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鉴黄师导航?在她口中，几百元的娃都买了，就不在乎几十元的衣服了。但她显然低估了Labubu“家长”的消费力，在淘宝和小红书，虽然30～50元的娃衣仍是主推款式，但真爱粉早就普遍把消费区间升级到了三位数。 虹口区空间信息特色工业园正式开园

鉴黄师导航?四年后，张华宇被查。通报指出，张华宇利用职权违规安排儿子、女婿、弟弟等亲属及关系人子女数十人到光大系统工作，为多人在职务晋升、工作调动等方面谋取利益；在职时为有关企业谋取利益，退休前夕辞职，辞职后在与原任职务有业务关联的企业领高薪，是“提前筑巢”“逃逸式辞职”腐败的典型。 宋治彬记者 王晓华 摄

鉴黄师导航?现年26岁的阿根廷中场帕耶罗，上赛季代表乌迪内斯在各项赛事出场27次，打进1球，并贡献2次助攻。帕耶罗与俱乐部的合同2027年夏天到期，目前球员德转身价550万欧元。

鉴黄师导航?许多国家拒绝接收这些被驱逐者，其中一个原因是这些人中许多是罪犯。美国国土安全部发言人麦克劳林17日在社交媒体上发文承认：“这些被驱逐者非常野蛮，以至于其原籍国拒绝接收。”她写道，“这些堕落的怪物一直在恐吓美国社区，但多亏了特朗普总统，他们才离开了美国的土地。”麦克劳林补充说，这些被驱逐者被判犯有各种罪行，包括强奸儿童、谋杀和抢劫。

鉴黄师导航?据外媒The Information报道，OpenAI今年初预测2025年其毛利率将达到48%，到2029年达到70%，保守估计其2027年营收为120亿美元（约合人民币861.6亿元）。从预测数据看，Anthropic与OpenAI的差距正在逐步缩小。 冯燕春记者 付玉卓 摄

鉴黄师导航?FMC 拟议的这座生产设施占地面积约 100 公顷，投资约 30 亿欧元（IT之家注：现汇率约合 250.47 亿元人民币），计划从马格德堡所在萨克森-安哈尔特州的州政府处获得约半额补助。这一项目目前尚未完全敲定，仍需政府核准补贴以及完成相关手续。 彭伟记者 邱莲莲 摄

鉴黄师导航?过去的几个小时里，米兰管理层希望在开启谈判之前确认马克-普维尔的身体状况。因此，米兰医疗团队的一些成员飞往了西班牙，马克-普维尔正在那里进行了常规测试。

鉴黄师导航?澎湃新闻注意到，这些企业多数处于经营异常状态，有的还曾开过数十万元的发票。受此影响，这些大学生在求职、考公、创业等方面分别遭遇了政审、征信受阻的情况。 代常亮记者 莫彩梅 摄

鉴黄师导航?对于此事，大多数球迷、媒体和球员都站在韦世豪这一边，毕竟“祸不及家人”。而中足联也在凌晨发布官方声明，写道：“近日，在中超联赛比赛时，有球迷对职业球员及其家属进行无底线的侮辱谩骂，严重玷污了足球文明，严重破坏了职业联赛秩序，造成极其恶劣的社会影响。任何对球员及其家属的侮辱言行都是对足球精神的亵渎，完全背离足球文化的本质。中足联对此坚决反对，予以强烈谴责。此类现象蔓延直接影响职业联赛的健康发展，终将损害职业足球人和广大球迷的根本利益。 黄婷记者 鲍素册 摄

鉴黄师导航?选装件上，新车可选配车顶前照灯、露营灯、激光雷达，预计将强调户外露营用车场景；还可选配多款轮毂，包括花瓣造型、多辐式以及更具豪华感的“大饼”轮毂。内饰上，新车可选装半幅方向盘。

鉴黄师导航?据极目新闻7月17日消息，房东程先生表示，马先生入住的房子交房已有5年，之前有其他房客入住过。马先生入住后搬进了不少家具，不排除这些家具产生甲醛的可能。如果马先生对退租有异议，可以通过法律途径解决。马先生将他及家人的信息公布在网络上，他也将采取措施维护权益。 梁潇记者 刘井田 摄

鉴黄师导航?至于产生这些问题的原因，元安认为是“从制度失灵到价值观丧失，到战略不明，再到眼里只有KPI没使命感。”“我们仍旧是个大公司，但我们变得平庸。”元安说。

鉴黄师导航?上游新闻记者用随身携带的温度计测量，机坪上的地表温度已经达到70℃，飞机发动机旁边更是热浪滚滚，朱森将10多公斤的加油接头举过头顶，还要对接20多公斤的地井接头，不一会儿已是满头大汗。

鉴黄师导航?1月20日，出生于1965年2月的张春林当选为山西省政协主席。此前，他已任山西省政协党组书记。张春林曾任新疆维吾尔自治区党委副书记等职。2023年11月，张春林跨省份调任山西省委副书记。

鉴黄师导航?2021年9月，教育部留学服务中心发布公告，提到因陆续收到多起举报，反映部分国外院校针对中国市场大肆开设低质在线课程，决定对包括菲律宾永恒大学在内的四所院校启动认证申请加强审查程序。该公告表示，审查期间，认证期限将相应延长，原则上不超过60个工作日。

鉴黄师导航?商米科技的创始人林喆从卖POS机起家，创业过程中获得了小米、美团、蚂蚁集团等科技巨头的支持，一路做到了安卓端BIoT解决方案领域的头部。不过同时商米科技也存在客户连续下降、营收模式单一、依赖代工生产、应收账款飙升等隐忧，未来发展依然充满挑战。

鉴黄师导航?此次杜德维被处分，有多重特殊性。随着2026年越共十四大召开日期临近，越南已有约半年时间没有现任中央委员遭到处分。今年年初，越南刚刚进行了“重整江山”的政府部委合并精简，杜德维于2月出任新合并组建的农业和环境部首任部长，至今还不到150天。

鉴黄师导航?由于平台规则，只有当您跟我有更多互动的时候，才会被认定为铁粉。如果您喜欢我的文章，可以点个“关注”，成为铁粉后能第一时间收到文章推送哦！

鉴黄师导航?《南华早报》称，三年多以来，中俄关系已成中欧交往中的最大症结。冯德莱恩如今的说法，和北约去年的措辞非常接近，北约竟将中国认定为所谓俄罗斯“入侵”乌克兰的“决定性推动者”，这种立场甚至比欧盟官方的立场更为激进。 王爱利记者 孟黎明 摄

鉴黄师导航?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。

鉴黄师导航?从丹东街头到深圳大运馆，刘宇宁现在终于能坐在休息室里看自己演的剧了。前阵子粉丝给他送花，他让助理拍张照片留着，说这是最真实的反馈。 王伟记者 袁岑岭 摄

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鉴黄师导航?当然，阿苏埃和阿马杜距离自己最佳的身体状态还有一段距离，需要一些时间进行调整。其中，重伤复出的阿马杜在逐步恢复之中。与天津津门虎的比赛，阿马杜第88分钟替补登场。此后，他的上场时间一点点增加。与北京国安一战，阿马杜已能打半场，一切正在向好的方向发展。 ，更多推荐：国产丝袜精品1区2区