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亚洲一区二区三区在线?离婚后，妻子的闺蜜列出了他的"几宗罪"，包括节日不归、暧昧异性等等。面对这些指控，他选择了沉默，只是专注于自己的事业。 5-1！梅西杀疯了：30米奔袭+2单刀+谋划4球 近7场6次双响

亚洲一区二区三区在线?为避免撞击、磕碰等情况发生，充电宝等锂电池产品在乘坐飞机时不能放入托运行李中，只能随身携带。而在飞机飞行过程中，即使是有3C标识的充电宝，也不能用于给电子设备充电，如充电宝有启动开关，应全程关闭。 段富停记者 王建设 摄

亚洲一区二区三区在线?根据罗马诺此前的报道，此前拜仁对路易斯-迪亚斯6700万欧元的报价已被利物浦拒绝，路易斯-迪亚斯仍坚持离开利物浦的计划。

亚洲一区二区三区在线?动力系统则展现了宾利在电气化时代的性能野心。纯电驱动下，车辆可实现超跑级的2.5秒破百、300km/h极速，峰值扭矩1500N·m，续航达700公里，快充15分钟即可补能80%。电池能量密度是传统电池的五倍，却通过轻量化设计将整车重量控制在1900kg，兼顾性能与能效。

亚洲一区二区三区在线?美国芯片公司英伟达宣布将恢复向中国销售H20人工智能芯片后，美国商务部长卢特尼克周二表示，这款芯片并不是“我们最好的东西”，允许对华出售是因为希望中国依赖美国技术，“让中国的开发者对美国技术上瘾”。同一天，白宫人工智能专员萨克斯也做出类似表态，宣称并不想向中国出售最先进技术，但H20只是一款“过时的芯片”，允许其销往中国的意图之一是“至少要让华为的研发不要那么顺利”。 武晓辉记者 马言瑞 摄

亚洲一区二区三区在线?报道指出，此次豪车消费税新政的实施，受影响最大的是像保时捷、奔驰这样定位高端但又走量的品牌。除了保时捷外，奔驰、宝马的部分车型也在此次新规的影响范围内。另外，丰田埃尔法、威尔法，路虎揽胜等车型同样受到此次「豪车税」新政的影响。 朱桂龙记者 高竹枝 摄

亚洲一区二区三区在线?中国作为全球最大的汽车市场，也是电动化发展最为迅速的市场之一，其庞大的消费群体和完善的产业链，对全球汽车品牌的战略布局有着重要影响。外资品牌要想在电动化时代保持竞争力，必须重视中国市场的需求和变化。

亚洲一区二区三区在线?7月15日，韦某某向红星新闻记者提供了一份“工资变动审批表”，彼时韦某某的岗位等级均为十二级，该表盖有鄢陵二高公章，由鄢陵县人社局于2022年6月18日审批。韦某某称，在鄢陵县教体局的档案里，没找到她在这之后的工资变动审批材料。 陈刚肥记者 周才建 摄

亚洲一区二区三区在线?“危旧”是硬前提：核心指向80年代及以前建成、采用预制板等落后结构形式、经专业鉴定确属C/D级危房、或存在严重安全隐患（如结构严重老化、消防隐患极大）的楼房。简单“老破小”不行，得是“老危破小”。“双70%”危房优先：政策更倾向于那些建筑年代、结构隐患（如预制板）占比均超过70%的楼栋或片区。西城两个试点项目均符合此特征。改造价值低：通过常规“老旧小区改造”（如加固、加梯、节能）已无法解决根本性安全问题或居住品质提升需求。“拆”是最后手段。产权相对清晰：公房、商品房混杂会增加协调难度。西城试点楼栋产权相对清晰，最好都是体制内大单位的，这样好协调。体量适中、协调可行：试点项目都是3-4层的小体量楼房，涉及户数较少（几十户），相对容易达成共识。动辄上百户的高层塔楼？难度几何级上升。 高风忠记者 赵青 摄

亚洲一区二区三区在线?钟宇升，网名钟美美，2020年5月，因模仿老师的视频而在网络上走红。他凭借对老师的观察，“活灵活现”地展现了老师的日常。网友们纷纷评论：“这孩子简直就是老师附体”、“感觉又回忆起了校园生活。”

