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小 伸进 网站?库明加仍有可能留在勇士队，但这需要双方中的一方做出让步。据Fischer透露，本月，库明加的经纪人艾伦-特纳已在拉斯维加斯与勇士队官员进行了多次会谈，试图为库明加争取一份年均薪至少2500万美元的合同，即便只是短期合同。但勇士队一直不愿满足这一要价。 法媒：曼联和纽卡加入穆阿尼争取战，尤文仍在推动他的签约

小 伸进 网站?据介绍，国产仪表着陆系统 ILS900 是天津七六四通信导航技术有限公司和中国民航大学开展产学研通力合作的成果结晶，全数字化是该产品的最大特点，包括基于数字孪生的数智化运维。 李建军记者 刘建华 摄

小 伸进 网站?战至11月8日上午，驻涞源、蔚县、易县等地的日军分兵增援，向黄土岭进逼合围。为避免损失，我军各部队主动撤出战斗，只留给赶来的日军一场空。

小 伸进 网站?婚礼办得低调，没请媒体没搞直播。张维伊偷偷带董璇买黄金，说“咱们不搞虚的，实在”。关悦佟丽娅俩闺蜜，从布置到接待全程盯着，比自己结婚还上心。

小 伸进 网站?杜建英的贪婪加速危机。她已通过投资公司和利益输送积累百亿身家，却不满足于两个子女14亿美金的配额。2017年她名下突然多出一个孩子，要求追加7亿美金信托份额。宗庆后生前未能凑齐这笔资金，死后这笔"未完成的承诺"成为她争夺遗产的法律武器。更复杂韵是，这个孩子的生父身份存疑，有传闻称是"精心布局的产物"。 孙肇富记者 李金短 摄

小 伸进 网站?芭蕾风主打的优雅姿态，在这个夏天依旧吹得很猛。今年这种芭蕾风运动鞋，轻松让你把舞蹈元素代入日常——既有 芭蕾的俏皮温柔，又不失运动鞋的实穿。 周运强记者 刘海彬 摄

小 伸进 网站?律师方潇代理过多起网络主播合同纠纷案件，在她看来，团播行业不规范现象包括：合同模板来源于网络，无法很好适用双方合作模式；合同履行过程中，公司单方制定霸王条款，如不合理扣款、罚款；要求主播进行线下应酬甚至发生不正当关系；存在军事化管理模式，如殴打、辱骂主播；恶意扣收入、体罚、收走账号、发布色情内容导致账号封禁等。

小 伸进 网站?据央视报道，越共第十三届中央委员会第十二次会议19日决定，解除越南前总理阮春福、前国家主席武文赏、前国会主席王庭惠、前越共中央书记处书记黎明慨在越共党内的一切职务。 刘娟记者 肖光勇 摄

小 伸进 网站?“今年一季度是一个重要的拐点。如果不良率和净息差的水平出现‘倒挂’，就意味着银行难以覆盖信用成本、运营成本和资本成本，这将给银行的可持续发展带来巨大的挑战。”王良说道。 徐昭记者 李志川 摄

小 伸进 网站?2025年1月2日14时36分许，深圳市龙岗区南湾街道丹竹头社区园墩路51号自建房电梯井道砌筑工程发生较大高处坠落事故，造成3人死亡，直接经济损失6298585元。

小 伸进 网站?可惜无论他做什么，评论区里都有人在追问：当年的事你怎么不解释？、你还赌吗？、你还欠谁钱？这些声音像狗皮膏药一样，撕都撕不掉。 徐子龙记者 潘萧羽 摄

小 伸进 网站?贾国龙：品质外卖会稍微好一点，品质外卖就是首先保证食品安全，然后保证原材料质量，保证食品的味道，保证菜品送到客人手上还能是“该热的就是热的”，仅此而已。

