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久久精品亚洲作者?据悉，17日，甄妮搭乘某航空公司从英国伦敦返回中国香港，但在回家收拾行李时发现，自己携带的贵重物品包括某大牌大衣、大牌新款包包都消失了，这让她非常气愤。 felix86 模拟器更新：RISC-V 处置惩罚器可运行《巫师 3》等 3A 游戏

久久精品亚洲作者?围绕以上问题，界面新闻记者采访了多位家办、法律人士。不过，受访者也向记者指出，由于信托文件都是高度机密和隐私的文件，且现在很多信息源不够权威，所以有关此事的分析仅能依靠经验和逻辑推理得出，可能会与真实情况差异较大。 安风水记者 李卫国 摄

久久精品亚洲作者?一份由西安市房产测量事务所于2018年出具的《情况说明》称，该楼中一层的走道、大厅为该楼一至二层各户室服务，是一至二层各户室的共有分摊部位。

久久精品亚洲作者?一个个扎实数据，彰显着农业农村经济的稳健底气，也描绘了乡亲们收入稳步增加、农村和谐安宁的美好图景。正如农业农村部相关负责人所言，品乡村美食、逛山乡美景等成为城乡居民度假热选。倘若你亲身去过乡村体验度假，定会沉醉于那份惬意，午后漫步田间地头，傍晚尝尝柴火鸡，还能参与村超赛场、村BA球场的呐喊助威。这条不断延伸的乡村旅游产业链，让乡村的每一刻都充满温情，也把乡愁与活力转化为实实在在的收益。

久久精品亚洲作者?比如在伊拉克，美军装备BLU-114/B石墨战斗部的“战斧”巡航导弹曾瘫痪了伊拉克全国85%的电网，使对手的军事指挥、空防和政府机构陷入黑暗。 陈振宽记者 肖嵩 摄

久久精品亚洲作者?简单两句话，就和黄晓明撇清了关系，现在的叶珂已经和黄晓明一别两宽，并且有了新的生活。她说不会再吃二次亏，也暗示了这段感情里自己付出良多。 尹进仓记者 叶仁华 摄

久久精品亚洲作者?对于极氪的回应，陈小姐并不认可。她表示和第三方签合同的车是上了厦门欧行公司户的车，而极氪回应的是官方展车，“这就是两批车”。陈小姐称，她购车时，极氪销售并没有提及这是展车，而是以库存车指代，并且新车曾购买交强险以及和第三方签合同均未在交定金前告知她。

久久精品亚洲作者?综合法新社（AFP）、法国电视一台（TF1）等法媒11日报道，在法国总统马克龙于国庆节向军队发表传统讲话的两天前，当地时间周五上午，法国军队总参谋长蒂埃里·布克哈德先于巴黎举行了一次“罕见”的新闻发布会，介绍称法国正面临一个“危机四伏且层层交叠”的世界战略环境。 冯赞记者 陈宁飞 摄

久久精品亚洲作者?早在2022年，宝马在中国市场的销量约为79.2万辆，同比下滑6.4%。经历2023年短暂的销量回春后，2024年宝马在华销量显著下滑了13.4%至71.45万辆，成为BBA当中跌幅最大的一个豪华品牌。2025年上半年，宝马在华销量为31.79万辆，同比下滑15.5%；第二季度销量16.27万辆，同比下降13.7%，延续下滑趋势。 吴尹记者 安建军 摄

久久精品亚洲作者?过去一周以来，与本国德鲁兹少数族群关系密切的以色列介入苏韦达省的冲突，承诺保护基本控制该省的德鲁兹人。以色列同时明确表示，将阻止任何敌对势力在其领土附近的叙利亚南部地区扎根。

久久精品亚洲作者?赵女士表示，后来派出所传唤过赵某鑫进行问询，经过警方调查发现，6月24日，齐智博和翟超乘飞机到了成都天府国际机场，6月25日两人从昆明乘坐C305次列车到了普洱并入住了一家酒店，当晚又退房换了另一家酒店，6月26日中午退房后便失去了联系。经查询，两人手机最后定位在缅甸境内。 单瑞兴记者 夏长文 摄

久久精品亚洲作者?这意味着，汽车智能化进入需要依靠技术侧、产品侧核心竞争力才能打赢发展之仗的新阶段；沿用早期造概念、炒噱头手段发展汽车智能化的路，已经走不通。

久久精品亚洲作者?如何做好准备工作，预防动物们因高温而中暑？汪海霞表示，兽舍内增设了喷雾设施、水池、遮阳网、空调、电风扇等降温设施。户外则安装了遮阳伞和喷雾系统，部分动物馆舍顶部增加了一层遮阳网，类似“太阳伞”，兼具透气、降温和防晒功能，“大象等部分动物兽舍还有私家泳池，供动物们泡澡戏水。”

久久精品亚洲作者?面对秦莞的崩溃哭喊，燕迟眼中情绪翻涌：愤怒如刀锋出鞘，痛惜似雪落眉梢，最终化为一句斩钉截铁的“抬去秦家宴客厅”。没有强行拥抱安慰，只有对冤魂的极致尊重。

久久精品亚洲作者?他回应自己当初是因为对方怀孕而被逼结婚，他甚至有所恐惧。可三个孩子又是怎么来的呢。他回应自己并没有出轨，却又被众多网友找到了“漏洞”。

久久精品亚洲作者?焕新入驻的大光明影城带来高品质光影体验、滴水湖英迪格酒店以摩登设计成为湖畔新地标、西语系国家商品展示交易中心打造“零时差”异域风情橱窗、奇遇宠物生活馆提供萌宠全链路服务，少华堂景德镇瓷器、ArtFlash沉浸式科技艺术体验等则丰富了文化消费选择。

久久精品亚洲作者?据正扬科技自己预估，如按照美国诉讼中2024年10月3日地方法院陪审团裁定，以及德国诉讼中起诉状所主张赔偿的金额合理测算，其因上述诉讼应承担的赔偿金额约合人民币金额最多可能为 18897.81万元，几乎与其2023年全年扣非净利润相等，也将占到公司2020 年1月至2024年6月期间合计利润总额（经重述调整后）的17.04%。

久久精品亚洲作者?我们总说催孩子学习有很多副作用，因为伴随催促而来的还有指责，被呵斥的痛苦和写作业联系起来，孩子会本能地逃避。

久久精品亚洲作者?女篮亚洲杯季军赛，中国女篮101-66大胜韩国女篮。这场女篮打得还是非常轻松，因为我们和韩国的实力差距非常大，攻守执行力都很好，这也让我们可以保持一个完美的发挥，最终完成大胜。赛后女篮迎来2喜2忧。 李付领记者 张荣钦 摄

久久精品亚洲作者?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。

久久精品亚洲作者?不同于Slicedit，团队在AIN模块对两组噪声的统计特性进行了对齐，同时时空切片部分的噪声权重随去噪步数指数下降，从而避免原视频光照和纹理分布对重渲染结果的过度影响。 王来福记者 李建位 摄

久久精品亚洲作者?1995年12月，海南省航空公司正式成立，后公司进行股改，更名为海南航空股份有限公司（下称：海航股份）。1999年11月，海南航空股份有限公司在上海证券交易所挂牌上市，股票代码600221，陈峰任首任董事长兼总裁。

久久精品亚洲作者?X风承认直播间收取袁女士的礼物，但他也给袁女士转过账，声称为她花的钱，接近其直播分成收入。“她逼我离职在一起，我接受不了，她接受不了我的工作需接触异性粉丝，最后产生分歧……”随后，X风以要上班为由挂断电话。

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