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91视频?小龙是最先开始摆摊的，相识之后，小寒和小琪也加入了摆摊的队伍中。拍摄者小余有一份残联推荐的工作，在了解到三人的故事后主动提出帮他们拍短视频，做账号。 网约车司机加收3元空调费登勺嫦妊
，为什么司机非要“没苦硬吃”
？

91视频?这里深处库布齐沙漠腹地。作为打小在草原上长大的内蒙古汉子，贾国龙选择将这里作为“西贝铁军”沙漠营地，这里也成了他组织重要聚会、探讨行业变化的标志性场所之一。 刘旭记者 袁秀荣 摄

91视频?挺拔的车身姿态、利落的肩线、饱满的轮拱，搭配前格栅上可点亮的“BRONCO”字标与数字化大灯相连，兼顾了烈马经典元素和电动车的炫酷。尾部设计同样是方盒子的常见元素，侧开门配合外挂式的备胎。这种组合既是对传统越野车经典元素的致敬，也为整车增添了个性化特质。

91视频?以上内容资料均来源于网络，本文作者无意针对，影射任何个人。相关数据，理论考证于网络资料，以上内容并不代表本文作者赞同文章中的律法，规则，观点，行为以及对相关资料的真实性负责。本文作者就以上或相关所产生的任何问题概不负责，亦不承担任何直接与间接的法律责任。【部分照片来源网络如有侵权请联系删除。】

91视频?夏天其实是比较建议大家展现出颈部的区域的，无论是选用了V领类型的上衣，还是挑选了一字肩款式的连衣裙，展现出颈部的位置，都可以有效的体现出女性肩颈线条的修长。透露出一定的肤色，也能加强视觉上的对比，使得穿搭看着更加的灵动。 杨凯记者 聂凯军 摄

91视频?传说烛龙睁开眼睛是白昼，闭上眼睛为黑夜。空间“瞑昼”就让观众尽情感受到上古神兽的这一特异功能。只见直径8米的环形LED“龙眼”高悬于穹顶，像太阳，又似深海生物瞳孔，每隔一分钟完成一次“睁”与“闭”的交替。站立在屏幕之下，仿佛置身烛龙的注视之中，沉浸于昼夜流转的神秘韵律。“屏幕呈现的液态、气态、火焰等不定性粒子状态，全部通过软件来手动动态模拟，对我们挑战很大。”《烛龙》创意总监泽莫告诉记者。 于占奎记者 申治 摄

91视频?陈忠岳介绍，中国联通突破运营技术，在工业领域，升级格物工业互联网平台，打造工业协议软网关、工业设备物模型和工业现场机器人；在医疗领域，构建联通智慧医疗平台，实现数据采集、标注、开发、流通的智能化运营。

91视频?全新XC60在更新之后，外观设计的变化比较小，除了新增松湖绿与森莓红两种车色与升级斜列交叉格栅外，整车仍然保留XC60家族的经典设计。 袁玉建记者 程德彬 摄

91视频?中国在拉美的投资和合作完全不针对任何第三方，也不存在对抗或取代他国的意图。作为“全球南方”的坚定一员，中国通过共建“一带一路”倡议和中非合作论坛、中拉论坛等合作机制，以基建、5G、清洁能源等务实项目助力“全球南方”国家现代化。中国实践昭示世界：只有将进步与人类福祉结合，才能获得最广泛支持。这不是空话，而是被亚非拉大地上一座座电站、一条条铁路验证的真理。 韩光智记者 郑占立 摄

91视频?与此同时，特朗普驳斥了有关他与爱泼斯坦有关联的指控。8日，当有记者就爱泼斯坦一案提问时，特朗普质问为什么还在谈论这个话题。“你还在谈爱泼斯坦？这个家伙已经被谈论很多年了。”特朗普说。“现在我们要解决得州（洪灾），我们还有一大堆事要处理。结果还有人在谈论这个怪胎？真是难以置信。”

91视频?老车主最关心的底盘也全面翻新，前悬用上M8同款双叉臂，高速过弯稳如老狗；后悬直接搬来保时捷技术，过减速带不再颠得屁股疼。就问这底盘配置，同级车里还有谁？ 谭金福记者 孟憭 摄

91视频?海晏就主打一个为高端客户做的定制化豪宅“好房子”，在中关村软件园、清北大学、清河水洗等绝版产业、地段、自然资源的加持下，在产品上采用高端定制化路线，小到门钹、门牌都由非遗大师亲自设计，让项目在海淀甚至全北京“没有平替”。

91视频?当年那些恩恩怨怨、分分合合的细节，再次被大家议论，就像你好不容易把旧箱子里的破烂扔了，结果有人硬生生从垃圾桶里捡出来，还举着喇叭跟街坊邻居展示，那种别扭劲儿可想而知。

91视频?背景音：“戴尔退出中国”的传闻近两年未曾停歇，反复叩击市场神经。国产化硝烟未尽，国际科技巨头们退守的同时，还为市场留下了什么？本文来自微信公众号：如是麦克风，作者：麦克尔蔡，原文标题：《销售基因工程：戴尔中国25年体系之光的启示》，头图来自：AI生成

91视频?不出意料，原定于北京时间7月18日10点30分的发布会再次推迟，在10点50分左右才开始。快到11点10分时，贾跃亭出现在直播画面中，他全程使用英文对新车型做了推介。有趣的是，在国内直播页面，还有一个女声在进行同传翻译。

91视频?2018年底，证监会发布了《证券公司大集合资产管理业务适用 <关于规范金融机构资产管理业务的指导意见> 操作指引》，正式拉开券商大集合整改的序幕。

91视频?“球队的规划是持续的，并且随时都在进行，俱乐部会提前几个赛季来评估球员合同和续约的情况，有些事情你可以计划，但有些事情，比如你接到一个电话，你需要对此做出反应。”

91视频?布克哈德表示，虽然法国目前没有受到俄罗斯直接攻击的威胁，但普京在发动“混合战争”方面有“许多其他选择”，包括虚假信息宣传、网络攻击和间谍活动，因此法国必须在多个战线上防御俄罗斯。

91视频?AI医疗浪潮奔涌，行业融资活动持续活跃，AI医疗服务日益普及。《中国 AI 医疗产业研究报告》数据显示，2023 年中国 AI 医疗行业规模已达到 973 亿元，其预计到 2028 年将进一步增长至 1598 亿元，2022-2028 年间的年复合增长率为 10.5%。 王闯伦记者 赵峰 摄

91视频?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。

91视频?梁诗祎高中三年“双线作战”，一边攻克学业难关一边坚持体能训练，“高中三年，不管学习的压力有多大，我也没有放弃过体能训练和保护好视力。”“未来我的愿望是能够开上最先进的飞机，翱翔于祖国的大好河山。” 陈洪华记者 和兰增 摄

91视频?回到当下的行业竞争，王莆中认为，这场外卖大战泡沫史无前例的多，呼吁社会各界能够一起讨论和反思，这种“冲单”到底对社会有没正面影响，对整个产业持续发展有没有意义？“我相信，现在的环境，肯定是不支持这种非理性战争的”。

91视频?据测算，只要赛季套票球迷出席率超过95%，本场“京沪大战”的观赛人数有望突破60000大关，甚至超过大连主场梭鱼湾专业足球场本赛季创下的61185人的本赛季中超现场观赛人数新高。

91视频?Anthropic在第一季度融资时告知投资者，今年将消耗30亿美元（约合人民币215.4亿元）现金，同时预测其2026年收入有望快速增长至120亿美元（约合人民币861.6亿元）。 
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