扌喿辶畐和扌喿辶畐

扌喿辶畐和扌喿辶畐?在第三届中国国际供应链促进博览会设置的智能汽车链展区，30余家中外企业和机构集中展示产业链上中下游的关键技术和产品，从核心原材料、关键元器件到三电系统、智能网联，再到纯电、混动等不同技术路线的智能汽车产业链，生动呈现产业协同创新发展的成果。 石破茂惨败
，还想继续当宰衡
，怎个当法？

扌喿辶畐和扌喿辶畐?基于Anthropic的财务表现，有外媒援引知情人士透露，部分投资者表示，如果该公司选择融资，他们愿意以超过1000亿美元的估值进行投资。 班振江记者 况小华 摄

扌喿辶畐和扌喿辶畐?除了音视频和开源鸿蒙方面的落地成果，上海海思还探入消费电子的蓝海，全力支持产业伙伴基于新一代无线短距技术“星闪NearLink”打造创新应用，星闪鼠标和星闪键盘即是其中的全新成果，可用于游戏、办公等场景，进一步升级用户交互体验。

扌喿辶畐和扌喿辶畐?不过，会上也提出，医疗领域高质量数据集不足成为AI医疗发展过程中的掣肘之处，训练语料不足增大大模型应用错误风险， “幻觉”以及推理过程不透明等问题，导致面向诊断建议等场景风险增加；并且，大模型的硬件本地部署方式导致算力分散浪费。

扌喿辶畐和扌喿辶畐?办公及会议展区，基于瑞芯微全场景混合办公解决方案“高性能硬件+自研AI算法”，让办公空间得到智能进化，助力企业释放高效生产力。聚焦四大应用方向：视频会议系统、AI摄像头、语音处理、会议投屏，通过多样化产品组合，实现一键快速入会、智能桌面扩展、全景视频拼接、AI人脸追踪、人声定位、智能拾音降噪等多种功能，满足智能会议室部署和改造的需求。 张晓强记者 檀树强 摄

扌喿辶畐和扌喿辶畐?除了呼吁停止“内卷式竞争”，各地协会还积极呼吁，餐饮行业及商家应当将更多精力放在食品安全、服务品质等促进行业健康发展的正向举措上。如北京烹饪协会建议餐饮企业不断提升服务质量，专注技艺创新，不断推陈出新，适应当下消费环境，紧抓食品质量，增强品牌竞争力。陕西省饭店协会鼓励各方深化餐饮行业数字化应用，通过优化供应链响应速度、周转效率及客户服务精准性降本增效，以运营水平提升替代价格比拼。 刘增旺记者 杨球光 摄

扌喿辶畐和扌喿辶畐?一方面，中国通过稀土出口等反制手段开始取得效果；另一方面，自今年4月以来，美国半导体产业链对于特朗普政府反复进行游说及施压。

扌喿辶畐和扌喿辶畐?陈指出，Meta在硬件和计算上已投入巨资，建议多投资于人才。扎克伯格试探问陈是否愿意加入Meta，开价数亿美元甚至十亿，但陈表示满足于在OpenAI的现状。 卫志良记者 田金升 摄

扌喿辶畐和扌喿辶畐?通过网暴评论区，让我很惊讶，社会对智驾的理解实在是太模糊了，我想在知乎这个专业知识平台上发表一下我对智驾的认识，希望大家能够达成比较一致的认识，认识一致了，才具备相互讨论、沟通的基础。 高青磊记者 蒲志秀 摄

扌喿辶畐和扌喿辶畐?回到老家的第一天，儿子又给陆女士打来了电话，不是表达想念和分享出行的喜悦，而是质问为什么手表没有办法使用了。“跟他讲不能乱用手表，伤眼睛也容易上瘾，他根本听不进去，觉得妈妈很啰嗦，一言不合就挂我电话，再打过去干脆就不接了。”

扌喿辶畐和扌喿辶畐?第三，血铅检验检测数据涉嫌造假的问题。此前不少网友质疑，为何多名幼儿在本地医院和外地医院检查，血铅数据大相径庭？当地医院是否有篡改数据、弄虚作假行为？ 王跃军记者 贾学军 摄

