成人久久

成人久久?会上，北京同步辐射装置、上海光源、合肥光源及中国散裂中子源分别报告这一年来各装置的运行和开放情况，高能同步辐射光源报告目前装置的建设进展情况；特邀专家代表就各自领域依托同步辐射装置开展的工作作邀请报告；分组报告分设5个会场，涉及材料科学、能源催化、环境地学、生命科学、同步辐射光束线站及相关技术等众多领域；用户代表介绍在过去一年里取得的科研成果，并提出后续对北京同步辐射装置和高能同步辐射光源的需求。(完) 外卖大战背后的帮送员：2.5元一单送上楼，日赚250元

成人久久?密苏里州众议员埃里克·伯利森则告诉CNN，爱泼斯坦问题已经是过去一周选民向他反馈的“头号”问题。“这多少凸显了美国人民的沮丧，他们感觉……无法信任自己的政府，”他说，“所以我认为，归根结底，这是一个问题：这个政府是属于人民的，还是人民属于这个政府的？” 吴兴庆记者 张少卿 摄

成人久久?湖北日报讯（记者杨文漪、通讯员武文旅）刚刚过去的双休，武汉的夏夜被王力宏的歌声点燃。在武汉体育中心，王力宏火力全开唱跳三小时，汗水浸透衣衫依然激情不减，这份投入被粉丝笑称为“对武汉的真爱告白”。他不仅用歌声表达热爱，更深入理解了这座城市的文化底蕴。一曲时隔14年再唱的《伯牙绝弦》，巧妙呼应武汉“高山流水遇知音”的千古佳话，瞬间引爆全场回忆杀。

成人久久?对于住在北京千千万万普通老旧小区里的李大爷们，与其眼巴巴望着那遥不可及的“拆了重建”，不如把力气用在刀刃上：推动单元门加装一部实用的电梯，彻底解决困扰多年的屋顶漏水和管道锈蚀，把乱糟糟的小区环境整治得干净宜居。

成人久久?谈到贾沙里的未来，布鲁日队长汉斯-瓦纳肯表示：“每个球员都理解这一点，这毫无疑问。如果对他来说，加盟米兰是其职业生涯的最佳选择，我们会接受。无论是俱乐部还是我个人。但必须是以合适的价格！” 李建强记者 周总芳 摄

成人久久?在临床实践中，杨立础观察到有很多来门诊寻求长高的孩子，往往不在生长激素适应症范围，这些儿童的具体情况也各不相同，例如他接诊的一名11岁男孩，骨龄检测显示其骨龄落后实际年龄0.7年，家长反馈孩子挑食严重，每日睡眠不足8小时。当时身高141.6厘米，医生建议调整饮食睡眠、加强运动、保持健康生活方式。家长在遵循医嘱的同时，选择膳食补充剂阿基孚辅助管理，四个月后复查显示孩子长高3.2厘米至144.8厘米，达到了不错的效果。 甘志祥记者 尹有 摄

成人久久?由于任何癌症的发生从基因突变/变异、甲基化修饰异常、抑癌基因的失活、致癌基因的激活再到最后癌变都有一个过程。在这个过程中，取决于体检的时间点、检测方法、检测设备以及医师的专业水平，有些癌症可以被检测到，有些癌症还无法检测到。体检没有检测到有可能按照当时使用的检测手段与在那个时间段确实无法检测到，最终要以实际情况来鉴定。爱康的体检报告真实记录体检者当时的检查结果。

成人久久?越来越多的消费者开始认可国产豪车。“我家里已经有保时捷和宾利，想体验一下电动车。”一位到店体验尊界S800的网友向记者表示。 胡必先记者 马国林 摄

成人久久?2024年9月，武汉的孙女士手机上突然收到通知，显示她的微信支付功能及银行卡被限制，原因是涉及案件被执行。经详细了解，孙女士才得知，她2019年6月至2020年1月使用的尾号为6439的手机号，于2022年注册绑定了一个微博账号，此后该账号发布了一些不当言论，对一位晋江文学网签约作家造成了诽谤。该作家在网上有一定影响力，对方起诉至山东省泰安市泰山区人民法院。 张溯文记者 李荣泉 摄

成人久久?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。

成人久久?服务器模型则在与 LLaMA 4 Scout 的对比中表现出色，但与 Qwen-3-235B 和 GPT-4o 等更大规模的模型相比仍有差距。在与人类评分员进行的并排比较中，苹果的模型在多个语言区域和任务中的表现都较为突出。 张光庆记者 马翥 摄

