小米影院

小米影院?从“雪姨”的嚣张到现实中的柔软，从两段婚姻的挣扎到母子关系的阵痛，她的故事里，藏着许多女性的缩影——在家庭与自我间拉扯，在爱与痛里成长。 42岁胡歌再破“天花板”，这次，他让陈道明和整个娱乐圈另眼相看

小米影院?佳能全球战略研究所日本外交政策高级研究员、与日本已故前首相安倍晋三关系密切的峰村健司主张，特朗普也许从那时起就对日本反感，只是在他上个任期内有安倍与他建立私交，这种敌意有所缓和。他认为，安倍2022年遇刺身亡后，日本政府也失去了与特朗普之间的“桥梁”。 袁世凯记者 肖化 摄

小米影院?AI是艺术的终结者还是新缪斯？AI等技术是否会稀释创造的价值？7月18日，一场特别的跨界活动——“智启未来・共创科技”THinK 2025 科技人文节在上海启迪之星高质量孵化器举办。科技与人文领域的专家学者汇聚一起，在技术飞速发展的当下，深度探讨人文精神传承、人性本质坚守、人类创造力延续等议题。

小米影院?夏日穿搭其实除了普通的T恤之外，大家还可以尝试这种针织短袖，比起传统的宽松T恤，针织短袖的版型会更加的修身，面料也更加舒适透气。

小米影院?报道还提到，宇树科技所有关键技术均为自研，在机器人核心零部件、运动控制、机器人感知等综合领域居领先地位；关注社会发展需求，为农业、工业等基础领域和电力巡检、勘测探索、公共救援等高危领域研发特种机器狗，提高传统行业智能发展。 刘财记者 关卫东 摄

小米影院?“中国的开发者、创业者正在推动AI的快速创新，现在有100万名开发者投身这一领域，像DeepSeek、阿里巴巴、MiniMax、百度，他们开发的产品都是世界级的，推动了全球人工智能的发展。” 赵本益记者 张准 摄

小米影院?为了满足更多球迷的观赛需求，俱乐部在本市多个相关部门的全力支持下，大力拓展工体散票座位。俱乐部历史首次将客队看台区域全部开放售票。这也意味着，本场比赛，申花队的支持者除了有来自球迷组织的1100人外，还有从购票平台抢到客队票的1500名球迷。

小米影院?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。 辛联贵记者 韩英学 摄

小米影院?7月14日至15日，中央城市工作会议在北京举行。这是时隔10年，党中央再次召开的城市工作会议。习近平总书记出席会议并发表重要讲话，科学回答了做好新时代新征程城市工作的重大理论和实践问题，擘画了建设现代化人民城市的新蓝图。 曾兆喜记者 王晓云 摄

小米影院?踏入展览，竟然率先在指挥室集结；忽而眼前碎片与星体“穿透”空间急速滑过，飞船迫降；宇宙旅者变为未知世界的探险者，开启追寻烛龙的全新旅程，在交互中逐一解锁秘境真相……“超出意料！”从中华艺术宫0米层北区的《山海经之烛龙秘境》沉浸式裸眼3D装置艺术展（以下简称《烛龙》）走出，梁女士一家五口意犹未尽，感叹道。转头，五岁的小女儿又被文创区的烛龙玩偶祖噜祖噜萌得走不动了。这一大家子是特地从甘肃酒泉来上海旅游的，此前在携程网无意中瞧见这个展览的预售，好奇地下了单，没想到“和想象中的传统文化展览很不一样”。

小米影院?他还专门在自己的社交平台回应称：“应该是12岁挖煤又到博士这个标题符合新闻传播的规律，能够吸引到眼球。诸君要知道，网络上这样一个片段的、标签化的、有违事实的信息，一阵风而已，重要的还是做好眼前的学习和工作。”至于他的个人信息，如几岁挖煤、从事什么工作等，纠结这些完全没有意义。“愿我们都把网络当作学习进步的工具，面对真实的生活。”记者注意到，目前，他社交账号里的内容，已经全部清空。 王木赞记者 黄敏 摄