亚洲一区二区三区在线?张开宙导演显然没打算放过自己的标志性美学。暖黄滤镜让教室的夕阳像流淌的蜂蜜，冷色调家庭戏则把蒋峤西家的压抑感变成可视化的冰窖。 占声岗记者 李保财 摄

亚洲一区二区三区在线?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。

亚洲一区二区三区在线?特朗普还将于14日宣布一项“武装乌克兰”新计划，美国或向乌克兰提供进攻性武器。同日，特朗普还将发表有关俄罗斯的“重大声明”。

亚洲一区二区三区在线?根据银行流水显示，5月31日下午，邓某转账8.3万元给韦先生。也就是说，患儿家长韦先生落到手的赔偿款为33.3万元，律师邓某获得55.5万元。

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亚洲一区二区三区在线?北京时间7月20日，中国篮球之队官方宣布，锋线主力大将曾凡博因为伤病恢复情况尚未达到随队出征的水平，将返回俱乐部康复训练，将无缘今年的男篮亚洲杯。在曾凡博与张镇麟均无缘今年男篮亚洲杯情况下，对于中国男篮的锋线是巨大挑战。

亚洲一区二区三区在线?《中国 AI 医疗产业研究报告》数据显示 2023 年 规模 973 亿元，预计 2028 年达 1598 亿元。东吴证券指出，细分赛道中，AI 影像、病理、医疗系统、健康管理、终端应用、制药等领域各具特点，规模增长、 政策支持、竞争格局逐渐明晰，未来发展趋势向好。

亚洲一区二区三区在线?董璇与张维伊二婚在外界看来是不对等的婚姻关系，女强男弱。通过预告画面来看，董璇在这段婚姻关系中是上位者，对张维伊很强势，两人发生矛盾冲突时，董璇让张维伊不要那么较真，直接翻篇。

亚洲一区二区三区在线?俱乐部计划在未来数周继续补充教练组成员，以确保图多尔拥有完整团队。目前俱乐部正在评估如何完善图多尔的教练班子，同时对理疗师团队进行大规模调整。只有比赛分析师里卡多-西雷阿和体能教练安德烈亚-佩尔图西奥得以留任。 董宇峰记者 郑国师 摄

亚洲一区二区三区在线?北京时间7月18日NBA夏季联赛 常规赛，纽约尼克斯对阵印第安纳步行者。半场尼克斯38-52步行者，最终尼克斯88-91步行者。纽约尼克斯博尚28分2板3助，科勒克14分2板5助；印第安纳步行者卡姆-琼斯21分3板11助，恩里克-弗里曼18分10板4助。

亚洲一区二区三区在线?多年以来，在各类纷繁紧迫、千头万绪的文物保护工作之中，陶眼尚未上升为一个受关注的议题。“对佛眼的研究才刚刚开始。”赵昆雨说。 李卫平记者 吴兴智 摄

亚洲一区二区三区在线?据赵先生回忆，彭宇轩在车上称自己的贵州朋友免费给他提供路费，邀请他到云南玩。赵先生警惕地告诉彭宇轩，自己就是临沧本地人，临沧不是旅游城市，怀疑他遭遇了“电诈”。车上恰有另一人来自贵州，听完彭宇轩对“贵州朋友”的叙述，亦觉得不靠谱。

亚洲一区二区三区在线?沟通无果后，马先生转而寻求外部帮助。他告诉记者，自己所在街道社区曾介入调解，但十余天过去未有实质性进展。更令他困惑的是，他曾多次拨打杭州萧山区12345政务服务热线，却被12345工作人员告知：因其租赁合同是租客与房东个人直接签订，根据杭州萧山区的法律规定，此类“个人直租”关系不属于房管局、住建委等政府部门的监管范畴，12345无法受理登记此类投诉，唯一解决途径是向法院提起诉讼。记者随后拨打杭州萧山区政务服务热线，工作人员也表示不受理“个人直租”问题。

亚洲一区二区三区在线?吕鹏则认为，2026下半年至2027年，算力平台将成新甜点。头部企业已开启算力驱动节奏：小鹏MONA03（15万元以下）配500万OS，比亚迪B级车或进一步下探，表明都在回归AI开发本质——算力、算法和数据。
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