与「章姫」相关的搜索结果

#戦国送球# 最終章 小松姫です🥬着物今回もカワエー❕❕ なななんと、小松姫のパパが新世界高校に...... 愛する信之様とパパが宿敵です。 #かめこまる# の行方もお楽しみに😭😭😭😭 私も皆様と同じ想いで戦を待ち、見届けます。 3月29日〜 シアター1010でお待ちしています！！

／ #SKE48# #インタビュー🍋# ＼ 爽快王道の夏ソングで新章開幕… 初センター・ #大村杏×初選抜・# #荒野姫楓# が 語る決意「暴れるセンターを見せたい」 ▼記事の続きはこちら #サンダルだぜ# @ske48official @omura_anzu_ @_arnhmk_

⋰ 　舞台「かげきしょうじょ!!」第2章🌹 　🌟2024年12月・上演決定🌟 ⋱ 12/12(木)～19(水)三越劇場 渡辺さらさ #志田音々# 奈良田愛 #小越春花# 星野薫 #新谷姫加# 沢田千夏 #髙橋果鈴# 野島聖 #青山なぎさ# 中山リサ #三田美吹# 小園桃 #逢田梨香子# 続 詳しくは #舞台かげき#

さて本日 #戦国送球# 最終章 大坂冬の陣の幕が上がります。 この約1年間、1.2.ガールズ版.外伝と戦国送球と共にいました！ シリーズとしては、2から3作ぶりの小松姫。 こんなに思い入れの深い役は後にも先にもないかもしれない❕🤍 シアター1010でお待ちしてます！

この前、家族でいちご狩り🍓 服もたまたま赤でした🙌笑 #たわらファーム# ここは、いちご狩りを始めたばっかで綺麗だし美味しかった！そして、いちごデカすぎ笑 個人的には『よつぼし』がオススメです😋 ぜひ、行ってみてね！ #岐阜# #章姫# #紅ほっぺ# #よつぼし#

女人千万别拿性生活来跟男人开玩笑! 一个年轻有为的老板， 他以前其实很爱老婆。 但他的老婆，经常通过不给性生活的方式惩罚他。没办法他只能通过五姑娘解决问题。 这老婆不仅没有意识到问题的严重性。还把这件事情当笑话讲给这个老板的助理听了。 说者无心，但是听者有意， 女助理抓住机会就跟老板说出了那句经典:"老板有事秘书干，没事干秘书"。 后面结果可想而知， 老板顺理成章的跟秘书干到了一起。

