综合亚洲网

综合亚洲网?区级实验学校于7月21日在学校网站（或微信公众号）及北京市“1+3”培养实验平台登录页发布2025年“1+3”培养实验公告，7月22日—23日开展报名，7月25日公布面试名单，7月26日—27日组织面试，7月28日在学校网站（或微信公众号）公布面试结果，9月初根据面试结果办理学籍手续。 上海再起岛要有机场了！首条苏州?上海市中心航线，试飞乐成！“昆山-再起岛-浦东机场”8月开通

综合亚洲网?这些“顶级武器”中受关注的还有美制“爱国者”防空导弹，特朗普13日曾表示：“我们将向他们（乌克兰）提供他们迫切需要的‘爱国者’防空导弹。美国驻北约代表马修·惠特克14日也称，向乌克兰运送武器的当务之急是防御系统，如“爱国者”防空导弹。他并未排除提供进攻性武器的可能性。“所有武器既是进攻性的也是防御性的，”他说，“一个防空系统对于当前局势很重要，但同时我们也不排除任何可能性。” 张树贵记者 陈科军 摄

综合亚洲网?对于天水市第二人民医院，甘肃省纪委监委已对该医院院长唐志锋、副院长周朝晖等5人立案审查调查。对于甘肃省疾控中心，已对该中心党委书记王文军、主任孙建云等7人立案审查调查。这两家机构，本应对此次血铅检验负有重大医疗责任，却严重违规操作，不仅耽误患儿治疗，更造成恶劣的社会影响，主要负责人还有其他违纪违法问题，受到立案审查调查也是咎由自取。

综合亚洲网?这两天，位于朝阳区东四环十里堡的晨光家园成为北京楼市顶流，带看该小区的360套现房，成了附近片区几乎所有品牌中介、各类渠道的“头号任务”。

综合亚洲网?至于未来的市场拼斗，则要看几家的手段了。需要提到的是，尽管“新能源六座SUV”激烈竞争的态势已经显现，但其市场前景也非常可观。蔚来李斌在回应特斯拉Model Y L时表示，伴随着充换电基础设施的日益完善和产品技术创新，大空间SUV的纯电时代已经到来。 齐新春记者 潘加华 摄

综合亚洲网?该工作人员称，一般情况下，正常两年半就可以拿到毕业证，学费则因学校和专业而异，若选择菲律宾中等水平的学校，全部费用只需10万元左右。而关于毕业论文要求，他表示，若就读的是菲律宾普通高校，要求相对宽松，学校会鼓励学生发表论文，但不发表也能申请毕业。 赵锐记者 王建军 摄

综合亚洲网?行业应用展区，展出了一系列搭载瑞芯微芯片的工业、电力、医疗、教育设备、网络数通等终端产品为代表的新质生产力成果和技术，从入门级到高端产品，瑞芯微提供多阶方案配置，灵活选型；端侧AI加持，从边缘计算到多模态大语言模型，可适配更多元的应用需求；配备丰富的接口，扩展性优异；工业级别可靠性，提供实时保障。

综合亚洲网?工业瓶装液化石油气和民用瓶装液化石油气的成分不同，工业用气主要成分为丙烷，要求高纯度；民用气的主要成分为丁烷，含有臭味剂。此外，两者的压力设计、安全标准、用途场景和监管依据均有所不同。 王俨记者 向永华 摄

综合亚洲网?在30多年的逃亡生涯中，魏某在云南边境小城的一个村里过起了日子，村里人都说他是“外地来的”，平时喜欢和大家打打牌，做生意认识的人都说他很懂人情世故。 李守军记者 张原培 摄

综合亚洲网?在 Manus，我们通过反复的重写、走过的死胡同以及对数百万用户的真实世界测试，学到了这些教训。我们在此分享的一切都不是普适的真理——但这些是为我们奏效的模式。如果它们能帮助你哪怕避免一次痛苦的迭代，那么这篇文章就完成了它的使命。

综合亚洲网?那不恰当类比的话，吴永辉就是字节的亚历山大·王啊——当然，这么说确实有点不够尊重吴老师，但类比着看吧，乔峰不也跟慕容复放在一起过。 张红卫记者 安伟 摄

