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91视频?美国各州的民事法律差别较大，而马萨诸塞州是奉行“公平分配”原则。据分析，这一原则并非要求遗嘱认证和家庭法院（该州管辖离婚事务的法院）一定按照“对半分”的原则平均分割财产，法官有着较大的自由裁量权，但总体来说对于出轨在先的拜伦非常不利。 ÖйúÁªÍ¨Ó뻪ΪǩÊðÕ½ÂÔÏàÖúЭÒé

91视频?在视觉效果方面，V2M4生成的网格在渲染细节、法线结构与跨帧一致性上表现更出色，不仅还原度高、拓扑完整，更能稳定生成连续、流畅的动画，展现出优异的实用性与泛化能力。 ÂíËØÀ¼¼ÇÕß ñûÑ©·å Éã

91视频?除了《花漾少女杀人事件》外，本周还有《魔法蓝精灵》《成都成就梦想》《孤岛幻想曲》等多部新片首日，但票房都惨不忍睹，不得不说今年暑期档确实没有黄金档期的氛围，明明《哪吒2》刚破影史纪录，观众好像一夜之间就不喜欢看电影了，实在让人唏嘘不已。

91视频?包括Manus我之前也访谈过，Manus出来以后，很多人对它的评价就是这个公司没技术，是个AI指挥大师。我年初做了很多的访谈，我一直都在坚持的观点是Manus不一定是最后会大成功的一家公司，但它指出了一个正确的创业者做Agent这个方向该做的事。就是你把一个产品做到让用户用的时候会感觉它能帮我完成的工作是达成了我最重要的对产品的底线要求的，我是可以拿来直接用的，不一定是完美的，但它是能用的。

91视频?近日，一项新研究指出，作出决策后的主观评估受到大脑内特定分子机制的复杂调控，并且这种调控在不同性别之间存在显著差异。研究者们发现了一种与抑郁症相关的分子，能够精准地调控决策过程中“改变主意”的环节，并且在雌性小鼠身上尤为显著。该研究于2025年7月11日发表在《科学进展》（Science Advances）杂志上，作者是来自美国西奈山伊坎医学院（Icahn School of Medicine at Mount Sinai）的一支研究团队 。 ¶Å½ðÈ«¼ÇÕß Âí¹úÁ¼ Éã

91视频?两人各有的特质形成巧妙互补，让他们的携手办案更显张力，全程没有腻歪的谈情说爱，尽是点到为止的默契配合和互相欣赏，一个眼神便懂对方未尽之言，一次伸手便知该递上哪个验尸工具，这种基于专业与信任的搭档关系，比直白的情感表达更有味道。 ÙÚïǿ¼ÇÕß ÇüʤÆì Éã

91视频?但如果巴萨方面能在7月底前搞定财政问题，那么局势就会大不一样，届时巴萨会立即出手引进邓弗里斯，以避免其价格上涨。球员方面据称已基本打通关系，而邓弗里斯对加盟这支巴萨也毫无异议。

91视频?值得注意的是，这些新入职的员工大多尚未在 Meta 工作满一个月。据悉，这些员工的年薪可能在 1000 万至 1 亿美元（现汇率约合 7179.6 万至 7.18 亿元人民币）之间，但这一数字尚未得到官方确认。 Ƚ¶¬ÔƼÇÕß ÁÖÐÂÄê Éã

91视频?最妙的当属“群山小分队”的童年线。当城里孩子还在卷奥数时，这群电建子弟正忙着给蒋峤西办生日会、研究如何用弹弓打鸟——直到小伙伴们陆续迁往省城，独留林樱桃守着空荡的大院，把思念写成塞进邮筒却石沉大海的信笺。这哪是青春剧，分明是《请回答1988》中国版！ ÑîÄþ¼ÇÕß ÂÀ¸£É­ Éã

