17.c14起草视频

17.c14起草视频?在《我为将军解战袍》中，娄艺潇彻底颠覆了御姐人设，饰演女扮男装的少年将军。官方路透照中，她束金冠、佩龙纹剑，玄铁铠甲裹身，抬眼间杀气凛冽。 18亿美元信托曝光！宗馥莉法庭硬刚同父异母弟妹，娃哈哈变天？

17.c14起草视频?拍《梦回》时，李兰迪的身材和脸型本就圆润，而清宫造型又大多是不显腰身的长裙，发型也是贴头皮的发髻，难以修饰脸型，所以显得李兰迪整个人都很臃肿。 孙桂兰记者 王建强 摄

17.c14起草视频?2024年4月，招商资管正式获准开展公募基金管理业务。招商资管当时表示，以获取公募牌照为契机，积极推动首批公募产品的申报和发行准备工作，有序推进存量大集合产品变更注册为公募基金。据悉，今年上半年，招商资管的大集合产品已经完成变更注册为公募基金。

17.c14起草视频?电影资料馆小西天艺术影院将在8月初与海影节联袂，首度为北京观众奉献美国独立电影创作团队Omnes作品回顾专题及海影节最佳影片《神来电》特别放映活动，三位Omnes团队导演到场交流，机会难得现已开票，欢迎大家支持！

17.c14起草视频?根据美国职业安全与健康管理局（OSHA）5月份发布的数据，Starbase作为一个庞大的发射和制造基地，2024年该基地的受伤率几乎是同类航天器制造机构平均水平的6倍，比整个航空航天制造业高出近3倍。 骆永明记者 赵树强 摄

17.c14起草视频?BB机、条纹衬衫、带天线的手机……剧组怕不是把义乌小商品市场搬空了。当秦昊梳着油头、身穿POLO衫配白袜亮相时，顿时感觉我爸的青春复活了。 王勤凡记者 吕涛 摄

17.c14起草视频?招银研究报告指出，《明末》作为另一部承载中华传统文化的游戏，其独特的国风克苏鲁类魂ARPG玩法，同时融合了美式科幻与中华文化双重审美，迅速吸引了全球玩家的目光，为中国游戏在海外市场的进一步拓展奠定了坚实基础，有望在延续《黑神话：悟空》成功的基础上，进一步提升中国游戏在全球市场的影响力。

17.c14起草视频?变阵三中卫的话，因为年轻球员和我们边路球员的特点，选择了这个阵型，彭啸作为首秀，在客场第一场比赛，面对6万多球迷呐喊，整体表现还是不错。 安小涛记者 胡俊芳 摄

17.c14起草视频?当地时间7月16日晚，也门胡塞武装发言人叶海亚·萨雷亚发表声明称，胡塞武装导弹部队和无人机部队当天对以色列多个目标实施“联合军事行动”，以回应以色列对加沙地带的持续侵略。 褚福国记者 夏显忠 摄

17.c14起草视频?除故意杀人罪名外，董辉及其代理律师曾希望追加师某某虐待罪名。目前，检察院以师某某犯故意杀人罪提起公诉，正等待正式开庭。

17.c14起草视频?依稀记得，以前陈佩斯单枪匹马挑战权威时，朱时茂也从未远离过，没有抛弃过老伙伴，共进退，风风雨雨几十年，人间真情在他们身上体现。 冯鹏寅记者 黄群 摄

17.c14起草视频?更让她心碎的是，如今21岁的王诺，规定她“一周只能打一次电话”，多打就不接。节目组想邀请王诺同框录制，他冷淡拒绝：“很忙，不想来。”

17.c14起草视频?Fedor称：“基于我对詹姆斯的了解，以及与詹姆斯圈子里的人和他身边人士的交流，詹姆斯会在退役前公开宣布退役决定。詹姆斯不会在打完最后一年后，在休赛期直接退役。詹姆斯想要一切，包括退役巡演，他希望所有球队都能制作回顾与其交手的精彩集锦。詹姆斯想拥有这些辉煌和魅力时刻，作为史上最伟大球员之一退役。所以他现在不会退役，因为他还没跟任何人说过。他执行了球员选项，5200万美元的合同，放弃这个选项可能性不大。从合同的角度来看，2025-26赛季是合理的，这将是他合同的最后一年。如果是这个赛季，他会在今年让大家知道的。他有可能会在自己的播客节目《Mind in Game》上顺口透露出来，这将是他的最后一年。”

17.c14起草视频?案件推进更是紧凑，“无头新娘案”的疑点还没完全解开，新的线索就不断涌现，紧跟着“井底埋尸案”无缝衔接，两案之间没有多余的旁支剧情，每个转折都紧扣主线。

17.c14起草视频?尚未取得公募牌照的券商，目前比较主流的处理方案是将大集合产品的管理人变更为券商控股或持股的基金公司并注册为公募基金。

17.c14起草视频?邓弗里斯确实是一名出色的球员，他的价值甚至可能超过2500万欧的解约金，这项条款是国米当初为满足球员和其经纪人的要求、又因合同即将到期而特意设定的。只不过，邓弗里斯最近有了一位新的经纪人：门德斯。

17.c14起草视频?《图片报》表示，法兰克福与堂安律尚未就个人条款达成全面协议，但预计这将是下一步要完成的工作，法兰克福将提供一份高薪长期合同，年限很可能到2030 年。

17.c14起草视频?据悉，网络上关于“红色尖叫”味道的描述中，“难喝”无疑是最为常见的词汇。有人形容其味道像酸烟灰水，有人觉得它像喝了一口黄河水，还有人闻着有一股辣椒水的味道。甚至有人将其比喻为下雨之后腐烂的草根的味道，或是把辣椒沫子搅和在汤里之后，再往里撒上点灰土的感觉。值得一提的是，虽然“红色尖叫”的口感争议很大，但其配方含西洋参提取物及电解质，部分消费者视其为“提神利器”。

17.c14起草视频?我虽然不算特富二代，我确实跟我爸说“你有没有私生子？有的话我不介意平分一下，我就不给你养老送终了，是男孩该该承担的”，我爸不说话，小心翼翼说没有，我说我怎么听一些叔叔阿姨说你有，他又说他没有，哈哈。 吴冠宇记者 刘道彬 摄

17.c14起草视频?她称，“美国农业面临的不仅是粮食短缺和价格上涨的风险，更是主权安全的挑战。我们正在对中国和其他外国对手进行反击，他们不应再拥有我们的土地，也不能再偷走我们的科研成果”。

17.c14起草视频?2024年7月30日，对于青岛五十八中2024届毕业生尹俊翔来说，实在是太惊喜，太特别了。当天，身为邮政投递员的妈妈王磊，亲手把山东大学的录取通知书送到家，送到他手中。 李学东记者 李玲 摄

17.c14起草视频?作为电动汽车的核心部件，新能源电池的电量和续航能力直接影响电动汽车的整体效能。倘若新能源电池发生衰减，造成车辆续航里程不足，购买方如何维权？近期，上海市松江区人民法院审结了一起涉新能源汽车电池的买卖合同纠纷案。

17.c14起草视频?摩托车曾经是重要的交通工具，但随着禁摩令的出台，摩托车渐渐在市区的大街小巷里消失，逐渐被电动车所取代，但摩托车有着自身优越性能，比如续航和动力，这些是电动车无法比拟的。

17.c14起草视频?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。 ，更多推荐：17c永久地域网隐藏入口