18 流白浆 小蘑菇

18 流白浆 小蘑菇?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。 叶珂退网9个月后复出，体现和黄晓明现状，10万网友在线“吃瓜”

18 流白浆 小蘑菇?夏天其实是比较建议大家展现出颈部的区域的，无论是选用了V领类型的上衣，还是挑选了一字肩款式的连衣裙，展现出颈部的位置，都可以有效的体现出女性肩颈线条的修长。透露出一定的肤色，也能加强视觉上的对比，使得穿搭看着更加的灵动。 康胜民记者 付明杰 摄

18 流白浆 小蘑菇?14时36分许，操作平台中间3根承重的二手方木断裂，操作平台坍塌，刘运梅、田昌群、陈建华随即坠落，砸穿位于三层楼面未拆除的操作平台后，坠落至电梯井道底坑。

18 流白浆 小蘑菇?他恐惧的或许不是母亲的电话本身，而是电话中那种无孔不入的关心、以爱为名的审视，以及让他窒息的母爱。他用冷漠筑起高墙，不是为了伤害母亲，而是为了给自己争取一片自由的空间。

18 流白浆 小蘑菇?截至目前，青海省已建在建标准机架约 19 万架，已建成标准机架使用率超 90%，服务器上线率接近 100%，已建成智算超算规模超 1.5 万 PFLOPS，初步形成了“通算 + 智算 + 超算”综合算力供给体系，预计 2025 年（今年）实现机架规模和算力水平“双翻番”。 赵建芳记者 骆尔祥 摄

18 流白浆 小蘑菇?美团核心本地商业CEO王莆中回应“外卖大战”时就说：整个即时零售的市场总量，从年初的日均1亿单翻至7月12日的2.5亿单，其中绝大部分是泡沫。 李同辉记者 赵宇 摄

18 流白浆 小蘑菇?据央视报道，越共第十三届中央委员会第十二次会议19日决定，解除越南前总理阮春福、前国家主席武文赏、前国会主席王庭惠、前越共中央书记处书记黎明慨在越共党内的一切职务。

18 流白浆 小蘑菇?冯超说，越南领导层希望降低行政管理成本，并拉近党意和民心的距离。越共中央和国家机关进行部门精简后，对党员干部会有高标准、严要求，使其适应越南开启“民族崛起新时代”的需要。 邹克辉记者 赵东升 摄

18 流白浆 小蘑菇?据了解，报警之后，小潘去了辖区派出所，向民警说明了情况。“当天民警就介入处理了，交警也表示会对涉及的交通违法行为依法进行处理。”小潘说，他在派出所见到了越野车驾驶人，但并未与其有交流。 张雨记者 王长福 摄

18 流白浆 小蘑菇?据赵先生回忆，彭宇轩在车上称自己的贵州朋友免费给他提供路费，邀请他到云南玩。赵先生警惕地告诉彭宇轩，自己就是临沧本地人，临沧不是旅游城市，怀疑他遭遇了“电诈”。车上恰有另一人来自贵州，听完彭宇轩对“贵州朋友”的叙述，亦觉得不靠谱。

18 流白浆 小蘑菇?作为娃哈哈集团第一大股东的杭州上城区国资局，持有46%的股份。1999年混改后，宗庆后每年大笔分红，国资却一直缺席这场财富盛宴。 冀金合记者 张茂东 摄

18 流白浆 小蘑菇?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

18 流白浆 小蘑菇?据《经济参考报》报道，娃哈哈集团把好的商业机会留给宗馥莉实控的宏胜。截至宗庆后去世前，宏胜饮料集团为娃哈哈代工产品数量约占"娃哈哈系"总产能的三分之一。运营成本则多由娃哈哈集团承担，所以，"宏胜利润不高于娃哈哈才是奇怪的"。

18 流白浆 小蘑菇?事关你我的"米袋子"和"菜篮子"，7月17日，农业农村经济"半年报"出炉。一直以来，农村根基牢固、农业发展稳健，在稳固经济基本盘、保障民生底线等方面，有着很重要的作用。7月18日，国新办举行新闻发布会，介绍2025年上半年农业农村经济运行情况。发布会时长50分钟，这场重要发布会传递出一个明确的信号："稳"字彰显农业强劲韧性。

18 流白浆 小蘑菇?中联重科表示，关注到网上流传“一身着中联重科工装（带有ZOOMLION商标LOGO字样）的男子别停摩托车”的视频。公司对此高度重视，立即展开全面核查。“经调查确认，该男子并非我司员工，与我司无劳动关系，其个人不当言行与我司无关。”

18 流白浆 小蘑菇?苹果认为，端侧和云端模型配合可以满足广泛的性能和部署需求。设备端模型经过优化，能够以最低资源消耗实现低延迟推理；而服务器端模型则专为复杂任务设计，提供了高精度和可扩展性。

18 流白浆 小蘑菇?顾鑫阳提到的“菁英班”，是西安交通大学在创新人才培养方式上的新尝试。从2012年起，西安交大与中国科学院自动化研究所、中国科学院空间应用工程与技术中心、中兴通讯、360、百度、华为、中科曙光、航天十二院等企业和科研院所共建多个各具特色的菁英班，培养出一批综合素质良好、具有产业化思维的优秀人才。

18 流白浆 小蘑菇?研究团队利用美国詹姆斯·韦布空间望远镜和设在智利的阿塔卡马大型毫米波/亚毫米波阵列望远镜，在拍摄位于猎户座的年轻恒星HOPS-315时发现，它的周围行星正在形成。

18 流白浆 小蘑菇?可以说，此次餐食铅含量严重超标事件，与这些本该担负起监管职责的职能部门的玩忽职守乃至利益输送直接相关，正是这种系统性、“塌方式”腐败，导致个别员工的荒唐行径一步步恶化为如今的“雪崩”。 郭宝霞记者 范章兴 摄

18 流白浆 小蘑菇?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。

18 流白浆 小蘑菇?此后，李某将杜虎诉至金塔县法院，请求法院判令杜虎向其交付晋K6259X（晋KA725挂）等。杜虎则提起反诉，请求法院判决李某返还所有被扣车辆，并赔偿经济损失。 贾建兵记者 翟玲 摄

18 流白浆 小蘑菇?20日晚，极目新闻记者从家属处获悉，事发后多名家属、亲友赶到中卫处置此事，目前还在现场参与搜救。李某某母亲称，李某某是她的大儿子，其儿媳妇29岁、大孙子10岁，他们老家在河南。17日，她儿子带着妻儿一行4人自驾游，当日23时许途经中卫66号公路打卡点附近，当地下暴雨，4人在桥下避雨时，山洪突然袭来，紧急下车避险自救时，发生了意外。

18 流白浆 小蘑菇?一家客车公司与一家电源公司签订买卖合同，采购一批新能源电池用于公交车。双方约定了5年或者20万公里的免费保修期，期间电池衰减后不低于额定容量的80%。

18 流白浆 小蘑菇?“其实从去年秋天就开始种菜了，草莓、荠菜、萝卜…… 样样都试着种了些。” 李飞凡笑着回忆起与土地结缘的情况，一开始是跟母亲一起种植一些叶菜。家里人也比较支持他，“自己家里吃得也挺高兴，反正也算是劳动了。” ，更多推荐：免费看十八岁美女电视剧圣姐