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mossav浏览器?因为李小璐早年做头发风波的原因，部分网友也会在甜馨的评论区恶意攻击带节奏，但她一直都力挺妈妈，表示自己不会听网友的引导，表示“我还不知道我妈妈是什么样的吗”，就连祝贾乃亮父亲节快乐，配文也不忘带上“也爱妈妈”。 历史性时刻！中国最大自贸港，来了

mossav浏览器?高二时，因为姐姐也以优异成绩考上了武汉科技大学，陈妈妈为更好地支持支持儿子读书，在学校旁边租了一间月租500元的单间，只有十几平方米，开启了陪读的生活。”每天午饭两个三个菜，荤素搭配20元左右，孩子还总说家里条件艰苦，不用吃这么好。”说起这些，陈妈妈声音哽咽。 张无邪记者 朱有贵 摄

mossav浏览器?今年6月，刘强东曾在一场沟通会上提及，京东外卖会出现一个跟美团完全不同的商业模式，期待这种商业模式能够彻底解决食品安全问题。据了解，三年内，京东将投入超百亿资金在全国范围建设超10000个七鲜小厨。

mossav浏览器?“欧盟这个由27个国家组成的集团正处在两难境地：一方面，它希望与美国达成贸易协议，而美国正向其施压，要求对中国采取更强硬立场；另一方面，它又需要维持与中国的稳定关系。”《纽约时报》21日评论说。

mossav浏览器?黄先生表示，自己在韩国打工，谈了一个女朋友，两个人相处也很融洽，感觉很幸福。“一打电话要钱我都给，俺俩在一块儿花了有五六万了！香奈儿的香水1800元一瓶的我都从韩国给她邮寄！” 梁文亭记者 刘志 摄

mossav浏览器?作为千面影帝，梁家辉只要一进入角色，立马容貌大变，戏外是和蔼的老头，戏里立马变成歇斯底里的反派大哥，其大笑癫狂的模样，让人想到了希斯莱杰的小丑。 司方知记者 韩自强 摄

mossav浏览器?利物浦足球俱乐部沉痛哀悼70岁离世的功勋球员乔伊·琼斯。这位威尔士铁闸在1970年代后期为红军效力期间，不仅随队斩获联赛、欧冠和欧洲联盟杯冠军，更以100次出场铸就传奇。

mossav浏览器?据俄罗斯联邦航空运输署21日通报，过去24小时内有59架次航班备降莫斯科周边备用机场。由于莫斯科主要机场及圣彼得堡普尔科沃机场实施航空管制措施，导致取消航班118架次，延误航班203架次。截至当晚，全俄境内除卡卢加机场外，所有机场均已正常起降。 刘建东记者 赵树希 摄

mossav浏览器?据人社部网站2月10日消息，国务院任免国家工作人员。其中，任命孙梅君（女）为海关总署署长。在今年1月，她已出任海关总署党委书记。出任海关总署之前，她任河南省委副书记，后兼任省委政法委书记。 肖魁元记者 贾毅 摄

mossav浏览器?见义勇为遇害的刘某某之子告诉中国新闻周刊，田某明没有对被害人家属表达歉意，“他不承认杀害了我父亲，说是（另一被害人）赵某某将我父亲往他刀尖上推。听到他杀害我父亲的描述，对我来讲是字字诛心，当年所有印在我脑海里的情景，今天又听田某明讲了一遍。”

mossav浏览器?好多人直接说白了：还不是因为新老公张维伊那长相，看着就不靠谱。有网友说得特实在：“伊能静、贾静雯那俩老公，看着就慈眉善目的，透着股老实劲儿；这位张维伊咋看咋别扭，眼神里带点凶相，瞅着就不像好人，有点阴险兮兮的。” 刘亚超记者 李仕忠 摄

mossav浏览器?2013年阿夫里内斯在第32顺位被选中，直到2016年才登陆NBA，为俄克拉荷马城雷霆队效力了三个赛季。在出战的174场比赛中，他场均得到5.3分和1.4个篮板。

mossav浏览器?袁女士说，遭遇X风情感欺骗的受害者达十几人，由于觉得是不光彩的事情，许多人不愿意报警。她选择站出来的原因，不仅是自己饱受精神折磨，更是想把这样的人曝光出来，避免更多女性受伤害。

