鉴黄师

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。 勇士明确告诉库明加：3000万年薪的条约已经不可能了

鉴黄师?《科创板日报》21日讯，供应链消息指出，由于苹果、超威、英特尔等第一波2纳米大客户需求超强，加上高通、联发科、英伟达也将陆续采用，台积电2纳米供应严重吃紧，为此将大扩产，目标明年2纳米月产能由今年底的4万片大增1.5倍至10万片，2027年有望再翻一倍至20万片。业界以此推估，最快2027年时，2纳米有望成为台积电7纳米以下先进制程中，产能规模最大的节点。 (台湾经济时报) 凌俊恒记者 刘建志 摄

鉴黄师?此外，针对七鲜小厨没有提供堂食服务却可入驻京东外卖的情况，刘斌向北京商报记者表示，京东外卖始终坚持“品质外卖”的定位，入驻的餐饮商家需要满足三种情形之一：高分堂食餐厅、品牌即提、线下即提，这些品牌门店都需要经过线下客流的检验。“我们的标准从来没有变过。”

鉴黄师?想穿点亮色也可以，但别大面积铺，比如在下半身穿经典的白色阔腿裤，上半身可以穿一些亮色的短袖或者是衬衫，这样的话可以提亮我们的皮肤，又不会让造型看上去太单调。

鉴黄师?黄晓明也没含糊，站出来给粉丝们道歉，并且快刀斩乱麻、和这位叶珂分了手。只是当时叶珂身怀有孕，都以为黄晓明分手只是“遮掩”。 陈玉雪记者 于德华 摄

鉴黄师?近日，一则“湖北黄石快递员之子陈杰高考669分上北大”的消息引发社会广泛关注。有网友议论，湖北669分怎么上的北大？这个分数选的专业是冷门的天体物理学，还不如报考头部985高校的热门专业。 宋保荣记者 魏向辉 摄

鉴黄师?红星资本局注意到，厦门欧行的控股股东和极氪关系密切。公开资料显示，2024年8月，极氪与建发汽车在厦门长乐路联手打造的极氪家门店正式开业；2024年11月，建发汽车获得极氪光辉事业部授权，在厦门开展销售、用户运营及售后服务。

鉴黄师?单依纯与常石磊之间那句简单而富有深意的“常石磊很爱她”，不仅仅是一句回应，更是一扇窗，让我们窥见了现代音乐创作中艺术家之间深厚的情感联系。 张铁强记者 林兴岳 摄

鉴黄师?近年来，天津经济技术开发区依托雄厚的制造业基础、完善的产业服务体系，在巩固物流、贸易等传统服务业的同时，重点发展航运金融、海事法律等高端航运服务业，持续推动“航运+实体产业”融合发展迈上新台阶。 罗玉俊记者 黄崇飞 摄

鉴黄师?浙大二院神经外科与浙江大学求是高等研究院组成的脑机接口团队，经历了脑机接口从冷清到顶流的全过程，时间跨度更长。

鉴黄师?二是生成式人工智能技术不断向具体应用场景纵深渗透。用户方面，截至6月，用户利用生成式人工智能产品回答问题的比例最高，达80.9%。产业方面，2024年我国人工智能产业规模突破7000亿元，连续多年保持20%以上的增长率。国产人工智能产品不仅在千亿级参数规模、多模态能力等方面实现突破，并与办公协同、教育普惠、工业设计、内容创作等场景深度融合，构建了覆盖多个领域的智能应用生态。(中新经纬APP) 黄伟记者 侯会仿 摄

鉴黄师?直播吧7月22日讯 JuventusNews24报道，小孔塞桑抵达都灵，这位葡萄牙边锋于几分钟前降落在卡塞莱机场，准备在结束上赛季租借期后，正式开启身披尤文战袍的新赛季。

鉴黄师?本次航班是从泰国曼谷飞往韩国务安，航程高达3800公里，机上载有175名乘客与6名机组。很显然，这架波音737-800是高密度座位布局。在3800公里的航程上满客飞行，在我这老配载看来，多少有些把737-800的潜力压榨到最后一丝的样子。

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?7月7日，记者再度联系青岛大学后勤管理处，对于去世的宿管老人的情况，工作人员回应称：“这方面问题需要联系校办统一解答。我们昨天听说这个消息后，都感到很伤心，很悲痛。具体的情况我建议你咨询校方。”

鉴黄师?北京时间7月20日，伴随中国女篮大胜韩国女篮夺得本届亚洲杯季军，18岁张子宇的首次成年组FIBA国际赛事落下帷幕。张子宇在收官战出场15分钟，11中7与罚球6中4，贡献18分7篮板3助攻，她连续5场比赛均是得分上双，且合计得到78分28篮板。张子宇展现出自己在内线的绝对海拔优势，她依然拥有巨大的成长空间，但防守端容易被小快灵球队针对的短板，以及如何平衡对于她的搭配使用等，均是未来需要解决的问题，也是令人期待她未来的成长。

鉴黄师?通过回溯过去几个月的创业历程，季逸超总结了一系列经验。他指出，AI 智能体的未来在于上下文设计，而非单纯比拼模型能力。

鉴黄师?值得一提的是，新品的屏幕观感表现也颇受好评。媒体实测反馈显示，屏幕显示通透细腻，低反光、低眩光特性明显，色彩还原真实自然，视觉体验舒适，尤其适合长时间阅读或内容创作等高频使用场景。

鉴黄师?规模相对更小的城农商行，面临的压力也更大，“倒挂”现象更为普遍。以兰州银行为例，其2025年一季度净息差为1.46%，不良贷款率为1.81%，差值为-0.35%，属于城农商行梯队里指标差值最大的。 曹伟茹记者 高海艳 摄

鉴黄师?李稳狮，1977年出生，1998年获得山西大学法学院法学学士学位，于2011年获得清华大学高级管理人员工商管理硕士学位，曾在山西省贸易促进会、北京市大都律师事务所等机构工作。

鉴黄师?张家口市中级人民法院认为，被告人何文忠的行为构成受贿罪，受贿数额特别巨大，并使国家和人民利益遭受特别重大损失，论罪应当判处死刑。 梁德志记者 潘娜 摄

鉴黄师?如果我赌输了，最差的结果就是去福耀玻璃厂当一个普通的工人吧？但我觉得这没什么可羞耻的，能够凭借自己的双手养活自己，输了也不算是太难过，我家庭条件本身就是一般，不会有特别大的落差感，我是可以接受的。

鉴黄师?2023年4月10日，陕西高院作出裁定，指令西安中院再审本案。同年6月30日，西安中院作出再审裁定，以原一审、二审判决认定事实不清为由，撤销原判，将本案发回碑林区法院重审。此后，该案件陷入多轮诉讼程序，先后经历重审一审、重审二审发回重审、第二次重审一审。在此期间，该案的案由房屋租赁合同纠纷变更为排除妨害纠纷。

鉴黄师?5月24日，智元机器人完成新一轮融资，该轮投资方包括京东及上海具身智能基金。再到如今，京东再度阔气出手，投资三家头部具身智能公司。其中，千寻智能完成6亿元PreA+轮融资，由京东领投。逐际动力（LimX Dynamics）完成新一轮融资，由京东战略领投，并且将深化与京东在零售、物流和服务等领域的协同合作。众擎机器人完成两轮融资，其中A1轮融资由京东领投。 
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