扌喿辶畐和扌喿辶畐?互联网不是法外之地，网民应保持理性思考，增强防范意识及信息甄别能力， 不造谣、不信谣、不传谣，共同守护风清气正的网络环境。对于故意编造、传播谣言的违法违规行为，公安机关将依法查处，绝不姑息。

扌喿辶畐和扌喿辶畐?7月6日晚，该网友向记者提供了一张平房室内的图片，屋内桌上一个电子屏上显示温度高达43.2℃。其告诉记者，“大爷平时就住这个屋子，这是同校同学拍摄的大爷屋内的温度。”

扌喿辶畐和扌喿辶畐?一些被收回权益的车主表示：“购买蔚来时，签署的《蔚来车主基本权益告知书》中没有对使用公里数进行限制，而且厂商也经常宣传开蔚来省钱。现在蔚来因为我们开的公里数比较大就要收回权益，这不合适。”

扌喿辶畐和扌喿辶畐?本次活动，青年企业家代表走进上汽通用五菱汽车股份有限公司、广西柳工机械股份有限公司、广西飓芯科技有限责任公司等柳州代表性企业进行实地考察交流。

扌喿辶畐和扌喿辶畐?不只卓越先生，《超人》中还有很多战力强大且独具风格的狠角色，包括“绿灯侠” 盖·加德纳、鹰女、元素人，以及反派阵营中的超霸、“工程师”等群像，他们带来一场场硬仗，也将观众的情绪一路往上拉高。

扌喿辶畐和扌喿辶畐?随着美日贸易谈判陷入僵局，特朗普的口风也发生改变。他上周甚至在自创社交平台Truth Social批评，日本“太被宠坏了”。对此，分析人士表示，现在日方正在认识到，哪怕日本一直以美国“最佳盟友之一”自居，这个亚洲国家在特朗普的第二任期中也将不再拥有太多影响力。

扌喿辶畐和扌喿辶畐?拉梅什在医院里回忆道：“飞机刚离地30秒钟，我就听到了一声沉闷的巨响，像是某种东西断裂或撞击的声音。”紧接着机身开始剧烈摇晃，并急速下坠。机舱内瞬间陷入了混乱和恐慌。

扌喿辶畐和扌喿辶畐?经审理查明：2006年6月至2021年2月，被告人吴英杰利用担任西藏自治区党委常委、宣传部部长、政府副主席，自治区党委常委、政府常务副主席，自治区党委副书记、党委书记等职务上的便利，为有关单位和个人在工程承揽和企业经营等事项上提供帮助，非法收受他人财物，共计折合人民币3.43亿余元。 王武兴记者 贾红燕 摄

扌喿辶畐和扌喿辶畐?去年5月，马斯克取消印度之行转而赶赴中国，一度让印度感到失落和无语。不过今年2月，马斯克和莫迪最终还是在华盛顿举行了“非常愉快”的会面。

扌喿辶畐和扌喿辶畐?记者打开抖音APP搜索“随心团”发现，当前北京区域入驻商家以连锁品牌为主，入驻商家包括必胜客、华莱士、塔斯汀、达美乐、麦当劳、味多美、蜜雪冰城、茶百道等。 任甜记者 姚凤兰 摄

扌喿辶畐和扌喿辶畐?火药、活字印刷术、指南针三大发明于宋代成熟，其中活字印刷推动知识传播革命，比欧洲早约400年；指南针广泛应用于航海技术，至少比欧洲早约80年；火药系统化应用于军事，领先欧洲约300年，除此之外，宋代在天文、数学、医学、工程等各领域均有重要突破。

扌喿辶畐和扌喿辶畐?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。

扌喿辶畐和扌喿辶畐?关于家具问题，马先生认为房东完全是在说谎，“这个房子连被褥4件套都是房东配备的，从别的样板间搬过来的产品，我没有任何个人其他的家具、家电，仅有甲醛清洁剂，空气净化器等是为了清理甲醛而带进来的。 
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