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樱花视频?从目前掌握的数据来看，2025款吉利银河星舰7 EM-i在中国大陆地区未进行过召回，虽然无召回并不代表车辆质量达到完美，但至少证明生产企业判定目前车辆并无影响行车安全及财产安全的问题隐患。 Ê·¢ÉϺ£Ò»É̳¡£¡Å®×ÓÖÁ½ñ¾ª»ê䶨£ºÅ¯¹øµêÕûºø¸ßÌÀ·­µ¹£¬3ËêÅ®¶ùºÍĸÇ׶þ¶ÈÌÌÉË£¬Æäʱȫ¿¿×Ô¾È

樱花视频?北京朝阳交通支队呼家楼大队民警王伯源表示，违法加装、改装灯光以后，灯光的照射将对其他交通参与者的通行安全造成影响，特别是双向车道中，常常会影响到对向的非机动车骑行人和机动车司机的正常行驶，导致看不清前方状况，从而引发危险。 ²Üΰ¼ÇÕß Ò¶ÂÌÌÎ Éã

樱花视频?在第三届中国国际供应链促进博览会（链博会）上，不少中国新能源汽车企业展示了与东南亚国家在产业链供应链上深度合作的亮点。在外部不确定性显著提升背景下，中国新能源汽车“链通”东南亚，为各方开辟合作共赢新路径。

樱花视频?今天（7月16日），美团核心本地商业CEO王莆中首次公开回应了近期外卖市场的激烈竞争。谈及外卖大战下的各参与方，他多次提及当下单量泡沫泛滥的现象，呼吁恢复理性，他直言：“卷，对行业是伤害。”

樱花视频?李师傅和老伴都是绍兴上虞人，他今年60岁，上世纪80年代来杭州谋生活。陈阿姨祖上靠编藤椅为生，家传手艺，李师傅当了陈家女婿，也跟着一起学编藤椅。 Àî¾¼¼ÇÕß ÂíºìÊ¢ Éã

樱花视频?这一次，她再次解释道：“他带女友来看孩子也没关系，只要不影响孩子。”还告诉孩子：“爸爸可以有女朋友，妈妈也可以有男朋友。” Áõˬ¼ÇÕß Íõ´ºÏ¼ Éã

樱花视频?类似的工作流程，在90后团播主播小酒的工作中也几乎一致。她所在的团队走“少女风”，开播后，尽管四肢发沉，头发被汗浸湿，但她必须维持镜头中的“她”：活力十足、笑容甜美，随时准备对着屏幕里的“大哥”撒娇求票。

樱花视频?谈到哥哥去世后自己的感受，萨尼亚说：“我无法调整自己的思绪，那是我在阿森纳的第二个赛季，我就开始犯一些低级错误，小孩子才会犯的那种错误。我很难控制皮球，我的大脑好像进入了慢动作。利物浦的一些球员也许会有同样的心情，他们可能无法全身心投入到足球中，因为他们会一直想着这件事。” Áõ½¨Ö¥¼ÇÕß Çñ¾Þº£ Éã

樱花视频?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。 Àî¿¡¼ÇÕß Ê©¾ÃÁÖ Éã

樱花视频?克奈费尔表示，供应链韧性的核心是合作，参与各方需要以开放心态维护贸易稳定与创新协作。他说，中美在新能源汽车、绿色能源等领域的合作，不仅能让企业共享增长红利，更能让两国乃至全球民众享受技术进步带来的可持续生活方式。

樱花视频?从靠妻子孙涛的资源攀爬上去，到代言那些出事的产品吸引流量，最后晚年又言行不一，消耗“伟人光环”，他一步步把公众的信任换成了眼前的利益。 ÁõÔöÍú¼ÇÕß º«ËøÖù Éã

