鉴黄师

鉴黄师?而在球衣收入这方面，皇马依然以每年2.6亿欧位居榜首，主要收入来源为阿迪达斯，他们自1998年起为球队提供装备，每个赛季支付1.2亿欧。自2013年开始成为皇马赞助商的阿联酋航空则每年支付7000万欧，双方的合作协议2026年到期。 胖虎感应不解！尼翁托造卡塞米罗追尾，卡塞米罗躲过但仍被吹犯规

鉴黄师?下一步，北京警方将依托夏夜巡防清整专项行动，持续坚持打源头、端窝点、摧网络、断链条，并将协调相关部门加强对假牌制造生产行为的监管，督促网络平台清理违规售卖链接，有力整治此类违法犯罪。 杨秀英记者 张岫恒 摄

鉴黄师?福建福耀科技大学办学许可证信息显示，该校由河仁慈善基金会举办，王树国担任校长，学校类型为全日制普通本科学校。

鉴黄师?记者了解到，八亿时空百吨级半导体KrF光刻胶树脂高自动化柔性/量产双产线顺利建成，已具备完善的工艺条件和相关配套设施。随着产能逐步释放，该公司预计2025年下半年光刻胶树脂会实现千万级别的收入规模。未来随着光刻胶国产化比例的提升以及公司在多家客户中出货量的增加，该业务的收入水平还将继续提升，项目达产后预计营收规模超亿元。

鉴黄师?产品链的延展，离不开相应技术的支撑。这些不同的企业，产品链固然有些差别，但背后支撑研发的最重要技术，却有着惊人的相似，那就是人工智能和新能源，它们很可能预示着“新制造”企业的发展方向。 李敏记者 冯晓雷 摄

鉴黄师?绿茵场上，戴虎是飒爽英姿的射手，而场下他还有另一重身份：淮安市涟水县韩陈村党支部书记。“他们都不知道我会踢足球，就是因为这个新闻报道之后，他们才知道：啊？原来我们的村书记还有这个技能，还有这个爱好。”戴虎说。 蒲志秀记者 吕怀理 摄

鉴黄师?从市场环境看，国产汽水品牌尚未有真正占领全国市场的，市场对此并不乐观。如今碳酸饮料市场萎缩，尼尔森 IQ 报告显示，2023 年碳酸饮料销售额同比减少 7%，市场份额下滑至 18.5%。

鉴黄师?7月18日，据荔枝新闻报道，15日，辽宁朝阳，网曝多人暴走团占据路中央，路遇消防车和救护车不让行，引发网友热议。18日，当地派出所工作人员回应，涉事车辆当时属执勤非紧急任务，最终仅对团队负责人批评教育，认定此为素养问题。 赵志强记者 王皓 摄

鉴黄师?北京市检察院党组书记、检察长朱雅频在交流发言时提出，要紧盯违反规定进行不必要的公务活动或者在履行公务中超出规定范围、标准和要求问题，聚焦不当使用公共资金、资产和资源问题，着力完善厉行节约绩效考评机制，党组要在落实全面从严治党主体责任年度报告中，向市委报告厉行节约反对浪费工作情况，常态长效抓好《条例》贯彻落实。 徐贤汝记者 张艳龙 摄

鉴黄师?同时，西咸新区还成功获批了昆明池、沣河沿岸、沣西新城南部等多片空域，以河道巡检、应急救援、农林植保为代表的十大多元化应用场景持续为产业创新提供科技功能。

鉴黄师?说起村里的产业兴旺，周大爷脸上始终笑眯眯的。2015年以来，光东村落实“厕所革命”，完成全村210户旱厕改造与污水管网升级。与此同时，一场围绕文旅的“大文章”也开始落笔。 刘小五记者 沈时迪 摄

