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蜜臀🔞直播?宗馥莉的铁腕整合震惊业界。2024年7月接任董事长后，她以"战略调整"名义关闭18家分厂，其中多家涉及杜建英持股；同步进行人事大换血，吴建林、潘家杰等元老退出董事局，宏胜饮料集团（宗馥莉创办）骨干叶雅琼、洪婵婵等进入核心管理层。更引人关注的是资产转移——截至2025年6月，娃哈哈集团本部总资产仅58.07亿元，而宏胜系外部公司总资产达370.47亿元，净利润从1871万元飙升至47.67亿元，本部沦为"空壳"。 歼16航行员、院士、明星、无人机……大学录取通知书刮起“硬核”派送风

蜜臀🔞直播?为了招揽生意，黑救护车还会在医院开拓人脉介绍生意。虽然医务人员极少介入其中，但保洁和保安却很容易成为介绍人。 翟宗磊记者 袁秀珍 摄

蜜臀🔞直播?不久前，泰国与缅甸两国曾经合作，针对泰缅边境缅甸一侧东部克伦邦的妙瓦底出现电诈人员、组织、活动的情况，平日里给妙瓦底送电的泰国方面，在泰缅双方商谈后，果断断电！可以说，正是泰、缅，当然还有中方公安人员的通力合作，使得应对电诈，在妙瓦底取得了一定的成果！

蜜臀🔞直播?公开资料显示，2021—2024年，极氪净亏损分别为45.14亿元、76.55亿元、82.64亿元、57.9亿元，累计已经到262.23亿元；尽管2025年第一季度净亏损收窄至7.63亿元，盈利之路依然漫长。

蜜臀🔞直播?中新社西宁7月19日电 (祁增蓓)作为中国首个绿色算电协同试点省，青海省绿色算力规模从2024年年初的370P(即PFLOPS，每秒执行1千万亿次浮点运算)，增长至今年6月的1.5万P，增长近40倍。 石昭垒记者 常骞 摄

蜜臀🔞直播?参政党在2022年参议院选举中获得1个议席，首次进入国会，在去年众议院选举中获得3个议席。《朝日新闻》此前预测，如果该党通过此次选举成为日本政坛"关键少数"，日本政治或将进一步保守化和右倾化。 陈恒亮记者 张志勇 摄

蜜臀🔞直播?据公开资料显示，在娃哈哈集团2024年全国销售工作总结大会上，宗馥莉宣布公司2024年营收回到700亿元区间，较上年增加200亿元，涨幅约40%。

蜜臀🔞直播?对于对方的起诉，魏某认为，他已经履行了赔偿义务，且协议签订时赵某某已了解自身伤情，现在时隔两年再行起诉，既违反协议约定，也有违诚信原则。在接受红星新闻记者采访时，他说：“收到传票时有点无语，也很委屈。早知道这样，当初还不如直接让法院判，省得现在又被翻旧账。” 路伟君记者 曹力锋 摄

蜜臀🔞直播?马斯克近来与特朗普关系破裂，并曾表示，“曝光”爱泼斯坦案文件将是他新成立的“美国党”的首要任务。特朗普当地时间12日在社交媒体上发布长文，要求其支持者停止围攻美国司法部长帕姆·邦迪，别在“没人在意”的爱泼斯坦案上“浪费时间和精力”。马斯克就此回复道，特朗普帖文说了“爱泼斯坦’六次，“赶紧公布文件吧”。 贾志国记者 曾繁彬 摄

蜜臀🔞直播?尽管从市场层面来说，《你行！你上！》故事不理想，我甚至感觉姜文本身也知道这部电影故事并不算出色，起码不是他选择中最出色的，但他喜欢，所以就按照他喜欢的方式拍了，就这么简单。

蜜臀🔞直播?此外，安德鲁还提到，通过 FSR 3.1 技术生成的帧画面存在抖动和时机不准确的问题，建议玩家暂时禁用该功能。不过，他推测 Metal 4 即将推出的帧插值技术可能会在未来改善这一状况，但该功能需要 macOS Tahoe 操作系统支持。 周江记者 李雪伟 摄