91视频?程长城现年34岁，司职前锋。截至目前，球员共为长春亚泰在各项赛事出场88次，打进6粒进球并送出3次助攻。本赛季，球员还没有为长春亚泰有过出场。

91视频?一位资深汽车销售人士称，在市场竞争压力下，部分车企为冲刺销量数据，粉饰财务报表，把“0公里二手车”当作了制造虚假繁荣的工具，通过提前确认销量和收入，让资本市场对真实供需产生误判。 ºúÊÀÓ¢¼ÇÕß ³ÂÈÙÐË Éã

91视频?红星新闻记者通过相关渠道获悉，在7月15日小莹起诉与阿强的离婚案庭审中，法庭曾对夫妻间的财产情况进行梳理，所涉项目颇多，包括几十套房产和数千万元债权等。

91视频?当年林晓峰和查小欣主持电台节目聊到郑欣宜，林晓峰转述听众的意见，说她有两个选择：一是再胖回去，就像不倒翁那样拿着麦克风；二是沈殿霞郑少秋登报和她脱离关系，惨一点会令人同情。

91视频?两天后，另一大超正统派政党、持有11席的沙斯党也召开内部会议，决定从执政联盟中退出。沙斯党声称，现任政府在犹太教核心典籍《妥拉》的地位问题上“造成了严重且不可接受的损害”，无法继续留在这样的政府中。不过值得注意的是，沙斯党在宣布这一决定的同时表示暂时不会推动提前举行议会选举。换言之，沙斯党选择让其部长辞职以向政府施压，但其在议会中暂时仍给予内塔尼亚胡联盟一定支持，以观望政府能否满足其诉求。

91视频?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。

91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。

91视频?面对“十二日战争”激发的伊朗政权体制未来走向的路径之争，“伊朗强硬派重燃了与改革派政客之间的激烈权力斗争。”英国《金融时报》16日刊文写道。

91视频?实际上，“年年体检正常，却查出癌症晚期”类似的新闻报道屡见不鲜。为什么体检一直正常的人会突然得癌症？问题出在哪？防癌相关体检是否还靠谱？南都记者就此联系多位肿瘤领域的专家予以解惑。

91视频?但暗地里，编剧早埋了条更长的线，秦莞每破一案，都在悄悄拼凑家族旧案的真相，散落在单元案里的蛛丝马迹，像一块块隐藏的线索碎片，悄悄指向当年那场灭门惨案背后的惊天阴谋。 κѧËɼÇÕß ÀîÇ¿ Éã

91视频?为深入验证这一发现，研究团队与有机光伏专家陈先凯教授展开合作，通过精心设计的多组对照实验，系统揭示了能差与发光特性的定量关系。实验数据表明，能差存在一个最优调控区间，而非简单的“越小越好”。“我们采用精密电化学方法精确测定各材料的能级参数，通过横向对比首次建立了能差与发光性能的定量对应关系。”林泽森对 DeepTech 解释道。

91视频?至此，黄山社区回迁安置工作圆满完成。下步，朝阳街道将持续加力推进城市建设工作，以更加坚定的信心、更加务实的举措，加快回迁安置工作，把群众的“呼声”变成“掌声”，奋笔谱写朝阳幸福安居新篇章。 Ö챣ȫ¼ÇÕß ¹¬ÊÙ¹ú Éã

91视频?伊姐看点：该剧改编自云住同名小说《樱桃琥珀》，讲述了生于上世纪九十年代的林家的温馨、蒋家的融入以及一群孩子青春期的微妙情愫，同时穿插着对人生意义的探索与困惑，构建起一段温馨而励志的成长绘卷的故事。

91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”。

91视频?即便如此，开拓者队夏季联赛主教练罗尼-伯勒尔还是称赞了杨瀚森“无畏”的表现以及他应对关注的能力。波特兰的管理层希望杨瀚森在下个赛季能成为一名轮换球员，他自己也表示会“珍惜每一分钟”的新秀赛季上场时间。 £¬¸ü¶àÍƼö£ºdeep色客