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BIBI🔞直播?我惊讶的是他跟窦靖童的对手戏居然不会违和，两个在异国他乡的灵魂会碰撞出什么样的火花，后面的剧情值得一追到底。 马斯克愿景落地：特斯拉首家超等充电站餐厅开业，不限品牌车主

BIBI🔞直播?Ben Mann: 实际上，它能持续到现在，对我来说非常令人惊讶。如果你看看物理学的基本定律，许多定律在 15 个数量级上都不成立。所以这非常令人惊讶。 吕伯亮记者 马连宝 摄

BIBI🔞直播?期间张善为再没有更新过社媒，更没有公开露面，仅仅有几次身边人透露近况，提到他复原速度缓慢，还无法自理生活，但整个人意志力很强，状况就会越来越好，令人欣慰的是张善为本人很有规划，在经济方面压力不大。

BIBI🔞直播?同时，在北京、上海、浙江杭州、广东深圳、香港特别行政区、曼谷、吉隆坡等7个城市，来自科研院所、知名企业的代表，也共同参与了“AI超级联赛”启动仪式。

BIBI🔞直播?19日，台湾女演员王晴在ins上晒出左眼红肿的照片，称自己跟着网上学习用微波炉煮鸡蛋，结果拿出来看的时候鸡蛋在眼前爆炸，眼角膜被炸伤，皮肤也轻微烫伤，直言自己对微波炉有了PTSD，幸好爆炸直冲天花板，自己在旁边，不然眼球会被炸破。 白川记者 杨倩娜 摄

BIBI🔞直播?在此背景下，不少直接投资港股的投资者开始考虑转向港股通渠道。目前港股通交易港股，在转让差价所得方面暂免征收个人所得税，有效期截止到2027年12月31日。 王淑霞记者 袁春峰 摄

BIBI🔞直播?IT之家从菜鸟官方获悉，菜鸟无人车已在全国 200 多城、500 多个区县取得路权。今年以来，菜鸟无人车持续推出新车型，研发轻地图功能，不断降低无人车使用门槛，旗下无人车已在重载、短距离、中长距离、冷链配送和交警巡防等多种场景投入使用。

BIBI🔞直播?身边有很多上年纪的人都在吐槽，年龄大了，不知道怎么打扮自己，想要穿的年轻一些却又害怕被说在装嫩。其实啊，五十岁女人穿衣服，哪用得着跟潮流较劲？不过是摸透了自己的身型和气质，穿得舒服又好看罢了。 张军华记者 李春清 摄

BIBI🔞直播?但格格的闯圈之路，在恋情公布之前，长期都是有资源无人缘，恋情曝光时更被吐槽甜蜜暴击，不过在芦苇姐姐们帮忙洗广场的助力下，格格的口碑随着远离古偶和弱智现偶好转了。 吴清伟记者 梁其活 摄

BIBI🔞直播?据小区一位业主介绍，今年6月下旬，在对新家进行装修时，拆除了客厅与厨房交界处推拉门上方的吊顶，发现上方的一根房梁缺了一个大口子。这一发现迅速在业主之间传开，有其他业主在自家相同位置进行查看，发现异常。

BIBI🔞直播?抵达杨浦滨江的旅客，除转乘通勤航线外，还可选择体验“低空文旅项目”。新空直升机已开辟黄浦江陆家嘴观光航线，提供独特的城市低空游览体验。乘客可乘坐直升机从复兴岛起飞，沿黄浦江飞往陆家嘴，在陆家嘴俯瞰上海城市天际线。这种“通勤+观光”组合模式，为商务旅客和游客提供了全新的出行体验选择，将交通时间转化为旅游体验，提升出行价值。 潘庆记者 廖春旭 摄

BIBI🔞直播?根据中国澳大利亚商会发布的《2025年中澳企业经贸合作现状与展望报告》，67%的澳企将中国视为全球前三大投资目的地，近半数企业在过去一年增加了对华投资。

BIBI🔞直播?在银川一中工作两年后，刘慧考入银川师范学校大专班中文专业学习，毕业后入职银川市郊区掌政中学，任教两年后调任银川市供销社党办，担任宣传干事，自此踏入仕途。

BIBI🔞直播?身边有很多上年纪的人都在吐槽，年龄大了，不知道怎么打扮自己，想要穿的年轻一些却又害怕被说在装嫩。其实啊，五十岁女人穿衣服，哪用得着跟潮流较劲？

BIBI🔞直播?当然，在家庭增程SUV市场，小米要面临的对手实力也不容小觑，首先就是理想的L系列，接下来还有爆款智己LS9、智界R9等新车都已经瞄准了这一细分市场。

BIBI🔞直播?所以将叶珂和王灿这样成功嫁入豪门的女性打造成“名媛培训班”的优秀毕业生就很有必要了，毕竟只有有了成功案例，才能让更多的人愿意花钱来学习。

BIBI🔞直播?更令几位学生担心的是，根据深圳税务APP显示的开票记录，他们怀疑名下市场主体涉及虚开发票。王禹和董越担忧，自己作为市场主体的法定代表人和经营者，此类风险可能导致个人征信受损，“不敢跟家里说，怕他们担心。”

BIBI🔞直播?2023年3月至5月期间，被告人陈某某为自己经营的王记益中香食品加工厂向杜某某采购白条冻鸭、烤鸭作为原材料加工制作酱板鸭出售，明知无合法手续，仍先后三次购买走私越南冻鸭5818只及走私缅甸烤鸭300只，共计6118只，并向其转账支付货款人民币284090元。除300只缅甸烤鸭因质量问题未对外销售外，陈某某将其余走私越南鸭加工制作成酱板鸭后销售。经常德市武陵区价格认证中心认定，该走私越南鸭销售价值人民币35.49万元，缅甸烤鸭销售价值人民币18300元。

BIBI🔞直播?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。 王喜财记者 陈俊良 摄

BIBI🔞直播?界面新闻记者注意到，该案件8月1日将在香港高等法院进行聆讯，性质是宣布决定，估计时间只有5分钟，预计会是一个程序性的流程。

BIBI🔞直播?最近的富二代们挺忙的，疯狂的查信托，生怕老爸有私生子，怕死了以后私生子来抢家产，毕竟现在解决总比以后老头子死了再解决轻松很多。 李臣亮记者 董增仁 摄

BIBI🔞直播?而随着国防业务的分离进程取得进展，Exor集团已开始与多家非欧洲同行就可能的出售进行谈判。今年5月依维柯曾表示，已经收到潜在买家的报价，将继续推进计划，在今年年底之前剥离其国防业务或将其出售。

BIBI🔞直播?比如对于编码场景，团队利用真实世界的数据（如程序竞赛题目、GitHub的PR和issue）构建任务，并通过自动化测试来验证模型的代码是否正确运行。

BIBI🔞直播?红星新闻记者注意到，长沙市天心区住房和城乡建设局于7月17日委托湖南湖大土木建筑工程检测有限公司，对天欣润府B地块3栋、9栋、10栋客厅楼面次梁局部被切损对整体结构安全的影响分析、整栋房屋结构安全性及抗震检测鉴定。湖南大学土木工程学院教授陈大川为该项目联系人。 ，更多推荐：色🔞直播