阿里云开源「企业级 Agent 白皮书」 2026 年最新发布，是 2025 年 9 月「AI 原生应用架构白皮书」的升级续作。全书按 架构 → 构建 → 运行 → 治理 → 调优 的全生命周期组织，共 7 篇 30 章，由阿里云数十位一线工程师分工撰写，并纳入吉利、塔斯汀、MiniMax、哔哩哔哩、信永中和等外部企业案例。 它的写作动机很明确：过去一年市场重心已经从 “如何快速搭出一个 Agent” 转移到三个新挑战，工程化（从概率智能到可靠生产力）、规模化（从单点试验到智能基础设施）、组织化（从 Agent 孤岛到进入核心业务流程）。现有的框架文档和教程基本不回答这些问题，这本白皮书填补的正是这个空白。 开源地址 # 各篇核心内容 架构篇（1–2 章） 建立认知框架。给出 Agentic Application 的六个判定特征（以任务结果为中心、运行时决定部分执行路径、能作用于环境、维持跨请求状态、受确定性机制约束、可观测可评估）和成熟度四级模型（L1 辅助生成 → L2 受控自动化 → L3 Agentic Execution → L4 规模运营）。两个重要的解耦判断：用哪种形态取决于任务结构，处于哪级成熟度取决于治理完备程度；单 Agent / Long-Horizon / 多 Agent 是沿时间跨度和协作结构两个正交维度的扩展，不存在“必须升级到多 Agent”的路径。贯穿的原则是“最低充分架构”，为任务选择成本与风险可接受的最低复杂度。 构建篇（3–6 章） 是方法浓度最高的部分，按“范式—任务—信息—行动”还原构建过程： · 任务：Agent Loop 五阶段（Prepare→Model→Act→Observe→Verify）+ 十态任务状态机，要害是“消息历史不应是任务状态的唯一来源”；完成判定的核心原则是“模型只能申请完成，Harness 依据环境证据提交完成”，验证分五级并与风险匹配。 · 信息：Context 是动态“编译”而非静态字符串。本章的独创设计是 Context Manifest，每次调用记录上下文每个片段的来源、作用域、版本、信任级别、选中理由和内容哈希，使“模型看见了什么”变得可解释、可回放、可审计。信息被五分为 Context/State/Memory/Knowledge/Skill，其中 Memory（个人经验）与 Knowledge（组织内容）必须分列，因为治理责任不同，“放进同一个向量库会同时失去两类治理能力”。 · 行动：统一 Action Plane（意图→Schema 校验→身份绑定→策略决策→执行→观测），关键三分：“模型看见工具 ≠ Harness 注册了工具 ≠ 获得执行授权”。协议定位清晰：Function Calling 是模型-Harness 意图接口，MCP 是 Harness-能力提供方连接协议，A2A 面向拥有独立任务循环的远程 Agent，“协议选择由能力是否拥有独立任务循环决定，而非新旧或流行度”。 运行篇（7–12 章） 处理规模化后的工程问题，大量内容达到了分布式系统的专业深度：沙箱后端选型判据（容器/gVisor/MicroVM 按代码可信度与租户边界取舍）；状态外置后 Event Log / Checkpoint / 工作区快照三者不可互相替代，且“Durable Execution ≠ 外部动作恰好执行一次”；AI 网关对 LLM/MCP/Agent 三类流量按不同粒度治理，其中“严格预算需要原子预留而非阈值检查”的数学化分析（余额 100、两笔 80 的并发请求都会通过）是真实的并发工程细节；多 Agent 编排强调“最小充分共享”，共享的是上下文来源而非同一个 Context 窗口。 治理篇（13–16 章） 让自主运行的系统变得可信。可观测性的判据是“请求成功 ≠ 任务成功”；安全章同时把 Agent 当被攻击对象和行为主体来防护（身份是全章最扎实的部分：数字工牌、Token Exchange 权限收敛、On-Behalf-Of 且 Agent 权限 ≤ 用户权限）；资产管理把 Prompt/Skill/MCP/Agent 当作运行时依赖做注册与版本治理。第 16 章 Agent Simulation 是全书原创性最强的一章：Agent 行为之所以不可验证，是缺制度前提（角色无外部标准、失败无自然代价、身份不连续），模拟是当下唯一可做的事，本质是“用可靠 Harness 约束不可靠内核”。它甚至给出诚实的统计学提醒：n 次零违规的 95% 置信上界约为 3/n 而非零。 调优篇（17–24 章） 的组织原则是“归因决定方法”：先排除环境故障、再修 Harness、最后才动模型，“把本应由上下文或工具协议解决的问题当成模型不行，是代价最高的一类误判”。主线是数据飞轮：Trace→Trajectory→黄金数据集（输入/轨迹/结果/判据四要素）→Badcase 闭环→受控自进化（模型生成的改进一律是候选变更，须回流构建、过门禁、可回滚）。模型调优章对 SFT/Agentic RL/蒸馏的适用边界、奖励投机的三套机制分离（训练奖励、独立评测、系统硬约束）论述相当严谨，广引 DeepSeek-R1、Tulu 3、FrugalGPT 等外部工作。 总结篇（第 30 章） 是全书思想密度最高的总结。当企业同时运行多 Agent、多框架、多租户时，同样的工程要求在每个应用里被重复且不一致地实现，这本质上是缺一个共享的系统层。Agentic OS 被给出“窄定义 + 三条否定”：为 Agent 任务提供公共运行对象、能力接入、可强制边界与统一证据的系统层，它不持有任务语义、不是又一个框架、不必然改内核。能力下沉有三条判据（复用性 + 强制性或可验证性），九类管理对象（其中 Budget Lease 预算租约最易被忽略），并提出“自治上限由可撤销范围与可证明范围决定，而非模型能力”。 调研报告 的 1906 份问卷给出一个关键发现：已开发或开发中 Agent 的企业占 46%，但真正上生产的仅 18%；有评估体系的企业任务成功率是无评估者的约两倍，卡点不是模型能力，是 Harness 层的工程配套。这与全书立意互为印证。

2010年，特斯拉还没上市，丰田就决定拿出5000万美元入股，还让马斯克接手了丰田刚退出的汽车工厂。 记者问，为什么会选择特斯拉？ 丰田的社长丰田章男看向马斯克，回答：“马斯克酱，我爱他。”🤣 丰田章男欣赏马斯克，他喜欢特斯拉快速决策，灵活尝试的做事方式，以及把想法迅速变成产品的能力。 虽然当时的特斯拉还只是一家卖电动跑车的小公司，但丰田章男亲自试驾了Roadster，与马斯克边开边聊。 这家年轻公司在短时间内做出的电动车，也给他留下了深刻印象。 他希望和特斯拉一起开发电动车，让丰田员工接触这种工作方式，重新找回公司创业时敢于尝试的精神。 马斯克则希望向丰田学习，怎样把汽车稳定地，大批量地生产出来，双方因此有了合作的理由。 对马斯克来说，这次合作正好赶上了特斯拉扩大业务的阶段。 Roadster已经证明，电动跑车有人愿意买，他接下来想推出Model S，把生意扩大到轿车，但研发新车型、建立生产线，都需要继续投入资金。 丰田的入股给公司补充了一笔钱，随后又把电动RAV4的电池和电驱系统开发交给特斯拉，这让特斯拉在卖跑车之外，多了一项为大型车企开发技术的业务，可以通过完成研发任务获得收入。 生产基地也在这次合作中有了着落。 丰田与通用合资经营的加州工厂刚刚停产，特斯拉以4200万美元买下厂房和部分土地，准备用来生产Model S。马斯克不用从零建起整座厂房，可以在现有工厂里添置设备，改造生产设施，为新车量产做准备。 丰田的投资和研发订单，加上这座接手的工厂，帮助特斯拉补上了扩大生产所需的一部分条件。 马斯克再结合上市融资和政府贷款，继续推进Model S的研发与生产建设。 2012年6月，特斯拉开始在这座工厂交付Model S。 当初那家只卖少量电动跑车的小公司，已经有了自己的轿车生产基地，开始把第二款汽车交到客户手里。