综合亚洲网?该案生效后，客车公司后续另行起诉，主张减价的诉讼请求得到了人民法院的部分支持，双方服判息诉，电源公司主动履行了判决书项下的义务。

综合亚洲网?“每个人都竭尽全力来改变我们在联赛当中的状态，但说实话，我们在联赛中的表现还不够好，但赢得欧联杯冠军真的是一件特别的事情。”

综合亚洲网?她们租了个小房子，厨房破破的，但总有人下厨；洗衣机是二手的，但衣服总是干净的；最重要的是，再也没人摔筷子、砸碗或大吼了。

综合亚洲网?值得一提的是，2024年4月，时任亚钾国际总经理马英军因涉嫌严重职务违法，也被宁夏回族自治区监察委员会立案调查并实施留置。马英军是郭柏春在银川任职时的老下属。

综合亚洲网?好多人对她的《女神》不陌生，她以歌传达“只要你有自信，你就是美丽”的信息，MV播出后点击率突破五百万，很多人都被她娓娓唱来的那句“不要低头/光环会掉下来/你是女神/不要为俗眼收敛色彩”打动。

综合亚洲网?美国问题专家吕祥此前在接受《环球时报》记者采访时表示，从数据来看，中国公民持有的美国农地占比极小，不值得大肆渲染，然而，美国政府却刻意炒作这一话题，一方面是为了迎合美国社会中普遍存在的反华、恐华、仇华心态，通过制造舆论热点来转移国内民众的视线，为其国内的政治目的服务。“另一方面，也反映出美国一些地方利益的担忧，他们担心外国资本进入会冲击其在土地市场的优势地位，尽管目前并无证据显示中国公民有大量购买美国土地的趋势。”

综合亚洲网?自从林更新迷上了爬山，全世界都在偶遇他。这几天，有网友分别在云台山、武当山看到了林更新的身影。让人意外的是，今年才37岁的他本该意气风发才是，但从照片看，近期状态不如人意，引发大量网友吐槽。

综合亚洲网?从年龄结构看，孙梅君、罗东川、张春林出生于1965年，李殿勋、王新伟、嘎玛泽登出生于1967年。值得一提的是，在今年新当选的省长中，刘捷、卢东亮以及刚刚当选广西壮族自治区主席的韦韬均是“70后”。 姚国迎记者 魏文俭 摄

综合亚洲网?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。

综合亚洲网?“以前人工喷洒肥料一天最多完成40亩，现在无人机一天能作业1000亩以上，效率是人工的25倍。”该公司水稻专班技术人员孙勇生说，无人机施肥不仅解放人力，还能避免人工踩踏秧苗，能精准控制实现肥料均匀覆盖。据介绍，无人机施肥系统可根据不同田块水稻长势和土壤肥力数据，调控施肥量，有效降低农业生产成本，为水稻稳产增收提供科技支撑。 张成力记者 胡国彪 摄

综合亚洲网?有体检行业从业者向记者直言，常规体检项目（如血常规、肝肾功能、心电图、胸片等）主要针对慢性病（高血压、糖尿病等）或基础健康评估，而非专门设计用于癌症早期检测。“许多癌症在常规体检中难以被发现，但通过专项筛查可显著提高检出率。许多人只做普通体检，未根据年龄、家族史、生活习惯选择专项筛查。”

综合亚洲网?在第三届中国国际供应链促进博览会设置的智能汽车链展区，30余家中外企业和机构集中展示产业链上中下游的关键技术和产品，从核心原材料、关键元器件到三电系统、智能网联，再到纯电、混动等不同技术路线的智能汽车产业链，生动呈现产业协同创新发展的成果。

综合亚洲网?朝棠揽阅项目负责人表示，朝棠揽阅包含建筑面积约69-124㎡三至四居洋房产品，约90%的空间使用率。“此次开盘当日成交金额突破18.6亿元，是消费者对我们产品品质的认可。” ，更多推荐：扌喿辶畐游戏