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欧美亚洲一区二区三区?微软周日表示，已针对 SharePoint Subscription Edition 发布安全更新，建议客户立即应用。该公司正在为 2016 和 2019 版本的 SharePoint 开发更新。若客户无法启用推荐的恶意软件保护，应在安全更新可用前断开服务器与互联网的连接。 朱孝天再发文，大S花钱大手大脚，张兰恩仇明确，袒露马筱梅职位

欧美亚洲一区二区三区?社交媒体平台知名账号“环球酒店及度假村”也参与造梗热潮，发布了一段风景如画的海滩视频，并配上字幕：“带你的人力资源经理来享受这一切。”与此同时，欧洲知名廉航瑞安航空公司自嘲道，他们“永远专注于拆散夫妻”。这句话暗示了他们多年来一个饱受争议的政策，即夫妻等同行必须支付额外费用，否则不能选择连在一起的座位。 郝跃华记者 李伟雷 摄

欧美亚洲一区二区三区?据报道，今年2月，一名14岁的中国学生在马尼拉一所英国学校放学后遭绑架，其菲律宾籍司机被杀。为了逼迫该学生在中国的父母支付最初高达2000万美元（后降至100万美元）的赎金，绑匪切断了男孩右手小指的指尖，并将该过程拍成视频发给了他的父母。

欧美亚洲一区二区三区?2025年上半年，北京市土拍市场共供应16幅涉宅用地，成交22幅。供应总建面160.67万m²，同比下跌32.04%；成交总建面234.42m²，同比下跌1.21%；成交总价1005.556亿元，同比上涨37.3%。 在上半年北京土拍成交金额突破千亿之后，北京土地供应按下了暂停键。

欧美亚洲一区二区三区?技术的革命必然呼唤组织形态的嬗变。采访中，刘中民指出当前行业现状：“现在中国的干细胞生产企业遍地都是，产品千篇一律，像是义乌小商品市场。”破局之道在于构建集研究平台、技术共享、成果交易于一体的创新共同体——政府或龙头企业搭建基础设施平台，科学家专注技术突破，资本在市场端精准对接，形成从实验室到病床的完整闭环。 江明辉记者 杨超 摄

欧美亚洲一区二区三区?凭借高达88.5%的授权专卖店占比（3830家），植物医生在过去十年完成渠道闪电扩张，快速抢占三四线下沉市场。该模式曾带来显著的资本杠杆效应：仅需承担较低的直营店成本，即可撬动每年十几亿的终端流水。但招股书显示，这种“加盟商冲锋、品牌方坐收”的商业模式正引发系统性风险——2024年加盟店闭店率飙升，远超行业警戒线，关店802家犹如多米诺骨牌倒下的第一块。 张蛟记者 张立德 摄

欧美亚洲一区二区三区?2026年第67届国际数学奥林匹克竞赛（IMO）将于2026年7月在中国上海举行。由中国科协、上海市人民政府指导，中国数学会、上海市教委共同主办，上海市上海中学承办。

欧美亚洲一区二区三区?网友集体懵圈：“女神穷成这样了？”“混不下去？复出拍戏啊！”“嫁个吉他手果然不行，住破屋开破车，惨！”（啧，这扑面而来的廉价同情和刻板想象，酸得倒牙。） 刘建芝记者 顾丽 摄

欧美亚洲一区二区三区?从资金端来看，据公开资料显示，“中信信托·深圳龙岗融资集合资金信托计划”发起于2019年，最早到期时间为2022年2月17日，最短期限为15个月，最长期限为24个月，年化利率在6.8%至7.9%之间，融资被用于深港国际中心项目的建设。 刘利杰记者 张俊 摄

欧美亚洲一区二区三区?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。

欧美亚洲一区二区三区?美团研究院曾公布，2023 全年，其平台年有单骑手 745 万，当时美团平均每天送 7000 万订单。据我们了解，饿了么旗下蜂鸟去年有 400 万年活跃骑手。 曹仲祥记者 王崇林 摄