成人久久?“铂爵官方淘宝线上售后处理，客服说她们处理不了，公司已经拖欠她们工资好几个月。跟李佳琦直播间的客服联系，也是回复说他们去和品牌联系，现在还没有回复。”一位江苏的消费者称，在李佳琦直播间购买的铂爵旅拍婚纱照套餐，现在套餐里的东西没有兑现，定制的婚纱西装礼服也没有收到。

成人久久?【文/观察者网 陈思佳】据英国广播公司（BBC）7月22日报道，科学家估计，今天地球将以比平常略快一点的速度完成一次自转，使这一天的时长比标准的24小时缩短大约1.34毫秒。在此之前，7月9日的时长已缩短1.36毫秒，因此7月22日将成为今年“第二短”的一天。

成人久久?知名律师河南泽槿律师事务所主任付建认为根据《道路交通安全法》第五十三条规定，消防车、救护车等执行紧急任务时，享有优先通行权，其他车辆和行人应当让行。如果消防车和救护车是去执勤而非出紧急任务，它们不享有优先通行权。此时，应按照正常的交通规则和通行原则来判断，根据第三十六条规定，机动车、非机动车、行人实行分道通行，即车应让人。

成人久久?记者从香港高等法院获得的原讼传票中显示，英属维京群岛注册公司Jian Hao Ventures Limited为本案第二被告。法院发布的临时禁止令所涉汇丰账户即登记于该公司名下。

成人久久?《长安的荔枝》中郑玉婷看到丈夫横跨千里，遍体鳞伤却凯旋而归时的封神落泪，何尝不是她看到了过往那个浑身是伤的自己？

成人久久?不久前，小高结识了一位出手阔绰的“金主”。连续三天，对方都为她刷了价值188元的礼物。互加好友后，这位“大哥”每晚准时出现，还常带朋友来捧场。作为回报，小高需要随时回复消息、陪聊到深夜。

成人久久?赵良善表示，蔚来称车主里程超出日常标准，属于“车辆用于特殊使用条件或目的”，但《车主权益告知书》中未明确日常使用场景的里程阈值，也未将“超出日常使用场景”纳入特殊使用条件范畴。每个车主购车使用目的不同，不能仅凭公里数就认定车辆用于特殊使用条件或目的，从而取消车主权益，因此其做法缺乏合理依据。

成人久久?北京市公安局朝阳分局反诈中心副中队长刘罡指出，电信网络诈骗团伙有专门的分析部门，会根据不同时期的社会特点调整诈骗套路。暑期学生放假在家，针对游戏装备、账号交易、机票退改签（暑期出行多）、课程退费等类型的诈骗就会显著增多。骗子深谙社会变化，精准狙击学生群体的弱点——独处时间多、社会经验不足。 刘鹏记者 黄占胜 摄

成人久久?参与此次“一带一路”记者组织论坛的不少人是首次来华，中国高质量发展的强劲脉动让他们感触颇深。埃塞俄比亚编辑协会执行主任德雷塞·阿耶莱说，西方媒体所报道的中国与实际情况并不一致，此行的记者有责任向世界讲述一个真实的中国。

成人久久?值得一提的是，公司控制权可能是其在英属维京群岛设立信托的原因之一。一瑄家族办公室创始人李立基对21世纪经济报道记者表示，在英属维京群岛搭建的信托架构下，委托人可以保持对于公司的决策权。不过，管理人变卖资产后，资产仍是由信托持有。 崔玉英记者 黄宁 摄

成人久久?最后，小孩想说，作为明星的孩子，虽然从小物质生活丰富，但同时也很容易陷入到争议中，尤其是父母一方或两方都有争议在身的情况，而甜馨能够在面对不友好的声音时，做到如此成熟理性，既保护妈妈尊严，也估计爸爸的感受，已经十分难得了。最后也是希望网友们在孩子评论区口下留情，莫恶口造业。

成人久久?据彭博社报道，两个消息来源称，依维柯已收到三份国防业务报价：一份来自意大利国防公司莱昂纳多和德国莱茵金属公司的联合报价 ；另外两份来自法德坦克制造商KNDS和武器公司捷克斯洛伐克集团。 这些报价中的IDV的价值高达19亿欧元（约合人民币158.5亿元）。

成人久久?需要注意的是，这仍然是将AI局限在人类时空的讨论。我们所谈论的AI角色陪伴，仍是将其框定在“仿人类”的范式中。但AI的真正潜力，或许在于作为加速器，引导人类穿越自身的限制，直面未竟的遗憾，抵达尚未抵达的未来。 ，更多推荐：成人精品