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午夜精品成人一区二区三区?林月云的种种操作牵连侯佩岑，母女两人参加节目提及往事还互相理解，结果遭到网友痛批，侯佩岑又发文道歉。但两人对于是否继承大笔邱嘉雄遗产问题始终没有回应，如果媒体报道属实，那百年之后，侯佩岑这个没有血缘关系的“继女”，还能从母亲那里继承邱嘉雄留下的部分遗产。 韩国最新报告显示“济州航空空难与航行员过失关闭发念头有关”，视察效果遭罹难者眷属阻挡

午夜精品成人一区二区三区?接警后，大柴旦行委公安局立即启动应急响应机制，立即请青海蛇类专家对毒蛇进行辨认，初步判定致伤毒蛇系剧毒阿拉善蝮蛇。局领导第一时间赶赴收治医院，会同院方专家组会商制定紧急救治方案，但大柴旦行委医院未储备相应抗蛇毒血清，救治工作面临重大挑战。 张金平记者 李琳玉 摄

午夜精品成人一区二区三区?时间过去这么久，从成龙到新人，动作电影还是有后人，在这部电影《捕风捉影》里，整整提携了5位功夫新人，全是新面孔，但都有几年的武术学习经历。

午夜精品成人一区二区三区?齐智博的母亲赵女士告诉极目新闻记者，齐智博今年20岁，技校毕业后就回到了他爸爸在陕西的老家，今年5月份才回到长春和翟超一起送外卖。6月24日，她曾和齐智博通过电话联系，当时他说他没钱了，找母亲要了100块钱吃饭，并没有提到要去云南打工的事。

午夜精品成人一区二区三区?“这些年来，我们医院经历了多次易主和两次改名。虽然从根本上说还在原单位工作，但已和我当初入职的医院完全不一样了。” 冉仟国记者 邢长顺 摄

午夜精品成人一区二区三区?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。 吴正军记者 王林海 摄

午夜精品成人一区二区三区?据报道，7 月 18 日多家保时捷中心的展厅内依然客流密集，销售顾问应接不暇。据销售透露，除了 718 和 Macan 外，保时捷 911、帕拉梅拉、Taycan 以及部分高配卡宴车型都将进入征税范围，「这两天店里都快忙疯了，销售接待、咨询、定车等工作量激增。」销售人员预测，「周六定车的人会更多。」

午夜精品成人一区二区三区?一眼就被超越妹妹的粉色花瓣耳饰狠狠惊艳到了有没有！温柔与灵动并存，戴上它瞬间甜美气质up，整个一颗人间水蜜桃，少女心爆棚~ 仵国栋记者 杜晓峰 摄

午夜精品成人一区二区三区?“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。 高士荣记者 田瑞雪 摄

午夜精品成人一区二区三区?首先硬核的是题材，电影以南京大屠杀期间的真实历史为背景，但又不是直面当时形同炼狱的屠杀场景，而是一面克制描述当时屠杀的惨烈，一面描绘在这个环境下各种普通小人物的抉择与觉醒。

午夜精品成人一区二区三区?更讽刺的是，2019年黄某志还曾受邀出席香港金像奖颁奖礼，而当时担任副主席的正是曾志伟。2020年黄某志辱华言论曝光后，就再未出现在金像奖的舞台上。 张艳东记者 李方建 摄

午夜精品成人一区二区三区?善意的原谅，并没有赢得善意。“我不该同意调解，他并不是真诚道歉，我应该追究其法律责任。”苏雨晴一纸诉状，将一直不履约的黄某告上法庭。

午夜精品成人一区二区三区?今年4月11日，京东外卖正式吹响冲锋号——百亿补贴全面上线，本地生活服务市场的竞争进入白热化阶段。美团推出“疯狂567”领15元神券和五一特别优惠。5月5日，饿了么和淘宝上线“零元免单”活动，宣布邀请用户免费喝1亿杯奶茶。5月13日，五部门约谈京东、美团、饿了么。