鉴黄师?经历了17年的设计院生活，1994年，齐同生的工作有了第一次重大转折，他获任宁夏河东机场建设指挥部副指挥，开始步入政坛，一年后调任宁夏自治区计划委员会重点项目办主任、基建处处长，此后在自治区计委（发改委）工作了10年，2002年6月任宁夏回族自治区发展计划委员会党组书记、主任，2003年7月—2005年1月任宁夏回族自治区发展和改革委员会党组书记、主任。这是“西部大开发”的十年，也是宁夏经济大发展的十年，大量基建工程、大项目上马，作为自治区发改委领导的齐同生可谓位高权重，掌握着众多项目的审批大权。

鉴黄师?路透社称，美国农业部一名发言人说：“该部获准全面审核合同研究人员资质，确认约70名来自‘关切国家’的研究人员将不再被允许参与该部项目。”报道称，美国农业部长罗林斯7月8日公布一项农业安全计划，其中禁止上述四国公民购买美国农田，并终止与这些国家的现有研究合作，罗林斯宣称这些举措对保障美国食品供应安全至关重要。

鉴黄师?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。

鉴黄师?同档期还有张子枫主演的新作《花漾少女杀人事件》，不过“女性+悬疑”题材不够新颖，优势明显不足，预测总票房可能都突破不了1亿大关。

鉴黄师?客观上，若KKR收购大窑，凭借其资本实力和供应链改造能力，有望帮助大窑解决南方物流成本高昂的问题，进一步完善全国生产布局。同时，依托其广泛的全球网络，助力大窑打入国际商超，加速全球化进程。

鉴黄师?斯卢茨基17日在接受采访时表示，攻击加里宁格勒州将意味着攻击俄罗斯，并将引发俄罗斯包括启用核学说在内的一切相应反击措施。美国方面必须清楚地认识到这一点，而不是随意发表此类言论。他还指出，对加里宁格勒州发动攻击的想法是“引发第三次世界大战并演变为全球对抗的计划，而这场对抗中不会有赢家。”“北约目前对世界安全和稳定构成威胁。”

鉴黄师?7月21日，据财经网科技援引媒体消息，彭博社的马克・古尔曼在最新一期Power On通讯中重申苹果可折叠手机iPhone Fold将于2026 年(明年)发布，预计起售价不低于2000美元(注：现汇率约合14359 元人民币)。

鉴黄师?按照美国的法律规定，拜伦作为婚姻中的过错方，而且收入比妻子高，因此在分配婚内财产时，他的妻子可以作为弱势方，拿到一笔相当可观的赔偿款。 冯世秋记者 蔡普选 摄

鉴黄师?美国《国会山报》17日称，特朗普近来出人意料地关注起非洲。不过，美国政府一方面敦促非洲国家接收被美国驱逐的第三国移民，另一方面却以旅行禁令威胁非洲大陆多数国家，这种做法引起了愤怒。几内亚比绍总统恩巴洛在美非峰会上断然拒绝称：“如果他们是第三国公民，我们为什么要接收？不，我们的政策不接受这种做法。”

鉴黄师?就施炳清涉嫌非法经营罪一案，2021年12月，余姚市检察院作出不起诉决定，理由是浙江省高院已经撤销了余姚市住建局的不予行政许可决定。 卢林杰记者 马冠军 摄

鉴黄师?1. 动能回收如果有多种模式，每次上车都得重置成默认的模式（对绝大部分车型来说，系统默认是普通那档）或车主提前选定的模式。其中，默认模式的减速力度不能超过 3m/s²（相当于油车点刹，不会有很强的拖拽感）。

鉴黄师?有消息称，特斯拉的Robotaxi在奥斯汀的封闭测试中，经过复杂场景实践，积累了一系列优化方案，包括复杂路口通行逻辑、极端天气应对策略及高精度地图实时校验技术，这些方案将被迁移至量产FSD系统中，来进一步强化系统的硬件协同能力。

鉴黄师?在赋予模型理解图像的多模态能力方面，报告也披露了其视觉编码器的技术细节。服务器和端上模型分别采用了 ViT-g 和更高效的 ViTDet-L 作为视觉主干网络。值得一提的是，端上模型还采用了一种新颖的“寄存器-窗口”（Register-Window）机制，使其能够同时有效捕捉图像的全局上下文信息和局部精细细节。 ，更多推荐：7c-c起草视频