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18禁 网站?热刺上赛季获得欧联杯冠军，但联赛方面仅积38分位列英超第17名。雷丁上赛季排名英甲第7，本场比赛将在雷丁主场举行。这场比赛将是热刺新帅弗兰克的带队首秀。 NBA夏日联赛战报：灰熊105-82大胜快船，乔丹-米勒24分

18禁 网站?泽连斯基19日在社交媒体上发文说，乌国家安全与国防委员会秘书乌梅罗夫已向俄罗斯方面提议下周再次举行谈判。他未提及新一轮谈判的具体日期。 王振有记者 杜保祥 摄

18禁 网站?阿强认为，自己并没有犯重婚罪。2024年9月，小莹曾在山东省德州市武城县公安局报警，称阿强涉嫌重婚，重婚对象也是前述的史姓女子。据武城县公安局2024年10月14日出具的一份不予立案通知书显示，经审查认为没有犯罪事实，决定不予立案。

18禁 网站?不知道在直播间中的小伙伴们有没有被逗笑呢，不得不说这两人不愧是说相声的，直播起来的互动确实是非常的有意思。

18禁 网站?辛哈提醒道：“不要把一家回收公司的前景全部押注在某项税收抵免上，因为这可能只是昙花一现。”他警告称，投资回收企业同样存在风险，许多初创公司虽然开发了新技术，但缺乏足够良好的商业基础。“不要跟风投资，而要看基本面。”辛哈说。 牛小刚记者 张红峰 摄

18禁 网站?大象新闻记者查询得知，公安部依据《道路交通安全法》制定的《交通警察道路执勤执法工作规范》规定，查处违法行为应当遵守：“除机动车驾驶人驾车逃跑后可能对公共安全和他人生命安全有严重威胁以外，交通警察不得驾驶机动车追缉，可采取通知前方执勤交通警察堵截，或者记下车号，事后追究法律责任等方法进行处理。” 陈家轲记者 江明辉 摄

18禁 网站?这些文件还介绍了乌克兰军工业的整体情况：总计有30多万乌克兰人在军工企业工作；自2022年以来，军工企业的数量从297家猛增至718家；乌克兰2024年3%的经济增长率中，约有三分之一是由军工业贡献的——而且这一比例还在加大。

18禁 网站?其间，韩国股民净买入小米集团-W的金额为1.60亿美元，净买入比亚迪股份的金额为6243.77万美元，净买入宁德时代的金额为6085.39万美元，净买入老铺黄金的金额为5769.15万美元，净买入泡泡玛特的金额为2940.64万美元，净买入百济神州的金额为2476.77万美元，净买入三花智控的金额为2092.20万美元，净买入Global X恒生科技ETF的金额为1880.34万美元，净买入优必选的金额为1704.85万美元。 刘淑兰记者 蒋代发 摄

18禁 网站?“非常幸运，王纯杰先生捐赠的两件雕像，盗凿时留下的痕迹都很奇特，越奇特就越能准确复位。”赵昆雨对《中国新闻周刊》说。而其余很多雕像本身没有太多特征，而且很多雕像遭盗凿后，又被二次修饰砍削过，丢失了很多有价值的信息，使得复位十分困难。 伍鹏记者 韩大勇 摄

18禁 网站?数据显示，自从跟随布伦特福德升入英超以来，姆贝莫平均每个赛季都参与18个进球。上赛季他达到巅峰，在英超打入20球、助攻8次，完全配得上7100万英镑的转会费。曼联知道这一点，因此他们选择在开始海外拉练之前同意「小蜜蜂军团」的要价，以便让姆贝莫可以完整参与季前赛，争取融入球队。

18禁 网站?据介绍，逐际动力旗下双足机器人 TRON 1 自去年 10 月发布以来，客户来自国内外知名高校、智能设备企业和科技公司等，TRON 1 双轮足更以其极简的形态和多地形移动能力，在巡检、安防、配送等场景与开发者一起开展了规模化应用的探索。近期，TRON 1 也陆续推出了面向开发者的移动操作、感知拓展和语音交互套件。 刘丹记者 高志英 摄

18禁 网站?对于绝大多数的女性来说，穿衣是头等大事，因为合适的着装可以为她们的魅力加分，但如果服装的选用跟自身的状态不是很契合，其实也直接影响了个人的形象分。

18禁 网站?另一位亲属提到，当晚，李某某与其小儿子成功自救，在高处一直待到次日凌晨5时许。随后，李某某爬上附近的高速路拦车，用司机的电话报了警。连日来，当地职能部门一直在帮助家属联系救援力量、协调设备开展搜救工作，但目前仍未找到母子二人。

18禁 网站?一个入圈十几年从未出演过主角的明星，退圈12年还让人念念不忘，最近他的好友出席活动，媒体都要打听他的近况——各位还记得张善为吗？

18禁 网站?这样的评论还有很多，大部分网友都非常的支持三大爷，杨伦的行为确实是有些“可疑”，为什么这样说呢，在直播了一会后，杨伦就想要下播了，甚至多次提及关闭，而他们却只是在谢礼物，大概硬是拖了几分钟才关播，所以说他的眼神中仿佛都是对流量的渴望。

18禁 网站?相比网友们的态度，董璇身边的亲朋好友都是为她感到开心的。这不，7月18日，有好友就晒出与董璇一家三口合照并附文写道：“祝福妹妹妹夫。你值得更好的人生。”

18禁 网站?其实通过实际体验来看，两款车的驾驶感受都很不错。全新XC60的底盘很有支撑性，而且由于标轴设计，这款车的灵活性比较高，很适合驾驶爱好者。

18禁 网站?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。

18禁 网站?陈华补充道：于汉超一剑封喉，穆斯卡踢了七次上海德比，特根本搞不定于汉超，塞蒂恩也一样，对重点球员的重点关注不够。精彩的比赛，但感觉两队消耗太大了。 张显着记者 李进卿 摄

18禁 网站?首先是区域确定性。嘉定安亭的价值确定性体现在两个维度：首先，为虹桥国际中央商务区扩容区域，依托3000亿级汽车产业集群与氢能、智能网联等新兴产业爆发，人才导入持续，居住需求稳定增长。

18禁 网站?冰品消费热潮不仅满足了消费者的需求，也为实体零售注入新的活力。数据显示，在销售冰品的商家中，冰品消费热潮不仅满足了消费者的需求，也为实体零售注入新的活力。数据显示，在销售冰品的商家中，美宜佳整体订单量环比增长133%，拾惠客增长135%，公里购增长了83%。 何友良记者 焦杰 摄

18禁 网站?亦庄的问题主要是前几年炒得太热，投资客太多，现在正在挤泡沫。但从长期看，亦庄的产业基础还是很扎实的，生物医药、高端制造这些都是朝阳产业，就业机会多，并且还有今年的外卖新势力——京东[偷笑]，所以购买力是有支撑的。

18禁 网站?英伟达正在成长，这里有杰出的人才，我们还有非常棒的合作伙伴和客户，我希望能继续为他们服务，因此我对英伟达在中国的机遇持乐观态度。我乐观地认为中美两国能找到竞争与合作并存的方式，让像我这样的美国企业能继续在这个市场发展并服务这个市场，我对这些前景充满信心。

18禁 网站?穿连衣裙的时候，咱们一定要特别关注连衣裙腰部的剪裁，不能穿那种很松垮的连衣裙，更建议大家选直筒型或者是伞裙，剪裁更加利落，穿在身上可以扬长避短。 ，更多推荐：亚洲精品秘 一区二区三小