樱花视频?对于如何“转让”，对方表示需要在提车时一同前往，更改购车人的信息。对于这种变更是否会导致“新车”变“二手车”，对方并未回复。

樱花视频?再次恭喜肖战，轻舟已过万重山，敬自由！以后肖战就是肖战，是闪闪发光不需要形容词的肖战！祝肖战未来星途坦荡，大爆特爆，叠爆上不封顶！

樱花视频?值得注意的是，奥迪首席执行官高德诺也于近日在接受外媒采访时，正式确认已撤回前任管理层制订的“2033年停止研发和销售内燃机汽车”的计划。高德诺称，当前，奥迪将不再设定明确的终止时间表。

樱花视频?2018年8月9日，余姚市政府撤销余姚市住建局的不予许可决定，理由是余姚市住建局在庭审中提供的材料不足以证明作出的决定符合法律规定。

樱花视频?据介绍，截至2025年6月，特斯拉全球累计交付电动车突破800万辆，其中上海超级工厂贡献了近一半产量，是特斯拉全球出口中心，年产能超95万辆，每30多秒就下线一台整车，效率全球领先，产品远销欧洲、亚太等多个市场，充分展现“上海速度”与“中国智造”的协同优势。

樱花视频?范植伟追求女方不成，一次活动后，说有事私下聊天，让女方上了他的车，然后在车上问对方“你为什么不同意我”，情绪激动之下反锁车门，范植伟居然直接打了女方二三十个耳光，幸好遇见红灯，女方赶紧摇下车窗，翻车跑出，被路人救援。

樱花视频?“亮眼的数据背后，是成都系统化推进公共领域车辆电动化的决心。”成都市经信局市新经济委有关负责人介绍，自2023年成功入选国家八部门公共领域车辆全面电动化先行区试点城市后，成都通过《关于成都市促进新能源汽车产业发展的实施意见》等政策引领，加快推进相关工作。实际上，在2024年9月，成都就已提前达成“公共领域电动化率超80%”的国家试点目标。

樱花视频?而自有品牌，就是零售商的去中间、去经销环节“努力”，通过自有品牌直连工厂来打市场，它有更大的毛利空间来做到更便宜。 ÁõÈðƼ¼ÇÕß Åí·½Èð Éã

樱花视频?家里也没办法，再逼着打着的也不是事儿，于是就真的退了学。然后据说是孩子在家里宅了好几个月，天天都不带出屋的，从中午到夜里的跟手机较劲。最后就是找亲戚给女儿做了思想工作，到上海上班去了，或许换个环境就能开启新的人生。

樱花视频?NBD：有外卖平台说在行业中呼吁四个多月了，同时也跟很多餐饮老板聊过不要“内卷”，反对营销“内卷”。平台有没有找过你或者到西贝来聊？ ºÎÎĽܼÇÕß Ç®½¨¾ü Éã

樱花视频?在停职期间，她一开始称将在15天内向宪法法院交出申辩材料，可后来又向宪法法院申请延期提交“录音门”案申辩材料。理由是在此前法院规定的15天期限内无法完成全部申辩材料的准备工作。泰国总理秘书长彭民·勒素里亚还对此解释道，“此类延长期限的申请属于被诉人依法享有的权利，是法律程序中的正常行为，是否批准延期需由宪法法院审议决定”。

樱花视频?事实上，对境外所得进行纳税并非新政。根据《个人所得税法》及其实施条例、《关于境外所得有关个人所得税政策的公告》等，居民个人的应税所得包括中国境内和境外取得，其中利息、股息、红利所得，财产租赁所得，财产转让所得和偶然所得，适用比例税率，税率为20%。境外所得部分不与境内所得合并，分别单独计算应纳税额。

樱花视频?北京时间7月20日，伴随中国女篮大胜韩国女篮夺得本届亚洲杯季军，18岁张子宇的首次成年组FIBA国际赛事落下帷幕。张子宇在收官战出场15分钟，11中7与罚球6中4，贡献18分7篮板3助攻，她连续5场比赛均是得分上双，且合计得到78分28篮板。张子宇展现出自己在内线的绝对海拔优势，她依然拥有巨大的成长空间，但防守端容易被小快灵球队针对的短板，以及如何平衡对于她的搭配使用等，均是未来需要解决的问题，也是令人期待她未来的成长。 £¬¸ü¶àÍƼö£º樱桃视频