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成人?而深业集团与上海的结缘，源于对区域价值的精准洞察和判断。2021年12月至2022年6月，集团两次成功落子嘉定，先后斩获深安上居、深嘉上府地块，以“双星布局”正式开启深耕上海市场的战略布局。 杨洋又要被配角掀桌！新剧状态输给两个镜头的曹骏，厚底鞋抢镜

成人?内饰方面，BJ40燃油提供绿野仙踪和破晓霞光两款车内配色，中控台继续配备10.25英寸液晶仪表盘、12.8英寸中控屏、12.8英寸副驾驶娱乐屏和1.92英寸启动按键屏，中控屏内置高通骁龙8155芯片，前排座椅带有加热、通风、按摩等功能，还有零重力座椅的加持，打造越野"头等舱"。 张立记者 崔爱玲 摄

成人?北京市公安局朝阳分局反诈中心副中队长刘罡指出，电信网络诈骗团伙有专门的分析部门，会根据不同时期的社会特点调整诈骗套路。暑期学生放假在家，针对游戏装备、账号交易、机票退改签（暑期出行多）、课程退费等类型的诈骗就会显著增多。骗子深谙社会变化，精准狙击学生群体的弱点——独处时间多、社会经验不足。

成人?直到，有人拍到，王鸥开车，载着一个中年女人带着一个小女孩的照片。小女孩看上去有一两岁的样子，眼睛大大的，非常萌，与王鸥很像。

成人?研究的作者之一，丰田研究院副总裁、美国麻省理工学院教授 Russ Tedrake 在社交媒体上表示：“LBMs 确实有效！随着预训练数据量的增加，我们看到了一致且具有统计学意义的改进。” 刘文秀记者 李月兵 摄

成人?就在几个月前，当中美还在激烈博弈之时，欧洲曾认为自己对中美两国都拥有筹码，欧盟委员会主席冯德莱恩更是竭力高呼“欧洲独立自主”。然而，当中美之间的紧张关系开始有所平息后，欧洲却发现自己压力倍增，不仅无力应对中方的稀土出口管制，面对美国总统特朗普的“关税大棒”也显得唯唯诺诺。 易文云记者 王政 摄

成人?“小王子主题乐园”带来法式浪漫盛宴；“中国国家地理探索中心”唤醒探险梦想；“沐籣遇汤泉”重构疗愈体验；“URIDE友滑滑板场”将成为城市青年时尚社交地标；“芸畅梦田Live House”则打破时间界限，让欢乐在夜晚持续蔓延。

成人?2023年8月8日，徐州市铜山区公安局正式对狄某强等人以涉嫌合同诈骗罪立案侦查，天景祥公司竞拍所得的土地也被查封。中节能六合公司的5000万元能否追回仍是未知数。而宜丰公司则因股权被质押无法通过民事诉讼索回，难以凭借生物质热电资质吸引新资方，另外，由于刑事侦查期间，项目停滞导致损失持续扩大，2024年4月，铜山区法院裁定宜丰公司破产重整。 王新记者 陈曦 摄

成人?据英国《镜报》等媒体7月20日报道，印度航空坠机事故唯一幸存者拉梅什的家人日前接受英媒采访时表示，事故发生已1个多月，拉梅什一直饱受噩梦折磨，梦到坐在飞机上看着所有人死去。拉梅什曾称对弟弟的死感到内疚，他在逃生后试图返回现场救弟弟。 刘明涛记者 田兴洪 摄

成人?而鸿蒙智行的下一个目标是什么？答案指向一个兼具优雅与实用的细分品类：旅行车 —— 通过一款空间更灵活、设计更独特、智能化水平更高的车型，覆盖更多用户的实际需求。

成人?为维持市场份额，合资品牌自 2023 年起不得不大幅降价促销。据乘联会秘书长崔东树统计，今年主流合资燃油车的月均折扣维持在 20% 以上，豪华品牌的促销幅度甚至超过 25%。但单靠降价，合资品牌难以阻止燃油车市场份额持续萎缩的趋势，降价也进一步侵蚀它们本已脆弱的利润。 于连志记者 王玉莲 摄

成人?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。

成人?参考消息网7月21日报道 据路透社7月21日援引俄罗斯媒体报道，乌克兰无人机对俄罗斯的大规模袭击21日在莫斯科主要机场引发混乱。多架次航班取消或延误，数以千计的乘客排队等候或睡在机场地板上。

成人?实验数据有力地证明，这一精巧的设计能够将总计算量削减，为处理超长序列任务带来了显著的推理加速效果。这恰如一位经验丰富的主厨，统一备齐所有食材，再分发给不同的助手进行精细加工，既极大地节省了宝贵的时间，又确保了最终产出的高质量和一致性。

成人?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。

成人?第2局双方在场上交替领先，石宇奇6-3后连丢4分被反超，随后他又连拿4分重新取得领先，并以11-8进入技术间歇。中局过后石宇奇在16-14之后连续得分，20-15手握5个冠军点。第1个冠军点上对手回球出底线，石宇奇21-15顺利拿下比赛。

成人?TC-Light首先使用视频扩散模型根据文本指令对输入视频进行初步的重渲染。基于预训练好的SOTA图像模型IC-Light以及VidToMe架构进行拓展，同时引入Decayed Multi-Axis Denoising模块增强时序一致性。

成人?除了音视频和开源鸿蒙方面的落地成果，上海海思还探入消费电子的蓝海，全力支持产业伙伴基于新一代无线短距技术“星闪NearLink”打造创新应用，星闪鼠标和星闪键盘即是其中的全新成果，可用于游戏、办公等场景，进一步升级用户交互体验。

成人?虽然中国正在追赶，且中国的铁路网络运营里程已经达到世界第二，且高铁网络运营里程不仅稳居世界第一，且超出世界上其他国家和地区高铁运营里程的总和。而在高铁运营里程上，美国的数字是0！ 杨占全记者 杨锦玲 摄

成人?根据2022年8月，农业农村部等七部门联合印发的《关于加强农村公共厕所建设和管理的通知》中要求的“用得上、长受益”，如今却出现了“建而不用”的怪事。

成人?在游乐园被冤枉，他会认真解释"我不是故意吓你，我在开太空船"，一字一顿却坚定；上次和远在美国的爸爸视频，竟哭着说"想爸爸了。"——以前视频里他回应寥寥，更从未如此直接表达情感。这份依恋，让我们又惊又喜。 崔彦会记者 兰永观 摄

成人?然而，越野车本身就是一个小众市场，燃油车赛道Jeep、路虎本身就具备一定的品牌知名度，而新能源汽车赛道，又有坦克、方程豹等知名品牌，越野市场竞争十分激烈。

成人?会议强调，纵深推进全面从严治党，加强领导班子、干部人才队伍和基层党组织建设以及巡视整改情况，紧盯权力和责任，紧盯“一把手”和领导班子，紧盯群众反映强烈的问题，着力查找政治偏差，推动解决突出问题，为推进中国式现代化提供有力保障。

成人?7月2日，王康平在自己和妻子周辉的社交账号上发布讣告：爱妻于2025年6月30日晚11点在北京房山区公韩路遭遇意外交通事故，经抢救无效于2025年7月1日凌晨1时在北京市良乡医院永远离开了我们，终年27岁。 ，更多推荐：国产亚洲欧美一区二区