给予资金支持。 高立宁记者 潘秀林 摄

欧美亚韩一区二区三区?据悉，该大集合产品于2025年6月30日到期。报告提到，“本集合计划到期后，按照中国证监会相关规定执行。如本集合计划到期后，不符合法律法规或中国证监会的要求而须终止本集合计划的，无须召开集合计划份额持有人大会。本集合计划于2025年6月30日存续期届满。存续期届满后，本集合计划将根据《资产管理合同》的约定进入财产清算程序。”

欧美亚韩一区二区三区?石破茂领导的执政联盟在众议院并不占多数席位。尽管他超出预期地撑到现在，若20日再遭重挫，日本恐怕得在三年内迎来第三位首相。

欧美亚韩一区二区三区?时隔不到一个月，上下文工程更是被一众科学家正式定义为一门学科。日前，来自中美澳累计 6 家高校科研机构的 15 名研究人员，通过分析 1400 多篇研究论文，首次将上下文工程作为一门正式学科加以全面探讨，并指出它能够系统性地设计、优化和管理大模型的信息有效载荷。

欧美亚韩一区二区三区?韦先生称，对方表示可以先不收律师费，等结果出来了，再谈钱，“当时没说律师费多钱，只问我想要多钱，我觉得耽误治疗应该得赔二三十万元，便给他大概说了一下。”

欧美亚韩一区二区三区?按照美国官员和消息人士的说法，贝森特此行主要是作为美方代表团团长出席世博会，不会安排正式的双边会谈或贸易讨论；美方已告知东京，贝森特与石破茂会晤时，不打算讨论关税问题。

欧美亚韩一区二区三区?布拉德·皮特拍过一部经典电影《本杰明·巴顿奇事》（也叫《返老还童》），电影讲的是本杰明一出生就拥有耄耋老人的外貌，却越活越年轻，最后变成婴儿形态去世的离奇故事。

欧美亚韩一区二区三区?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。

欧美亚韩一区二区三区?据透露，司南作为主要成员参与制定国家标准《人工智能大模型第2部分：评测指标与方法》，并联合百度、阿里、字节跳动、腾讯、中国电信、中国移动等20余家主流企业共建评测榜单，工具链已集成至阿里云ModeScope、百度云在线评测服务等产品，持续赋能大模型产业生态；同时，司南还携手南京大学、同济大学等机构，共同打造法律、土木工程等垂直领域评测基准。 贾念国记者 焦胜成 摄

欧美亚韩一区二区三区?“多种型号”“近万架次舰载机安全起降”透露出怎样的信息？对此，张军社分析称，这些机型包括歼-15战斗机和最新曝光的歼-15T弹射型战斗机以及搜救直升机、预警直升机、运输直升机等。

欧美亚韩一区二区三区?对于总统的要求，可口可乐的态度就比较保留了，该公司回应美媒称，并未承诺作出改变。在一份声明中，可口可乐表示，“我们感谢特朗普总统对我们标志性品牌可口可乐的热情。我们将很快分享更多有关可口可乐产品系列中创新产品的细节”。 李健义记者 骆开棋 摄

欧美亚韩一区二区三区?中国研究者对此有着更清醒的认知——“中国环流三号”实现的百万安培亿度H模运行，看似不如净能量增益耀眼，却在等离子体约束时间与稳定性上实现突破，这正是工程化最需要的“钝感力”。

欧美亚韩一区二区三区?谢林汉姆说：“如果你评估拉什福德所处的位置，你会发现年轻球员都努力达到顶尖水平，为像曼联这样的俱乐部效力，当你在这样的俱乐部时，你应该珍惜这份机会，而不是轻言放弃并表示想要离开。”

欧美亚韩一区二区三区?马德兴，“今天国安是一场彻彻底底的完败！当然，国安球迷肯定不爱听，但是，从赛前准备，到比赛排阵，到临场发挥，到中场部署，到下半场换人，主教练塞蒂恩就是完败！全方位落后！夺冠天平倾斜了。” ，更多推荐：deep色客