mossav浏览器?拉梅什说，就在这片混乱中，机舱广播里传来了机长急促的声音，语气中难以掩饰紧张甚至颤抖。机长简短地通知乘客飞机遇到了紧急情况。“一切都发生得太快了，几秒钟后，飞机就以巨大的冲击力撞向地面。”撞击的瞬间他眼前一黑，机舱内充斥着乘客的尖叫声和金属的撕裂声。

mossav浏览器?尼尔还签下了另外几个性格坚强的球员，作为萎靡不振的次级联赛阵容中的榜样。尽管影响并非立竿见影，蓝军在1982/83赛季创下了队史最低联赛排名，但琼斯通过他在场上的努力以及赛前紧握拳头敬礼跑向球迷、呼吁他们支持的仪式（同时他另一只手小心翼翼地遮住他的利物浦纹身），与球迷的关系持续升温。

mossav浏览器?张宏东，绰号“四毛子”，曾任辽宁中联油集团董事长。2002年4月，辽宁省开始集中打击以辽阳市和葫芦岛市为主的六个黑社会性质和黑恶势力犯罪团伙，张宏东案是其中较大的一起。2002年5月，张宏东被刑拘，3年后被执行死刑。

mossav浏览器?这是一场怎样的暴风雨？她如何穿越这场暴风雨，抵达艺术和人生新的可能？《候场》第一季第一集《朱洁静：穿越暴风雨》7月21日上线。

mossav浏览器?海底捞在众多城市陆续推出夜宵主题店，一到深夜，海底捞变身“Live house”，DJ打碟、花式调酒等表演轮番上演，截至6月底，海底捞已在深圳、北京、上海、苏州、杭州等城市布局了近30家夜宵主题店；烤匠麻辣烤鱼北京朝阳合生汇店工作日排队要到晚上的11点左右，周末要排队到凌晨1点左右；巴奴相关负责人表示，巴奴北京朝阳合生汇店基本晚上11点还在排队，品牌还开出了24小时门店，今年4—6月的夜间客流量较去年同比提升了约115.79%。

mossav浏览器?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。 王明波记者 孙铁成 摄

mossav浏览器?部分平台补贴需要商家部分出资是争议的一面，嘉和一品创始人刘京京呼吁，平台不应裹挟商家参与巨额补贴，双重承担配送费，应让消费者理性选择吃堂食还是吃外卖。在众多餐饮协会的发声中，餐饮商家因强制摊派补贴而利润空间被挤压、部分餐品出现负利润的情况被强调，平台争夺市场份额的成本是否被隐形转嫁给商家受到关注。

mossav浏览器?前段时间，山姆会员商店下架了一批高复购的太阳饼、杨枝甘露、低糖蛋黄酥、米布丁等招牌产品，转而上架了卫龙、好丽友、盼盼、溜溜梅等“平价”产品，遭到消费者吐槽，质疑其选品质量下降。随后，山姆将低糖好丽友派、卫龙高纤牛肝菌魔芋爽等产品下架。 任守平记者 陈春洪 摄

mossav浏览器?国外的外卖是加价逻辑，外卖要加一个配送费，堂食可以给你点折扣，外卖的包装也尽量不要太重。现在（国内）这个外卖的包装之重，塑料浪费之重，简直不能提了。消费者每吃一顿饭，几块钱的包装就扔了，不管多好的包装，就一次。

mossav浏览器?饰演郎朗母亲周秀兰的马丽这次真的出圈了，因为马丽的真实情况是，她虽然有名有代表作，但是一直被喜剧这个赛道禁锢着，她自己冲了几次都没有冲出来。

mossav浏览器?比如构造出腰部曲线就是优化比例的方案，尤其针对那些个子本身比较矮小的女性来说，把腰线调节的高一点，对她们身材的彰显更有帮助，平时选用上衣的时候，可以选择一些带有轻薄质地的类型，这样把上衣塞到下半身的裙子以及裤子的腰部的位置，就会更好的协调一下腿部的长度。 ，更多推荐：亚洲精品一区二区三区不卡