[RAG 论文分享] VikingRAG：匹配 SOTA 准确率、Token 成本降到 5%–32% 现有问题：RAG 高准确率依赖结构上下文与多轮交互，是 token 开销的主要来源 企业问答、法律、财报等场景的语料都是章、节、段落组成的结构化文档，结构本身就是检索线索，它指示事实归属与局部和全局的关联。 现有 RAG 方法陷入两难：不用结构（朴素向量 RAG、图 RAG、SQL-RAG）丢失导航线索，准确率低；用结构（MoDora、BookRAG、DeepRead）准确率高，但 DeepRead 要把候选文档的完整目录塞进 prompt，开销随目录规模线性增长，加上多轮交互历史不断累积，token 成本巨大。 论文地址 # 三个核心设计 1. 层次化语义存储：把结构从 prompt 搬进可查询的外部状态。 文档分块后保留所属结构节点，自底向上生成节点摘要，目录、块、摘要全部物化为 URI 可寻址对象（如 viking://Pasta/Carbonara/），祖先-后代关系编码为 URI 前缀。系统向代理暴露 Search / List / Grep / Read 四个工具，语义与结构路径共享同一 URI 空间。效果：结构 token 与实际访问的目录片段成正比，而非与完整目录成正比——直接消解 DeepRead 的线性开销。 2. 证据缺口驱动的多轮检索。 Agent 每轮判断证据是否充分，不充分则继续调用工具（轮数预算 B=15），充分即作答。设计哲学是粗定位与细验证分离：Search 锚点 → Read 查看后发现缺口 → List 相邻块 → Grep 精确命中 → Read 验证，每步把搜索空间收窄到相关子树内。 3. 经验边 + 自适应升级——让相似查询不必重复探索。 经验边从历史检索轨迹中把“Search 命中的 URI”连向“真正支撑答案的 URI”，边上存历史问题嵌入做查询时过滤；新查询沿边做条件化多跳扩展，复用路径而非重新探索（VikingRAG-E）。经验积累足够后，多数查询一轮检索即可作答——用约束感知的充分性判断器先验证证据是否支撑答案的关键约束，验证不过关才升级为完整多轮代理检索（VikingRAG-E+）。 # 实验结果：token 降至 SOTA 的零头 6 个真实结构化文档数据集（从 0.24M 词元的课程大纲到 8.78M 词元的财报），8 个基线，骨干 LLM 为 DeepSeek-V4-Pro，并在 GPT-5.5、Seed-2.0、GLM-4.7 上验证稳健性。主要结论： · 准确率与所有基线持平或更高（DeepRead 通常是最强基线）； · 基础版 VikingRAG 仅消耗 SOTA 方法的 11.6%–51.9% token，完整版 VikingRAG-E+ 降至 5.1%–32.5%，延迟同样显著更低； · 逐层消融：经验边再省 12%–33% token，自适应升级再省 19%–50%； · 可扩展性：LightRAG、HippoRAG-2 在最大数据集上 24 小时内无法完成摄入，BookRAG 在多数数据集上超时；而 VikingRAG 在文档数从“仅相关文档”增至 991 篇时性能基本稳定——因为它是按需定位，不随语料规模膨胀； · 存储方面：插入延迟与 DeepRead/MoDora 相当、远快于图方法；代价是摄入期 token 更高（为每个索引对象生成预览）；文档删除零 LLM 成本。

用支付宝开无犯罪记录证明还挺快的，不过有任何违反治安管理被处罚过的都开不了的，以四川省为例支付宝直接搜“无犯罪记录证明”，然后点进小程序，一步步操作就行，非常快的。虽然他写的1-3个工作日，实际上可能几个小时就有了 我专门了解过，支付宝上开的这个，你下载pdf文件后，去找个打印店，直接叫彩色打印，也就是打出来章是红色的这种，也认可为有效的。如果不确定，大家可以提前在百度上搜一下相关的派出所电话，直接打电话问，一般都会告诉你怎么在支付宝上开，不让你跑一趟 此外还可以扫图2的二维码，下载公安一网通，也可以开。以后有需要的大家可以参考，避免麻烦跑一趟，而且现实中去开，确实很麻烦，要有一定的权限账号才行，而且保不准正好负责的那个民警出警了，所以大家最好提前问，优先用线上