小米影院?轨道交通站点接驳优化，是构建以轨道为骨干的“多网融合”综合交通体系的重要环节。在轨道交通站点接驳优化提升工作中，各区凝聚合力、共建共治,围绕50个重点轨道站点因地制宜、精准施策，提升接驳服务水平。

小米影院?记者联系了稷山县农业农村局，工作人员向记者表示，如果不是维修，厕所一定会对外开放。然而记者前往吉家庄村三次，公共厕所均被锁上，无法打开。

小米影院?据悉，Super One将推出两种动力系统：纯电动与全球首创的超级AI混增系统。每种动力形式均提供四座GOAT版、六座版和七座版，共计六个版本。（快科技）

小米影院?回顾我在自然语言处理（NLP）领域的第一个十年（季逸超出生于1992年，高中时期便开始独立开发苹果应用程序，并在高三时推出了备受瞩目的"猛犸1"浏览器。大一时他推出"猛犸4"浏览器，并获得了Macworld Asia 2011的特等奖，在业界崭露头角），我们没有这种选择的奢侈。

小米影院?美媒称，如今承认爱泼斯坦没有一份事关权势人物的“客户名单”，代表着特朗普政府公开放弃了其竞选时许下的政治承诺。

小米影院?从目前公司营收结构来看，“三蹦子”因客单价较高仍然占比最大。骆豪说，未来有机会触达千万美元的规模，但不排除会发生其他不确定性。他谈到了今年6月“三蹦子”在美被加征关税的传言：“我需要澄清一下，此前政策不是针对‘三蹦子’，而是以高尔夫车为首的一类电动车，目前对‘三蹦子’的实际影响并不大。但新总统上任后，一旦关税措施延伸至所有品类，将直接影响企业财务状况，企业不可能亏本销售。作为创业公司，我们要先求生存再求发展。”

小米影院?在当前局面下，内塔尼亚胡的利库德党虽仍是议会第一大党，但组阁基础已动摇。一旦沙斯党彻底倒戈，反对派阵营理论上可以尝试组建替代政府，或通过法案解散议会。以色列总统赫尔佐格和议会议长阿米尔·奥哈纳等虽无权单方面宣布选举，却会在幕后评估政治走向，敦促各方提出解决方案。如果政治僵局无法打破，提前大选难以避免。

小米影院?这类单品其实是非常耐穿的，而且在搭配方面，没有任何的阻碍，简单的在上半身穿上一件白色的T恤，整体穿搭就会变得十分的清新且耐看。 王彦军记者 焦殿通 摄

小米影院?据媒体此前报道，2023年8月，河南省平顶山市鲁山县花费715万元修建牛郎织女雕塑一事引发社会关注，有市民、网友表示该雕塑并不惊艳，却价格颇高。

小米影院?北京时间7月18日，在刚刚结束的中超联赛第17轮比赛中，成都蓉城客场与天津津门虎激战90分钟，上半场德尔加多进球被吹，双方互交白卷。下半场刘殿座送大礼，周定洋送点，成都蓉城11分钟连丢2球，韦世豪尾声阶段点球扳回一城，但很快便被红牌罚下，最终成都蓉城1-2输掉比赛，惨遭天津津门虎赛季双杀，积分榜上也被上港反超。 孟晓晓记者 曾金灿 摄

小米影院?Florian Plettenberg表示在最近几天，巴萨一直将全部注意力集中在拉什福德的身上。迪亚斯曾是一个选项，但从未具体或进行推进，因为他太昂贵且无法被注册。

小米影院?作为过去半年最早对外喊出通用 AI Agent 口号的创业公司，Manus 的反应要比其他公司强烈得多。发布会结束仅 3 个小时，Manus 就一口气对外放出了 10 条与 ChatGPT Agent 的对比测试，宣称要和 OpenAI 正面较量。

小米影院?另外，肖战的代表作前三，除了保留了陈情令，《余生请多指教》《王牌部队》都被取代。不知道是《藏海传》《梦中的那片海》肖战的表现更加成熟精彩，所以用它们当代表作。还是与杨紫合作的《余生请多指教》《王牌部队》不够好，所以被取代，原因就不得而知了。 ，更多推荐：樱桃视频