欧美亚洲一区二区三区?7月16日，中足联在北京召开2025赛季中国足球职业联赛中期总结会暨行风建设赛风赛纪警示教育会议。各赛区会员协会、52家职业俱乐部工作人员、一线队球员及教练员约2000人视频参会。

欧美亚洲一区二区三区?可以说，Win 10 对配置要求相当温柔，显卡版本和内存最低配都和 Win 7 一样，全部要求连最早 2005 年左右生产的古董机都能满足。主打一个不给大伙儿添堵，不买新电脑，绝大部分现有设备也是能用的。

欧美亚洲一区二区三区?同日，记者尝试联系关东消防救援站了解情况，工作人员表示，此前已对杨先生进行过回复，具体情况会由了解情况的人回复。

欧美亚洲一区二区三区?沃诺克回忆道：“迪亚福跟我说：'头儿，我发现个好苗子，叫德罗巴'。我问他水平如何，他回答：'在法乙踢球'。我直接打断他：'别开玩笑了！'”

欧美亚洲一区二区三区?记者从物业工作人员方面了解到，男孩今年3岁。孩子外婆当时外出买菜，为了避免孩子独自出门，她便将大门关上了。小区高空抛物摄像头显示，当天15点43分，孩子从18楼家中打开的西面卫生间窗口掉了下来，直直往地面坠去。

欧美亚洲一区二区三区?谈及新队友库尼亚，阿玛德表示：“他是一名优秀的球员。我们需要这样的球员，他会为球队带来很多。我希望他能给我们带来一些不同的东西。尤其是上赛季，我们在进攻端缺少了很多优秀的球员，他上赛季打进了很多球，所以我祝他一切顺利。”

欧美亚洲一区二区三区?郭先生介绍，3月29日，弟弟原本从上海虹桥高铁站下车，准备打车到浦东新区宝佳苑小区附近，出站时与一运营车辆司机私自约定了100元的车费，因操作失误，支付成了1010元，司机收钱后开车离开。弟弟发现后通过微信留言要求退款，司机没有任何回复。

欧美亚洲一区二区三区?不管怎么说，成年人结婚是私事。网上说的都是猜测，真实情况谁也不知道。董璇自己愿意，旁人实在没必要过多干涉。只不过她经历太多波折，大家希望她这次能开心吧。 齐振记者 陈跃明 摄

欧美亚洲一区二区三区?碰上黄贯中（Beyond吉他手，别扯什么“下嫁”，人家玩音乐的才子，骨头硬着呢！），俩“狗痴”因为一条跑丢的狗看对了眼，恋爱马拉松一跑13年。结了婚，朱茵拍拍屁股：“拜拜了您呐，名利场！”不是混不下去，是老娘不伺候了！

欧美亚洲一区二区三区?被视为“后石破时代”有力人选的前经济安全保障大臣高市早苗，7月18日在为参议院选举助选时表示：“我已下定决心，要重塑自民党的脊梁。为此我将全力奋战。”这番发言被解读为在预设自民党议席不过半的前提下，要求石破茂引咎辞职。 杨占全记者 蒋代发 摄

欧美亚洲一区二区三区?网友这会儿分成两派。一堆人同情叶珂母女俩没人照顾，另一堆人觉得她炒作流量，毕竟她直播数据涨了不少。也有观众翻出黄晓明以前在节目说想生二胎的话，现在倒好，连第一个孩子都要不管了。

欧美亚洲一区二区三区?动力方面，若该车成为“全动力智能超级平台”的首款车型，预计将搭载 2.0T 混动系统，零百加速时间在满电状态下可达 4.4 秒。此外，新车还将基于 800V 混联架构，并配备混动 6C 电池，实现纯电续航超过 400 公里，充电 5 分钟即可增加 200 公里的续航里程。

欧美亚洲一区二区三区?预计下午至傍晚，北京有分散性阵雨或雷阵雨，雨量不大，夜间降水有所增强，夜间至明晨出行请注意防雷避雨和交通安全。 ，更多推荐：brazzersx24 欧美