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美女被 到流水羞羞?据统计，河北省农林科学院博士后科研工作站依托现有的科研平台和院内各类专家影响力，先后招收了41名海内外重点高校、科研院所的博士，形成了一支学术水平高、创新能力强的博士后研究队伍，立足于服务河北农业农村经济发展，解决全省农业生产中的重大关键技术问题。 新华时评·年中经济视察｜让金融活水更好浇灌高质量生长沃土

美女被 到流水羞羞?2013年阿夫里内斯在第32顺位被选中，直到2016年才登陆NBA，为俄克拉荷马城雷霆队效力了三个赛季。在出战的174场比赛中，他场均得到5.3分和1.4个篮板。 王会廷记者 邓瑞民 摄

美女被 到流水羞羞?ITER（国际热核聚变实验堆）作为全球规模最大、影响最深远的国际科研合作项目之一，其标准体系几乎等同于未来产业的“准入证”。当这家2021年成立的企业能实现30-50吨Nb₃Sn线材年产量，意味着它已突破“实验室样品”到“工业化量产”的跨越周期。而这道鸿沟已让太多新材料企业望而却步。

美女被 到流水羞羞?骆豪希望公司能从零售商向批发商的角色转变，要实现这一过渡还需要很多条件。“在美国做批发，会面临两个问题：一是要让客户立等可取，那就需要足够的资金去囤货；二是仓库要有支持大批量囤货的面积，就得支付更多的租金。”这对骆豪而言仍是考验。

美女被 到流水羞羞?此外，饿了么与中国电信、海康、萤石、福州市市场监督管理局、钉钉及阿里生态资源一起建立了跨平台的明厨亮灶 AI 协同生态体系，为商家提供更好的服务。 李京朝记者 杨建设 摄

美女被 到流水羞羞?据悉，两名被困者均为户外登山爱好者，上山后迷路被困。密云消防特别提示：户外登山运动具有高风险性，登山前务必先规划好时间和路线，充分了解天气情况，注意并严格遵循警告、禁止标志的规定，切勿擅自冒险前往危险区域。在登山过程中如遇紧急情况，应及时报警求助。 邹点记者 刘学胜 摄

美女被 到流水羞羞?他以 Figure 公司旗下机器人 Helix 的最新进展为例：通过搭载的 S1 Helix 神经网络，Helix 仅基于 60 小时的物流工作数据进行训练，便能完成长达一小时的不间断包裹分拣任务。其速度与性能已“正在接近人类的水平”。这项任务涉及处理形状、重量、材质各异的包裹，且堆叠方式千变万化，用传统的代码编程方式几乎无法实现，充分彰显了 AI 学习能力的强大。

美女被 到流水羞羞?近日，中央第六巡视组巡视上海市工作动员会召开。中央第六巡视组组长王荣军作了动员讲话，对深入学习贯彻党中央关于巡视工作的决策部署、扎实开展巡视工作提出要求。 霍桂旺记者 郝继英 摄

美女被 到流水羞羞?6月中旬，韦先生找到了南海区某医调委，对方出具了《调解协议书》，他进行了拍照。他说，“后来我找到了鉴定中心的人，他们说鉴定的时候让邓某叫我到现场，他说我来不了。医调委的人还说，调解的时候想找我去，结果邓律师也不给他们我的电话。我现在想，这都是邓某故意向我隐瞒情况。” 楚福平记者 贾素文 摄

美女被 到流水羞羞?这些天来，卢克曼一直在与国米传绯闻，事实上，球员与蓝黑军团已就合同细节达成一致：五年合约，年薪约500万欧元。但这并不意味转会接近完成，国米仍需与亚特兰大达成协议，而马德里竞技和那不勒斯同样在关注这名球员。

美女被 到流水羞羞?首先它是一个新型的大学，我认为非常有发展潜力，而我们是第一批学生，学校的各种资源会比较丰富。其次就是人的因素，包括校长、校董，还有那些愿意参与教育改革的院士和教授。校长王树国之前是两所名校的校长，我看到有西安交通大学的学生在网上说，王校长对他们学校贡献很大。 高东升记者 马旭 摄

