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黄色国产?客观来说，此次挂牌的房源，价格、区位是一大优势，但项目户型设计相对老旧，加上十余年的空置，房屋内部和楼梯间已经积了较厚的灰尘，窗台有锈迹，电源开关看起来已出现老化，后期装修也是一笔不小的开支。 上半年中国汽车产销量首破1500万辆 新能源出海玉成球化新引擎

黄色国产?直播吧7月17日讯 罗马诺报道，罗马已经告知帕尔梅拉斯，他们准备改进对于里奥斯的报价，这份报价含浮动条款在内接近3000万欧。 王永红记者 代桂兰 摄

黄色国产?7月14日，特朗普在与到访的北约秘书长吕特会晤时宣布了有关对乌克兰军援的“大计划”。他表示，美国将通过北约向乌克兰提供“顶级武器”。

黄色国产?2023年，中国高校最大云上科研智算平台CFFF上线，该平台包含了面向多学科融合创新的计算集群“切问1号”和面向计算科学高精尖研究的专用高性能计算集群的“近思1号”，借助阿里云全球领先的大规模异构算力融合调度技术、分级存储技术、AI与大数据一体化技术，连成了一台真正意义上的“超级计算机”。

黄色国产?据华夏时报报道，原告方在诉状中声称，2003年宗庆后指示下属在香港汇丰银行设立21亿美元离岸信托，受益人为三名非婚生子女，约定每人名下各有一笔7亿美元的资产。但由于当时资金不足，信托仅部分注资，剩余款项需通过娃哈哈集团分红逐步补足。 尹建利记者 李庆宾 摄

黄色国产?然而，于浩的经历也留下了一个沉重的警示。他回忆起几年前的一天，自己在校园里跑步。突然，一个陌生的白人中年男子冲过来冲他吼道：“滚回去！” 这突如其来的恶意攻击，并非来自极端分子，而是一个看起来非常普通的美国民众，让于浩第一次在这个国家感到了真实的恐惧。“我很愤怒，因为这是我的学校，而且我并没有做任何事。我也很害怕，因为我是一个留学生，我不是美国公民，如果他真的攻击我或者怎么样，如果执法机构不站在我这一边，我一点办法都没有。”这段经历让他觉得，在当下选择赴美留学，必须将潜在的政治和社会风险纳入最现实的考量。“它是真真正正会反映到你实际的学习和生活上的，且不是你个人能够对抗的，你没有办法去忽略它。” 田文斌记者 王希永 摄

黄色国产?下一步，工业和信息化部将指导行业机构研究制定汽车行业结算支付规范，推行合同范本，进一步规范汽车企业供应商货款支付流程，推动构建“整车—零部件”协作共赢发展生态，促进汽车产业健康可持续发展。

黄色国产?7月17日，封面新闻记者就此事多次致电可口可乐公司，截至发稿电话无人接听。“从严格意义上讲，高果糖玉米糖浆不能算作食品添加剂，其实它和蔗糖一样都是糖，都有热量，只是口味更清甜，还有保水性，喝了这种糖浆配制的饮料之后，人们几乎没有饱的感觉，不知不觉就会多喝，从而可能增加肥胖危险。”7月17日，中国农业大学食品学院教授范志红告诉封面新闻记者。 王义功记者 刘俊波 摄

黄色国产?这也是为什么过去分析山姆会员制的文章一再强调会员制的性价比，但会员在实际购买过程中，算下来并没有说的那么便宜。 张朋涛记者 侯同杰 摄

黄色国产?即使演技备受质疑，他也依然迎难而上，演话剧，练台词，听导演的建议，不断练习和丰富自己的情感表达，努力抓住角色的内核。

黄色国产?本文来自微信公众号：九索，作者：经济小张，原文标题：《封面反向买，别墅靠大海？用〈经济学人〉构建一个无脑的高胜率策略》，头图来自：AI生成 黄庭隆记者 廖灿明 摄

黄色国产?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。

黄色国产?当地时间18日，达美航空公司一架波音767客机按计划从美国加州洛杉矶飞往佐治亚州的亚特兰大，但客机在起飞后不久，左侧引擎突然起火。执飞机组随后返航洛杉矶机场，在起飞25分钟后，客机安全降落。事件中未有人员伤亡。

黄色国产?孩子总着想玩游戏，完成作业之前，干脆别让它出现在孩子的身边；孩子爱看漫画书，漫画书就不要放在平时写作业的书桌上；学习时，零食水果也尽量远离孩子的视线.....

黄色国产?石破茂让自民党失望之处不少，但首当其冲的是他没能胜任这个职位。去年9月他靠自己的高人气被推上台，但人气不过是镜花水月。公众喜欢的只是“石破茂”这个概念——一个反安倍情绪的化身。

黄色国产?韩旭在赛后也接受了采访，她提到多个问题：小快灵的队伍我们要打成功率，在有成功率的前提下，我们就可以限制她们的快速反击和三分，但是在防守这方面做得不是很好。可惜的是，进攻端我们在全场比赛打铁，这个问题在热身赛就出现过，进攻端的稳定性非常不好。再加上防守端不断给到空位，内外线球员的防守都出现了问题。

黄色国产?贾国龙：国家不出手，它们不会有大的改变，只有国家重新定规则。外卖平台就是交易平台和服务平台，不能做任何促销，促销是商家的事儿。

黄色国产?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。”

黄色国产?这所有的动作连在一起只能指向一个解释：父亲和儿子争吵，情绪冲突罢了。是儿子想自杀（不符合事实，是父亲逼儿子死），但父亲救了他。就算父亲救他的过程里差点害儿子死了（真的忍不住想起一些爸爸带娃孩子多不安全的故事），那父亲也是好父亲，他救回来了，他可是孩子的救命恩人啊！！ 朱清涛记者 薛亮 摄

黄色国产?在此次活动中，北邮未来通信研究院（成都）及北邮兴锦未来通信科技（成都）有限公司正式揭牌。据悉，研究院将在新一代互联网、人工智能等方向开展联合人才培养和核心技术攻关，打造产教融合、概念验证等创新平台。此外，锦江区未来产业相关企业及四川省量子科技产业协会（筹）同时揭牌。

黄色国产?因为抽烟喝酒的嗜好，如今的李琦不仅遭受着高血压、高血脂、糖尿病在内的各种病魔摧残，还几次因身体状况被紧急送往ICU抢救，更要命还是，他还做过不下两次的心脏搭桥手术。 张振国记者 王全香 摄

黄色国产?全部五篇文章发布的时机堪称完美，“泛滥”“终结”“廉价”这些大词的频繁出现，似乎总是预示着趋势的反转，只不过方向跟它预测的正好相反。

黄色国产?“每个人都认为我们为了欧联杯而牺牲了联赛冠军，但相信我，我们也想在联赛中取得好成绩，输掉英超比赛时我们很伤心，这与欧战的表现无关。”

黄色国产?分房现场工作人员为居民详细宣读分房流程，居民在工作人员的引导下有序签到、审核、抽签、登记确认，分房全程由公证人员进行现场公证，并采取“全程录像、现场确认、全场监督”的形式，确保本次分房公平公正、阳光透明，充分保障居民的合法权益，真正做到让群众安心、放心。 
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