水仙🔞直播

水仙🔞直播?——《冰湖重生》男主角李昀锐、男二号张康乐、女二号夏梦都参与了活动宣传录制，三人分别饰演诸葛玥、燕洵、赵淳儿，四大主演独缺饰演女主楚乔的黄杨钿甜。 随着申花3-1送国安首败
，泰山0-2爆冷
，中超积分榜出炉：榜首易主

水仙🔞直播?如果斯马特只有大额到期合同的价值，奇才就需要届时市场上精准出现想要清理未来空间的球队。这个概率有，但不大。类似的情况，奇才经历过失败案例——市场就没有为布罗格登的到期合同买单，奇才或许会担忧这件事在斯马特身上再来一次。与其如此，不如早点买断，省钱还能腾出个名额（奇才有名额超标的问题）。 郭洪利记者 姜翠平 摄

水仙🔞直播?这趟行程王先生和妻子本打算环绕整个伊比利亚半岛一圈，最后于7月6日早上，到达最后一站圣塞巴斯蒂安。由于当地的房车营地都停满了，他把拖挂式房车停在了沿海南部区域，之后两人开着头车到镇上游玩。

水仙🔞直播?此外，阿马德也被问及关于好友加纳乔的未来。对此阿马德回应道：“这其实不太关我的事，我现在想的只是我们如何一起成长为一个团队，仅此而已。”

水仙🔞直播?肖战饰演的核心大男主肖春生，作为梦海成功的基石，贡献了超强的角色魅力和演技，众望所归拿下广电和央视的年度优秀演员+年度突破演员+年度全媒体关注剧星！ 刘友平记者 范钦宝 摄

水仙🔞直播?薪酬数据追踪网站Levels.fyi显示：Meta的AI工程师薪酬中位数为56万美元，最高可达350万美元以上；OpenAI的工程师薪酬中位数为87万美元，高级工程师的薪酬可达134万美元；而普通软件工程师的薪酬中位数为18.5万美元，大多数人的薪资仅在13万至36万美元之间，远低于AI岗位。 王朝新记者 刘东华 摄

水仙🔞直播?近日，车质网从相关渠道获悉，梅赛德斯-奔驰正式发布了全新CLA猎装版车型的官方图片。新车基于800V平台打造，具备高效能电驱系统与快充技术，WLTP续航里程达到761km。据悉，新车预计将于2026年3月率先登陆欧洲市场。

水仙🔞直播?在她身边，一辆黑色的儿童推车静静地停靠在沙滩上，推车里传来轻微的沙子摩擦声，仿佛在述说着小女孩在沙滩上玩耍的乐趣。 张梓轩记者 倪广华 摄

水仙🔞直播?温哥华国际机场的一位发言人表示，此次事件导致该机场多个抵港及离港航班停飞。停飞时间持续39分钟。机场网站显示，事件造成至少数十个抵港和离港航班延误，少量航班取消，另有进港航班被转至备降机场。 耿萌记者 李少明 摄

水仙🔞直播?在19年的时候，国内的很多企业开始把会员制奉为圭臬，认为会员制是能拯救盈利的商业模式，所以山姆和奈飞，是那几年被反复拿出来学习和分析的对象。

水仙🔞直播?视频中她素颜出镜，穿防晒衣和拖鞋，但因五官精致、骨相立体（高颧骨+流畅颌面），被网友称为"周迅与张柏芝的合体""杨颖年轻时的既视感"。 陈玉雪记者 万德同 摄

水仙🔞直播?家属从辖区派出所获悉，陶喆事发前在徐州市铜山区从事外卖工作，2025年5月1日从徐州高铁站乘火车前往广州市，次日持护照从广州市乘飞机前往柬埔寨金边。将情况汇报情指部门后，拟作群众求助处理。