蜜臀🔞直播?坚持党建引领基层治理。习近平总书记强调“把基层党组织建设成为有效实现党的领导的坚强战斗堡垒”“大力推进党建引领基层治理”，进一步明确了党的领导是推进基层治理体系和治理能力现代化的根本保证。实践证明，党建引领已成为城市治理中推动多方主体协同共治的重要制度安排。各级党组织运用党建网络，可以在不同政府部门之间、不同治理主体之间搭建跨组织协调的治理机制，从而以党建引领实现现代社会的“整体性治理”目标。在日益开放多元的社会背景下，以党建引领来塑造人人有责、人人尽责、人人享有的社会治理共同体，对于破解城市治理难题具有显著成效。面对城市中由平台经济、网络经济、楼宇经济形成的“流动社会”，各级党组织通过党建组织覆盖和工作覆盖，构建了依托党建工作网络的新型治理网络，有效吸纳新就业群体参与城市治理。城市治理要把加强基层党的建设、巩固党的执政基础作为贯穿社会治理和基层建设的一条红线，这已成为城市治理“中国经验”的关键制度保障。

蜜臀🔞直播?紧随智元之后，宇树科技宣布启动上市辅导，成为其强有力的对手。仅从融资情况来看，天眼查信息显示，宇树科技自成立以来已完成10轮融资，投资方包括中国移动、腾讯投资、阿里巴巴、蚂蚁集团、中信证券、顺为资本等多家知名机构。

蜜臀🔞直播?有无数人倾听他的歌曲，他的现场更是爆满。在舞台上重新亮相，他并没有因为时间而把自己之前的音乐生疏退步，反倒更加的努力。

蜜臀🔞直播?极氪方面表示，这种新能源展车折扣销售模式，属于正常商业行为，与“二手车”交易存在本质区别。关于报道中所提及的部分终端销售现象，极氪也已在第一时间成立了专项小组对相关问题进行彻查改进，并将持续提升消费者的购车体验。（九派新闻）

蜜臀🔞直播?何九华这边也拧巴。一边否认结婚，一边推掉综艺专心演话剧，摆明想转型演员；王鸥倒没受影响，产后靠《猎狐2》拿奖，还当制片人搞新剧。

蜜臀🔞直播?更让居民们担忧的是安全隐患。邢阿姨说，天台也是重要的消防逃生通道，如今被杂物堵塞，而大量盆栽紧贴护栏摆放，台风天极易成为高空炸弹。

蜜臀🔞直播?“昨天下午，我骑车经过飞跃大道附近，被一辆越野车别停，驾驶人对我进行了辱骂。我很气愤，就报了警。”7月17日，事件当事方摩托车骑手小潘在接受新黄河记者采访时表示。

蜜臀🔞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。 范敬伟记者 雷有山 摄

蜜臀🔞直播?当然，选择开源模型的更深层原因在于完整的控制权。拥有完整权重意味着Perplexity可以任意进行LoRA、RLHF、工具蒸馏，无需担心调用频率、并发上限或隐私合规问题。K2采用MIT改协议，月活低于1亿即可商用，Hugging Face直接提供fp8/fp16全套权重，128K上下文窗口足够一次性处理整份财报。对Perplexity而言，这意味着“模型-索引-工具”三层架构可以完全私有化，不再受任何闭源条款约束。

蜜臀🔞直播?“一小时内斩获10034张订单。”当大屏跳出这行金色数字时，贾跃亭的语调陡然激昂。但细看条款：C端定金仅100美元，随时可退；所谓4800台B端订单来自租车公司和电商平台，虽标榜“不可退定金”，却未展示任何签约文件。 戴龙飞记者 仝玉军 摄

蜜臀🔞直播?上海段和段律师事务所合伙人刘春泉向界面新闻记者表示，信托资产被转走若是事实问题，具体是什么原因不能猜测而要调查，这并不难解决，双方律师可以很快做到。

蜜臀🔞直播?新车将基于宋L EV平台打造，从图片中我们可以看出，其外观基本沿用了宋L EV的设计语言，并针对细节处进行调整。车头部分，依旧采用狭长的头灯样式，左右两侧黑色通风口尺寸得到加大，两者共同营造出“X字样”前脸的既视感。车侧线条动感流畅，A柱还采用了熏黑处理，营造出半悬浮车顶的视觉效果。

蜜臀🔞直播?新车将基于宋L EV平台打造，从图片中我们可以看出，其外观基本沿用了宋L EV的设计语言，并针对细节处进行调整。车头部分，依旧采用狭长的头灯样式，左右两侧黑色通风口尺寸得到加大，两者共同营造出“X字样”前脸的既视感。车侧线条动感流畅，A柱还采用了熏黑处理，营造出半悬浮车顶的视觉效果。 ，更多推荐：抖阴