小 伸入 自慰91

小 伸入 自慰91?高盛统计，单月美团、京东、阿里可能最多要消耗掉250亿人民币。对此，王莆中认为，“最终耗光三家现金”的现象不会发生，他表示，如果这个世界上只有三家公司，就会存在这种消消乐博弈，但每家公司都有自己的主战场，“以后双十一不打了吗？AI还要不要投入？海外要不要打？”这些都是需要考虑的问题，但美团会以低于同行的亏损来应战。 “链通”创未来丨新朋老友共聚第三届链博会 共话供应链开放相助新机缘

小 伸入 自慰91?这位法国U21队成员也能胜任边路位置，考虑到下赛季有三项国内赛事以及欧冠联赛要参加，主教练埃迪-豪希望在中锋位置上有更多选择。 孙景明记者 谢敬裕 摄

小 伸入 自慰91?猛士M817搭载1920mm一体成型内高压纵梁，具备63%高强度材料，车顶抗压超20吨，还搭载全场景主动安全带、智能红外夜视系统等豪华安全配置，支持碰撞自动断油断电，应急车门三重解锁、双电机独立驱动，进一步保障了用车安全。

小 伸入 自慰91?CryptoQuant的CEO曾发起过一个投票：来到加密货币世界，你是为了钱还是意识形态。钱不出意外地成为压倒性的结果。然而，如果比特币像其余的加密货币一样，不是一种意识形态，那么它今天没有任何可能成长成如此一头巨兽。它可能偶尔被别的新叙事盖住，但在时间漫长的检验下显示出的是它顽强的生命力。

小 伸入 自慰91?叶军的转身离去，成为阿里核心高管迭代的最新注脚。在“聚焦电商+AI”与“饱和式投入打硬仗”的战略基调下，阿里正加速重组班底。这场自上而下的组织焕新，其最终成效将在这场攸关未来的AI竞赛中得到检验。 李伟记者 王爱军 摄

小 伸入 自慰91?离婚后，妻子的闺蜜列出了他的"几宗罪"，包括节日不归、暧昧异性等等。面对这些指控，他选择了沉默，只是专注于自己的事业。 田二军记者 李亚 摄

小 伸入 自慰91?一、各位家长招生平台或现场指导报名后，请将提交报告材料原件（必须与报名提交一致）装入一个牛皮纸档案袋，按照袋内所装材料排序编号后上交学校，以备学校和相关部门进行联合审验（审验结束后归还，具体时间另行通知），如发现虚假证件将转交公安部门并依法追究相关人员责任，由此造成的无法正常入学或其它后果由学生家长自行承担。

小 伸入 自慰91?毋庸置疑，北京越野BJ40燃油的来到，很明显是对越野市场的有一次精准狙击——用12.69万的价格，却享受到了三把锁、2.5吨牵引、分时四驱等50万级越野配置，确实很难不让人心动。正如王昊董事长所说，“人民越野北汽造，北京越野为人民！”北京越野已经让越野不在是奢侈的事了，所以有心动的小伙伴抓紧时间行动吧！ 王洪发记者 胡玉 摄

小 伸入 自慰91?6月11日，界面新闻获悉，近日钉钉产研负责人元安（花名）离职时在阿里内网发表了近万字长文，谈及阿里的发展历程、现存问题及相关建议。阿里创始人马云对该帖作了回复。 史伟华记者 张其华 摄

小 伸入 自慰91?遗产大战公之于众后，娃哈哈集团力图撇清遗产争夺战与公司的关联，声称"家族内部事务，与公司的运营及业务并无关联。公司不会提供任何答复口径或相关回应。"

小 伸入 自慰91?到了温网，德约首次打进决赛，面对卫冕冠军，德约和对手频频上演油条比分，最终塞尔维亚天王首次捧起挑战者金杯，开启了自己在温布尔登辉煌的征战史。 孙玉国记者 李金豪 摄