水仙🔞直播?虽然Starbase的工伤率本身并不能全面反映的SpaceX的企业安全文化，但该数据确实让人得以一窥这家世界领先航天公司的工作条件。

水仙🔞直播?今年7月17日，广州市律师协会通报称，经查，2024年8月19日，律协收到韦某相关投诉材料，于2024年8月27日作出《纪律投诉案件立案告知书》，并依法依规启动调查程序。在调查过程中发现律师邓某还存在其他涉嫌违法违规执业行为，需一并调查处理，目前该案处于听证阶段。案件的处理结果律协将及时公布。

水仙🔞直播?坐进车内，第一感觉就是视野特别好，前风挡又大又直，A柱的盲区也比很多SUV小，这对老司机来说太重要了。中控台的设计很务实，没有那些花里胡哨的装饰，11.6英寸的竖屏虽然比不上某些国产车的“彩电”，但显示清晰，操作逻辑也很简单，两侧还保留了音量旋钮和空调按键，这点我必须给好评——开车时盲操比戳屏幕安全多了。座椅是真皮和奥司维材质混搭的，坐上去包裹性很好，尤其是腰部和肩部的支撑特别到位，开长途应该不会累。

水仙🔞直播?2022年10月，苏雨晴确诊为中度抑郁，并很快转为重度抑郁。从此，她只能借助服用安眠药入睡，又常常因为噩梦惊醒。她难以控制自己的情绪，甚至波及在上幼儿园的孩子，最终，她选择离婚。而由于工作状态差，她选择辞职，加上辗转多地进行心理康复咨询和并发症治疗，花费不菲，最后，她因无法承担房贷而失去房产……

水仙🔞直播?Anthropic在第一季度融资时告知投资者，今年将消耗30亿美元（约合人民币215.4亿元）现金，同时预测其2026年收入有望快速增长至120亿美元（约合人民币861.6亿元）。

水仙🔞直播?对此，特朗普在社交媒体上发表长帖写道，他和白宫发言人曾直接告知《华尔街日报》主编埃玛·塔克，所谓“特朗普致爱泼斯坦信件”纯属伪造，但塔克对此充耳不闻。“《华尔街日报》仍坚持发表这篇虚假、恶意且构成诽谤的报道，特朗普总统即将对《华尔街日报》、新闻集团及默多克先生提起诉讼。”

水仙🔞直播?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。 闫亮亮记者 王庆 摄

水仙🔞直播?值得一提的是，在那顿晚饭期间，巴萨还跟门德斯还谈到了这位经纪人旗下的另一位得意门生，那就是米兰边锋莱奥，这位球员早就是巴萨的心头好。巴萨很早就喜欢莱奥了，他也是这顿晚宴上的讨论对象之一。

水仙🔞直播?燕郊的清晨总弥漫着煎饼果子的香气，早点摊前挤满匆匆赶路的上班族。这里与北京仅一河之隔，高楼间穿梭的跨省公交车载着无数北漂的梦想。傍晚的地铁站口，卖糖葫芦的老人和共享单车群构成独特的城市剪影。潮白河畔的夜市灯火通明，天南地北的口音在此交汇，恍若微型北京城的缩影。 孙东林记者 李学永 摄

水仙🔞直播?整个执行过程是可视的——操作步骤会实时显示在屏幕上，用户可以随时中断、修改指令，甚至手动「接管浏览器」继续操作，确保任务始终符合你的目标和需求。

水仙🔞直播?贾国龙：因为他们是快餐，客单价比我们低一点。在外卖这个大单里，他们正好有一部分价格段会有一些收益。我们原来每单（价格）就比他们高，因为我们是正餐，又是卖的牛羊肉，所以外卖大战中订单价越高吃亏越多，所以我们不能跟。

水仙🔞直播?宽松一点的裤装，可以让大家在穿着时感受到舒适性，稍微大一点的裤腿，不会紧紧的贴合腿部的轮廓，无论腿型是粗是细，都可以很好的驾驭这款单品。 
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