午夜精品成人一区二区三区?我的疑问是就算你要搞这个隐喻那个内涵，那能不能先把表面故事做得通顺正常好看？《红楼梦》再怎么解读，那它明面上的故事本身也是引人入胜的。

午夜精品成人一区二区三区?自然界中，动物的复杂运动依赖于软硬组织的协同作用。例如猎豹的高速奔跑、蛇的灵活爬行，以及人类手部的精细抓握，都离不开肌肉、肌腱、韧带与骨骼之间的无缝配合。这些组织共同提供了运动所需的能量、精确度和活动范围。然而，在机器人领域复制这种生物组织的多样性一直是一项巨大挑战。

午夜精品成人一区二区三区?《报告》显示，2025年上半年，我国数字文娱领域发展“内外兼修”，持续向全球输出优秀文化价值，并不断拓展与线下的融合，为国内文旅市场增加新动力。

午夜精品成人一区二区三区?而下面这些穿搭，就特别适合在夏季尝试，无论是选择裙装还是套上裤子，只要是适合自己的，都能展现出最佳的形象。而在配色方面，只要稍作一点改变，也能让整个人的形象完全不同。

午夜精品成人一区二区三区?《华盛顿邮报》称，讽刺的是，对特朗普政府来说，这完全是自找的。近些年来，爱泼斯坦案一直被各种阴谋论所缠绕，其中许多最有力的阴谋论煽动者如今在特朗普政府中担任要职，包括司法部长邦迪、FBI局长帕特尔等。2023年，爱泼斯坦被裁定为自杀。特朗普及支持者提出疑问，声称这是为了“保护那些可能参与强奸和虐待女童的有钱有势的民主党朋友”，并承诺上台后公开所有文件。如今，特朗普上台后，却撤回和否认之前的承诺。

午夜精品成人一区二区三区?第二天，弟弟和堂弟一起去杨园派出所报警，之后几天弟弟住在堂弟家里，弟弟向堂弟倾诉受到打击，堂弟就劝他没事把钱挣回来就行，没想到4月3日人就失联了。郭先生报了警，4日从河南到了上海，6日派出所查到在苏州穹窿山附近，但是附近派出所查了监控也没找到人，最后是游客发现了他的尸体，郭先生9日才得到消息，10日去认领了尸体。郭先生说，弟弟喝农药轻生了。 许东辉记者 宋学德 摄

午夜精品成人一区二区三区?从今年年初开始，中盈医药试点使用 2 辆无人车将药品从医药仓运输到门店、医疗机构，发现降本增效效果明显，已启动 500 台无人车使用计划，首批采购的菜鸟无人车就达到百台。目前中盈医药已经在山东潍坊运营了 30 台菜鸟无人车，在山东其他市县以及全国 13 个省市的 80 辆菜鸟无人车本月也将启动运营。

午夜精品成人一区二区三区?杨先生提供的录音显示，民警说，“视频发出来后，我们联系了街道办和消防部门，他们都反馈说视频反映的有问题，是有水的。”杨先生和妻子反驳，“事发时没水，事发后才有水。消防队还给我说，起初水闸没打开。”民警说，“你之前有过记录，你老婆有个工作也不容易，视频是你发的，不要为此留个案底。我们核查了，里面都是有水。后续我们跟消防队也沟通一下，看他们是什么意见。” 李黎记者 马忠宝 摄

午夜精品成人一区二区三区?说起来，默多克还算是特朗普的好朋友，在大选期间，他旗下的《华尔街日报》等媒体，总体偏向特朗普；他旗下的福克斯新闻，更是特朗普的最爱，还雇佣了特朗普的儿媳妇主播劳拉·特朗普。

午夜精品成人一区二区三区?奥恩斯坦表示，扎卡与桑德兰已经达成协议，他要求勒沃库森尽快完成这笔转会。勒沃库森与桑德兰仍在就扎卡的转会细节进行谈判，目前扎卡与勒沃库森的合同将在2028年到期。

午夜精品成人一区二区三区?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。 ，更多推荐：少女6夜半直播nba