小 伸入 自慰91?随后，记者以消费者身份致电重庆江北机场。“航班不正常原因为‘航空公司’，（可能是）飞机或者空乘人员有问题。”重庆江北机场接线工作人员称，FD553次航班预计今天（7月18日）上午11时起飞。

小 伸入 自慰91?此外，对于特朗普16日在其社交平台上发文称“爱泼斯坦名单是一个左翼人士制造的骗局”一事，马斯克则在回复相关帖文时称，“爱泼斯坦的客户一个都没有被起诉，一个也没有。”该帖文内容被转发后，马斯克再次在其评论区回复称，“说实话，这个事实让我震惊。”

小 伸入 自慰91?6月20日，一位不愿具名、被暂缓授予学位的博士生对极目新闻记者称，有人读完4年可顺利毕业拿到博士学位证，有人得5年，甚至更久。他表示，该学院今年开展博士论文答辩、教指委专家再次评审工作，并未明确指出60分以上通过、60分以下不通过，从这个角度来说，学院的复核建议是否公平，不好评判。从分数量化的角度来说，分数低的人通过，分数高的人却没通过，这不公平。

小 伸入 自慰91?投资者称，若Anthropic启动融资，他们愿意以超过1000亿美元（约合人民币7180.2亿元）的估值进行投资。这一数字较4个月前融资中公布的580亿美元（约合人民币4164.5亿元）估值提升了将近一倍。

小 伸入 自慰91?高温环境下若出现“强烈呕吐感却吐不出”的情况，应立即就医，这是热射病前期核心症状之一，任何行为异常或不适都应引起高度重视，及时评估环境温度并测量体温。

小 伸入 自慰91?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。

小 伸入 自慰91?“聚变能源代表着人类的未来，作为前无古人的复杂系统科学与工程，需要我们以前所未有的力度去开放合作，以前所未有的勇气去创新突破。”刘敏胜说道。

小 伸入 自慰91?张善为社媒更新时间同样停留在2013年，记录了他从手术到瘫痪的全过程，他感慨从来不知道动一根指头有这么难，只能躺着无力做任何事，整个人很无助，他不想让人担心，留下一句：“等我站起来”，再为动一根脚趾头努力。 张学志记者 郑百土 摄

小 伸入 自慰91?其中κ(x,y,t)为视频帧给定像素依据光流及空间信息得到的码本索引，这一基于时空先验的压缩方式在原视频上近乎可以保持无损。不同于Vector Quantization仅考虑颜色相似性的做法，这一压缩方案保证了被聚合的像素之间的时空关联性，保证对应同一个码本值的不同像素具有相似的时空一致性优化目标和梯度。

小 伸入 自慰91?婚后，鹿女士和丈夫关系和睦，还有几位亲密的朋友。他们饲养了三只猫和两只乌龟作为宠物，直到丈夫吴铁鑫因病突然离世，他们的幸福生活戛然而止。 张葵记者 谷存雨 摄

小 伸入 自慰91?尽管和儿子的关系紧张，王琳并未放弃修复。她开始健身、跳舞，重拾年轻时的爱好，甚至参加恋爱综艺《怦然再心动》，尝试寻找新感情。

小 伸入 自慰91?韦某某表示，今年1月，她去学校查询工资异常情况时，财务人员给她打印了一份“工资变动审批表”出来，该表中其岗位等级从十二级降到了十三级，审批栏中显示“同意变动工资从2024年5月起执行”。该表格“单位意见”栏中，加盖的是鄢陵二高公章。

小 伸入 自慰91?宗庆后在传承问题上的滞后和失误，为后人提供了一堂生动的反面教材。首先，他对接班人的培养和交接显得过于迟缓。即使年逾古稀仍恋战于一线，将大权始终紧握，这固然体现了企业家鞠躬尽瘁的精神，却也导致企业缺乏制度化传承安排。宗庆后突然去世时，企业管理层和家族成员实际上并未做好充分准备，一系列重大决策（如宗馥莉的继任、遗嘱的订立）都是仓促间完成。


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