美女被 到流水羞羞?这部电影的新人武打团，还有接触武术17年的文俊辉，他10岁的时候，因电影《野良犬》提名金像奖最佳新人，随后，英皇娱乐决定力捧他，但前提是必须一口气签约10年以上。

美女被 到流水羞羞?该人士还透露，印度政府已获悉富士康正在撤回中国员工，但未获知具体原因，目前苹果手机在印度的生产尚未受到重大影响。

美女被 到流水羞羞?泓君：对，其实刚刚您提到在代码Agent领域巨头也不会放过，其实我看见硅谷巨头除了像谷歌的这个收购以外，它自己也推出了一个Gemini CLI的一个项目，也是做编程的。包括Anthropic，他们其实自己也推出了一个叫做Claude Code的产品，也是直面跟Cursor的竞争。那Grok最近也是在我们播客录制的那一天，它发布了自己的Grok 4的模型。这个模型其实整个代码能力是有非常大的进步的。除了这个模型之外，它说未来的几周它也会去做自己的coding model（编程模型 ）。

美女被 到流水羞羞?这不近日迎来了马小姐的生日，汪总和孩子带着鲜花以及蛋糕给在直播的马小姐送惊喜，这家伙给筱梅感动了眼泪汪汪，

美女被 到流水羞羞?习近平总书记关于走出一条中国特色城市现代化新路子的重要论述，以尊重城市发展规律为前提，坚持以人民为中心的发展思想，深刻把握城市内涵式发展的取向，对于全面增强城市发展动力活力、系统提升城市发展能级具有战略性指导意义。习近平总书记在《做好城市工作的基本思路》中指出：“城市发展是一个自然历史过程，有其自身规律”“我们必须认识、尊重、顺应城市发展规律，端正城市发展指导思想，切实做好城市工作”。科学、客观地认识城市发展规律，是前瞻性谋划城市发展战略的重要前提。党的十八大以来，习近平总书记对我国城镇化规律进行了一系列深入阐释，指明了我国城镇化所处的特殊时代方位、具有的鲜明特征以及面对的发展挑战。正是建立在对这些规律深刻认识的基础上，7月14日至15日召开的中央城市工作会议对中国特色城市现代化新路子作出了清晰描绘。相比于西方和我国传统的城市发展思路，这种改革思路的“新”凸显在以下维度。

美女被 到流水羞羞?这段插曲像面镜子，照见了薯条内心的敏感。针对他的敏感内敛，督导老师安排了提升表达能力及缓解焦虑的课程。受此启发，我也在日常干预时引导他表达情绪和诉求。

美女被 到流水羞羞?理念更新，系统保护，民资引入，整体运营。村民既务工，又监工，还能分红，老村保留“原生态”，打造新业态，村民们心气旺起来。2024年，钓源古村游客量近60万人次，营收约1800万元。

美女被 到流水羞羞?7月16日，华商报大风新闻记者联系到广东泰逢律师事务所，工作人员说，邓某已经不在该律所，具体投诉情况需要了解后回应。 王建民记者 李清良 摄

美女被 到流水羞羞?同样的身形，不同的裤子上身效果就截然不同。当然和拍摄角度和后期修图也有关系，但你们能get到这两条裤子的不同对不对▼

美女被 到流水羞羞?据中国新闻周刊报道，云南玉溪华宁县男子田某明强奸嫂嫂后杀人未遂、出狱后前往嫂嫂家泄愤过程中又刺死见义勇为者，田某明一审被判处死刑、缓期两年执行后不服判决，向云南省高级人民法院提起上诉。 关华记者 张秋兰 摄

美女被 到流水羞羞?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。

美女被 到流水羞羞?近日，一名网友贴出某航旅软件截图。图上显示，九元航空AQ1441航班计划于7月19日3:05-4:35，从广州白云机场飞往广州白云机场。在另一款航旅软件的执飞记录里，还标注了“可能是新开航线，历史无执飞计划”。

美女被 到流水羞羞?第一，大六座之所以成为主战场，简单一句话，就是增量枯竭倒逼。纯电市场首购红利消退，家庭用户成为确定性增量，而第三排是家庭用车的物理需求载体。 ，更多推荐：色情午夜 码一区二区