小 伸进 网站?具身智能赛道有多火？2025年以来，3月，逐际动力完成了A+轮融资，半年内累计达5亿元；智平方宣布完成新一轮过亿元Pre A+轮融资；6月，银河通用获得宁德时代领投的11亿元融资；7月3日，宇树科技C+轮融资后估值达130亿元，非夕科技完成C轮亿级美元融资，星动纪元完成近5亿元A轮融资。

小 伸进 网站?值得注意的是，目前由于港股通交易可暂免资本利得税至2027年。因此，不少直接投资港股的投资者后续可能会转回到港股通交易，但美股投资者则没有这项选择。对此，前述港股投资者就坦言，若境外投资收益确定需要缴税，必然会转向港股通交易。业内人士分析，这一趋势可能对富途证券、老虎证券等主打境外投资的互联网券商带来显著业务压力。

小 伸进 网站?依托华为的乾崑车控和鸿蒙座舱的整合，用户在未来可以根据自己的喜好定义场景，打造专属模式，进一步提升出行的便捷和舒适。

小 伸进 网站?丹麦药企诺和诺德从“链接全球创新”“链启慢病管理”“共筑健康中国”等方面展示了公司在中国30余年的发展成果。“作为全产业链扎根中国市场的生物制药企业，我们与中国伙伴共同创新的基因由来已久。”诺和诺德全球高级副总裁周霞萍介绍，1997年诺和诺德就在中国成立了研发中心，该中心已成为公司全球研发链条的重要组成部分。“我们期待与中国市场伙伴进一步强化合作交流，持续推动共同创新，助力实现健康中国目标。”

小 伸进 网站?反而在制造业之外的科研、商用服务和文旅场景，人形机器人可能当下机会更多，我们确实也看到很多机器人目前签约的订单都是用于科研、迎宾和表演展示等。

小 伸进 网站?站在乘客的立场，下单叫车后，希望获得的是舒服完整的服务体验，空调理应包含在服务中，就好比去餐厅吃饭餐厅应该提供碗筷一样。网约车司机开空调应当属于网约车服务的默认标准。司机单方加收空调费，无疑涉嫌违反合同约定和相关法律法规，侵犯了乘客的公平交易权和自主选择权，给乘客带来了不佳的消费体验，也难怪会引发乘客的强烈不满与抵制。

小 伸进 网站?天津记者顾颖也表示，“坚决支持中足联整肃赛场秩序，各赛区联合公安、安保可以协同。从本轮上溯，或者直接可以从昨晚津门虎队的主场比赛上溯，不淡忘、不忽略、不避重就轻、不损人利己，本赛季界定不文明、不像话、不成体统的主场，一视同仁处罚不姑息，甚至可以在无章可循的情况下处罚，同步完善章程制度。” 王永红记者 张万超 摄

小 伸进 网站?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。

小 伸进 网站?红格的甜美复古元素永远不会过时，浪漫又不缺乏少女的甜美，走路自带灵动轻盈感。亲测颜色超显白，穿上瞬间提亮好几个度！ 董延超记者 王玉虎 摄

小 伸进 网站?歌坛大姐大韦唯，本已经远离内娱，她早早隐居在泰国深山老林，她带着孩子们过上了日出而作日落而息的日子，每天种菜种花，不亦乐乎。

小 伸进 网站?当前，高通正与伙伴加速将AI能力部署于各类终端。其去年发布的骁龙8至尊版，不到一年已有超100款产品设计，支持丰富的终端侧AI应用，推动AI成为新的用户界面，拓展人机交互模式。 在新兴领域，技术与市场的融合同样显著。以智能汽车为例，高通通过骁龙数字底盘技术，已与多家中国主流车企合作，推出超210款相关车型，加速智能化体验落地。

小 伸进 网站?不仅如此，同济大学作为国内顶尖高等学府，其嘉定校区不仅营造出浓厚的学术氛围，也成为区域创新资源的核“引擎”。目前，周边已逐步形成以高校为核心的产学研协作圈，为区域人才培养和产业升级筑牢了根基。 ，更多推荐：久久久久国产一区二区三区